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Votre mission
Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client.
À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production.
Principales responsabilités
Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative
Concevoir et maintenir les pipelines MLOps
Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles
Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production
Gérer le versioning des modèles et des données
Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive
Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering
Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA
Profil recherché
Profil recherché
Compétences techniques
Excellente maîtrise de Python
Expérience avancée avec Docker et Kubernetes
Maîtrise des outils MLOps tels que MLflow, Kubeflow ou équivalent
Connaissance des pratiques DevOps et CI/CD (GitLab CI, Jenkins...)
Expérience des plateformes Cloud Azure, AWS ou GCP
Connaissances en observabilité et monitoring des modèles
Expérience
Formation Bac+5 en Informatique, IA ou Ingénierie
Minimum 4 ans d'expérience en MLOps, DevOps ou AI Engineering
Une expérience dans un environnement réglementé (banque, assurance, finance) est fortement appréciée
Qualités recherchées
Forte culture d'industrialisation
Orientation qualité et fiabilité
Esprit collaboratif
Capacité à intervenir sur des environnements critiques
Sensibilité aux enjeux de gouvernance et de sécurité de l'IA
Environnement de travail
Localisation : Paris / Mode hybride
Direction : Data & Intelligence Artificielle
Secteur : Services Financiers
Télétravail: 2/3 jours par semaine
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Ingénieur MLOps / AI Engineer
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