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Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un AI Engineer / MLOps Engineer pour accompagner nos clients grands comptes. Vous piloterez la conception et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle à fort impact métier : automatisation, aide à la décision, valorisation des données à grande échelle, au sein d'environnements exigeants (ISO 27001) en cours d'ouverture vers le cloud. Responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA générative (LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering) Déployer et monitorer des modèles de Machine Learning et Deep Learning en production Accompagner les équipes fonctionnelles dans l'identification et la conception de cas d'usage IA Mettre en place des pipelines CI/CD dédiés aux modèles IA Contribuer à la gouvernance des usages IA (qualité, RGPD, AI Act) Assurer une veille technologique active sur les évolutions de l'IA

🚀 ML Engineer / MLOps Engineer – GCP (H/F) 🎯 Contexte & Objectif Dans le cadre du développement d’une équipe dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur , notre client renforce sa Direction Data. 👉 Objectif : concevoir et déployer des solutions de Machine Learning en production (recommandation, personnalisation), au sein d’un environnement Google Cloud Platform . Vous interviendrez dans une équipe composée d’un PO, Data Scientist, Lead ML Engineer et ML Engineer . 🛠️ Missions principales Concevoir et développer des pipelines ML robustes et scalables Industrialiser et déployer des modèles de ML en production (API REST) Mettre en place des tests A/B et suivre la performance des modèles Assurer le monitoring et le contrôle des performances Structurer et optimiser le stockage des données Mettre en place des infrastructures scalables et sécurisées Construire et maintenir les pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes Data & Tech Participer aux phases de cadrage et d’amélioration continue 🧰 Stack technique Cloud : GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Langages : Python, SQL ML : TensorFlow, Scikit-learn API : Flask / FastAPI Orchestration : Airflow Infra : Terraform CI/CD : GitLab CI/CD

Dans le cadre de sa prestation, l’intervenant évoluera au sein de la Direction Data , plus spécifiquement dans l’équipe AI Delivery , en charge d’accompagner les métiers et les pays dans leurs projets de data science, d’analyse avancée et dans la mise en production de cas d’usage IA. Équipe internationale, dynamique et structurée comme une « start‑up interne », AI Delivery réunit l’ensemble des compétences nécessaires à l’industrialisation des modèles et à la gestion de plateformes Data & MLOps. L’organisation compte plus d’une dizaine de Data Scientists, de MLOps engineers, de DevOps et d’ingénieurs spécialisés. AI Delivery met à disposition plusieurs plateformes stratégiques, dont : Une plateforme DataScience et de scoring , Sparrow Score, au cœur des modèles métiers. Une plateforme d’exécution des modèles , Sparrow Serving. Une plateforme d’orchestration , Sparrow Flow. Une plateforme d’exploration et de développement Python , Sparrow Studio. Un framework d’industrialisation “type CI/CD” permettant l’automatisation du déploiement des modèles. Un outil de Community Management , Sparrow Academy. Le cloud privé , garantissant haute disponibilité et sécurité. L’équipe développe et maintient ces environnements pour garantir qualité, performance, conformité et disponibilité des modèles et applicatifs IA en production. L’intervenant assurera une prestation d’Assistance Technique afin d’accompagner l’évolution continue de ces plateformes et leur excellence opérationnelle.