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Publié il y a 171 jours

Ingénieur Machine Learning Ops

Entreprise
MeilleurtauxRecrute en direct
Localisation
Paris
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Senior
Rémunération
41200-67500€/an

Salaire du marché

Médiane du marché
54k€
Estimation
54k€fourchette habituelle64k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 15 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 54k€ (54k€–64k€).

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Description du poste

Ingénieur Machine Learning Ops (MLOps) H/F

Entreprise: Meilleurtaux
Type de contrat: CDI
Localisation: Paris 8ᵉ (75008)
Salaire estimé: 41 200 – 67 500 €/an (selon Hellowork)
Niveau d’études requis: Bac +5

À propos de l’entreprise

Rejoignez Meilleurtaux, leader français en placement financier, crédit et assurance, où innovation, croissance et projets stimulants rythment le quotidien.

Votre mission : Industrialiser l’IA à grande échelle

En tant qu’Ingénieur MLOps, vous serez le garant de la robustesse, de l’évolutivité et de la production de nos solutions d’intelligence artificielle.
Votre défi ? Transformer nos innovations en services industriels en pilotant la mise en production de projets clés :
  • Analyse automatisée de documents (IED)
  • Simulateur de crédit (Robertaux)
  • Outils de détection de fraude
Vous évoluerez dans un environnement hybride, où l’IA est déployée sur Azure en synergie avec une Data Platform sur GCP.

Vos responsabilités principales

1. Industrialisation et déploiement à l’échelle

  • Déployer et scaler les solutions d’IA (analyse de documents, scoring de crédit, détection de fraude) sur Azure.
  • Garantir une production fluide et performante des modèles en environnement hybride.

2. Automatisation des pipelines MLOps

  • Concevoir et automatiser les cycles de vie des modèles (entraînement → test → déploiement) via GitHub Actions.
  • Mettre en place des pipelines CI/CD/CT pour une intégration continue et une maintenance optimisée.

3. Infrastructure agentique et interopérabilité

  • Implémenter le Model Context Protocol (MCP) pour connecter nos agents IA aux outils internes.
  • Assurer une interopérabilité fluide entre les modèles sur Azure et la Data Platform GCP.

4. Observabilité et monitoring en production

  • Superviser la précision, la latence et les coûts des modèles via des frameworks comme LLM-as-a-judge.
  • Mettre en place des boucles de feedback pour améliorer en continu les performances.

Votre stack technique

✅ DevOps & Infrastructure :
  • Docker, GitHub Actions, Terraform (Infrastructure as Code)
  • Protocoles d’intégration (MCP)
✅ Langages :
  • Python (essentiel)
✅ Cloud & Data :
  • Azure (déploiement IA)
  • GCP (Data Platform, BigQuery, SQL)
  • Intégration avec Salesforce et systèmes de crédit

Pourquoi ce poste est fait pour vous ?

  • Un environnement dynamique où vos compétences en MLOps feront la différence.
  • Des projets concrets au cœur de la fintech, avec un impact direct sur les services clients.
  • Une équipe Data & IA passionnée, travaillant sur des solutions innovantes.


Prêt(e) à bâtir l’usine IA de la fintech leader ? 🚀

Exigences du poste

Stack technique :

PythonDockerGitHub ActionsTerraformAzureGoogle Cloud PlatformBigQuerySQLMCPLLM-as-a-judge frameworks

Plan d'action

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