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Opportunité -| un(e) ML Engineer / MLOps Engineer – Projet Data & IA en production Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur , nous recherchons un(e) ML Engineer confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines ML robustes et scalables Industrialiser les modèles développés avec les équipes Data Science Déployer les modèles en production et accompagner les A/B tests Mettre en place le monitoring des performances et le contrôle qualité des modèles Exposer les modèles via des API REST Structurer et optimiser le stockage et la circulation des données Développer et maintenir les workflows CI/CD Garantir la stabilité, la sécurité et l’évolutivité des environnements Collaborer avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile 🛠️ Environnement technique Python / SQL Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run Airflow FastAPI / Flask Terraform GitLab CI/CD TensorFlow / Scikit-learn 👤 Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning Expérience confirmée en mise en production de modèles ML Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data Solide expérience sur GCP Connaissances MLOps / industrialisation / infrastructure as code Aisance en communication avec des interlocuteurs techniques et métiers Français courant indispensable

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

Bonjour à tous 😀 Je recrute un ML Engineer / MLOps expérimenté pour intervenir sur des sujets IA Générative avec un fort enjeu d’ industrialisation et de mise en production . 👉 Le rôle est clé : transformer des cas d’usage IA en solutions robustes, scalables et maintenues en production (RAG, fine-tuning, optimisation des modèles). 🔴 MUST HAVE • Solide expérience en Python /Pandas/ SQL • Expérience en mise en production de modèles IA • Compétences MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation) • Maîtrise des architectures GenAI (RAG, fine-tuning) • Expérience sur Docker / Kubernetes • Environnement Cloud (AWS) • Maîtrise d’au moins un framework ML ( PyTorch, TensorFlow… ) 🟢 NICE TO HAVE • Expérience en Prompt Engineering • Outils type LangChain / frameworks LLM • Expérience optimisation performance (coûts, latence) • Cas d’usage GenAI en production • Environnement data / pipelines d’ingestion