Basé sur 10 offres pour ce poste (Mid, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 45k€–55k€, médiane 55k€. Cette offre (30k€) est sous la fourchette.
MLOps Engineer — Paris ou Lille
Rôle : au sein d'une équipe Data/IA (4 AI Platform Engineers, 2 Product Managers), outiller les Data Scientists et ML Engineers avec une plateforme d'entraînement et de déploiement ML industrielle et sécurisée.
Missions principales :
Concevoir et administrer les infrastructures ML (entraînement/inférence, GPU, clusters auto-scalables) sur AWS et GCP
Déployer et faire évoluer les plateformes MLOps via Terraform (IaC)
Construire des pipelines CI/CD/CT (entraînement, validation, déploiement, évaluation automatisée des modèles)
Administrer MLflow (tracking, model registry) et le Feature Store
Mettre en place monitoring/gouvernance (dérive des données/modèles), standards MLOps et veille technique
Accompagner les équipes data (office hours, documentation, adoption de la plateforme)
Stack technique : AWS, GCP, MLflow, Model Registry, Feature Store, Databricks, Airflow, Terraform, Docker, Kubernetes, clusters GPU, Git, GitHub Actions
Profil recherché :
3 ans min. d'expérience en MLOps Engineer / ML Engineer / DevOps-Platform Engineer appliqué au ML
Maîtrise du cycle de vie ML complet (notebook → production), entraînement GPU, intégration MLflow
Bonne pédagogie, esprit collaboratif, anglais fluide
Compétences requises :
MLOps — Avancé
AWS — Avancé
GCP — Avancé
Databricks — Avancé
Terraform / Ansible (IaC) — Élémentaire
GPU
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