Basé sur 82 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 450€/j–583€/j, médiane 500€/j. Cette offre (550€/j) est dans la fourchette.
Contexte
Dans le cadre de la stratégie data et de l'innovation technologique, notre client crée une équipe dédiée à l'Intelligence Artificielle.
Cette équipe conçoit, industrialise et maintien des solutions d'IA générative et d'IA classique (ML), au service des métiers : amélioration de la performance opérationnelle, automatisation, optimisation décisionnelle, assistance aux conseillers, etc.
Description de la mission
Le MLOPS contribuera, aux côtés de l'architecte IA, à construire le socle technique et à automatiser des cas d'usage de bout en bout (cadrage technique, POC/MVP, participation active à l'industrialisation, au déploiement et au maintien en condition opérationnelle). Il aura pour principales missions :
Gérer les ressources et les socles techniques
Maintenir les environnements et les ressources dédiées à la plateforme technique
Installer et configurer tous les outils
Industrialisation
Mettre en place des workflows CI/CD, environnements d'exécution (containers), déploiements (cloud/on prem), monitoring (performance, drift, coût, sécurité)
Gérer le versioning (code, données, modèles), l'observabilité, la sécurité (secrets, IAM) et la résilience (retries, timeouts, backoff)
Industrialiser et automatiser toutes les étapes du dev vers la production
Qualité, conformité & sécurité des données et du code
Respecter RGPD, sécurité SI, gouvernance IA (traçabilité, auditabilité, explicabilité, garde fous de contenu)
Maintenir la documentation (technique & runbooks) et la gestion des risques (données, prompts, modèles)
Cycle de vie projet
Assurer la reproductibilité, l'observabilité et la scalabilité des modèles
S'impliquer dans l'acculturation IA (démos, partage de bonnes pratiques, veille)
Activités détaillées
Implémenter des pipelines d'ingestion/traitement, nettoyage de données, vectorisation/embeddings, indexation
Mettre en œuvre MLflow/registries, tests (validations prompts, robustesse), dashboards (latence, qualité, coût)
Participer aux revues de design, revues de code, post mortems et standards (naming, branching, releases)
Assurer le support (SLA/SLO), correctifs et améliorations (réduction hallucinations, coût/token, temps de réponse)
Profil recherché
Formation : Bac +3/5 en informatique/Maths appliquées/Data/IA (ou équivalent)
Expérience en industrialisation (CI/CD, conteneurisation, déploiement cloud) est très appréciée
Une expérience sur Databricks/Spark et à un cloud majeur (Azure/AWS/GCP) est un plus
Anglais technique
Maîtrise de Python (obligatoire), SQL ; Pandas, PySpark (souhaité), scikit learn et PostgreSQL
Connaissance de Git[lab], CI/CD ; MLflow, KubeFlow, Databricks/Spark (souhaité), Azure ML/AWS Sagemaker/GCP (au moins un écosystème) ; Intégrations OpenAI/Azure OpenAI (ou modèles open source)
Connaissance en Sysadmin (Linux RHEL 9, Docker, K8S, KeyVault…)
Connaissance en Qualité & Sécurité : Bonnes pratiques sécurité SI, gestion secrets, RGPD (minimisation, PIA si nécessaire)
Rigueur, sens du service et orientation résultat
Esprit d'équipe, communication claire (écrit & oral), pédagogie
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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