ML Ops

Entreprise tech internationale basée à Paris qui développe des produits digitaux à fort trafic où le Machine Learning est au cœur du produit.
Environnement moderne, international, orienté engineering et production, avec des enjeux ML concrets et peu de dette technique.

En tant que ML Ops Engineer, vous serez en charge de :

• Mettre en production des modèles de Machine Learning de bout en bout (entraînement, déploiement, retraining)
• Concevoir, maintenir et améliorer les pipelines MLOps
• Assurer la fiabilité, la performance et la disponibilité des modèles en production
• Mettre en place le monitoring, le logging et l’alerting des systèmes ML
• Gérer les incidents de production liés aux modèles ML
• Accompagner les équipes Data Science dans l’industrialisation de leurs modèles
• Être force de proposition sur les bonnes pratiques MLOps et l’architecture ML
• Contribuer à l’amélioration continue de la plateforme ML

Environnement technique

Langage : Python

Cloud : GCP

Services ML : Vertex AI

Déploiement : Cloud Run

CI/CD : pipelines automatisés

Conteneurisation : Docker

Infrastructure as Code : Terraform

Monitoring & observabilité : métriques, logs, alertes

APIs d’inférence ML

• Minimum 5 ans d’expérience en ML Engineer / MLOps / Software Engineer avec forte composante ML
• Expérience concrète de mise en production de modèles ML
• Solide culture production, fiabilité et run
• À l’aise avec les problématiques d’incidents, de dette technique et de monitoring
• Capacité à travailler en transverse avec des Data Scientists
• Autonome, rigoureux(se), pragmatique
• À l’aise dans un rôle non managérial, mais techniquement référent