Lead Tech & MLOps H/F

NEXTON recrute un Lead Tech & MLOps H/F, en CDI, à Paris !
Ton futur environnement de travail :
Tu évolues au sein d'une Squad technique dédiée à la conception, au déploiement et à la mise en place de solutions innovantes en Data Science, MLOps et Intelligence Artificielle avancée, pour l'un de nos clients grands comptes. Cette squad fournit également les socles applicatifs permettant aux utilisateurs finaux de développer et exploiter des cas d'usage Data et IA avancés. La mission s'inscrit dans un programme de modernisation : refonte de l'offre Data Science & MLOps existante, cadrage d'une plateforme Studio IA cible, et évolution du portail Data & IA.
Tes missions :

• Participer à la construction et au maintien de solutions IT évolutives et modulaires, cohérentes avec l'écosystème et le besoin métier
• Décliner le cadre d'Architecture d'Entreprise (processus, normes, patterns) et contribuer à son évolution
• Faciliter la prise de décision technique de manière collaborative, en arbitrant entre conformité, sécurité et pragmatisme
• Garantir la qualité fonctionnelle et technique des développements ainsi que des livraisons
• Participer à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et estimer l'effort et la valeur des choix de design
• Évaluer et adopter de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer les processus MLOps / LLMOps
• Assurer la documentation produit, en veillant à sa cohérence avec les cadres de référence d'architecture
• Accompagner, superviser et encadrer une équipe technique, en fixant des objectifs clairs et en favorisant la montée en compétences.

De formation supérieure (BAC+5), tu as au moins 7 ans d'expérience en tant que Tech Lead / Architecte technique sur des sujets Data & IA.

• Expérience solide et maîtrise de la solution Datalku
• Maîtrise de l'écosystème Data (Hadoop, Kube, S3, Kafka, ElasticSearch, Kibana) et DevOps (GitLab, Jenkins, Artifactory)
• Bonne connaissance des offres Cloud Datascience (AWS, GCP)
• Solides compétences en infrastructure (système, réseaux, sécurité, stockage, supervision)
• Maîtrise des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, MLflow, Kubeflow, Airflow, Kubernetes, Docker) et IA générative (APIs OpenAI, Anthropic, bases vectorielles)
• Maîtrise des langages Bash, Python, Scala, SQL