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Publié il y a 57 jours

MLOps confimé - CDI

Entreprise
Localisation
Paris, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Mid
Rémunération
450 - 60 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
55k€
Sous le marché
45k€fourchette habituelle55k€
Cette offre : 30k€

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.

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Description du poste

Salaire: TJM : 450-500 OR 55k-60k

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

Exigences du poste

Stack technique :

AWSGoogle Cloud PlatformDatabricksMLOpsGPUAirflowTerraformKubernetesDocker

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