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🎯 ML Engineer – Industrialisation & Agents IA Nous accompagnons actuellement un de nos clients dans le cadre du renforcement de ses équipes Data / IA, avec un enjeu fort autour de l’industrialisation des modèles et du développement d’agents basés sur les LLM. Dans ce contexte, nous recherchons un ML Engineer , avec un niveau d’expérience ouvert (à partir de 4 ans jusqu’à expert), pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Participer à l’ industrialisation des modèles de Machine Learning Mettre en place et optimiser des pipelines MLOps Assurer le déploiement, le monitoring et la performance des modèles en production Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour intégrer les solutions IA dans les outils existants Contribuer aux bonnes pratiques CI/CD, automatisation et GitOps 🛠️ Environnement technique IA / LLM : LangChain, LangGraph, LLM MLOps : MLflow, Kubeflow DevOps / Industrialisation : CI/CD, GitOps Data / ML : Machine Learning (profil ex Data Scientist apprécié)

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 Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation