Consultant Senior MLOps Engineer â€" AI/ML H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Dans le cadre de l'industrialisation de ses projets d'intelligence artificielle, une organisation renforce ses équipes et recherche un Ingénieur MLOps / IA.
La mission s'inscrit dans un environnement data et IA en forte croissance, avec des enjeux majeurs autour de la mise en production, de la scalabilité et de la performance des modèles de machine learning et d'IA générative.
Le consultant interviendra au cœur des projets pour garantir le passage du prototype à la production, en mettant en place des pipelines robustes, automatisés et sécurisés.
🧩 Responsabilités
Industrialisation des modèles IA
- Mettre en production des modèles Machine Learning / Deep Learning / LLM
- Assurer le déploiement des modèles via des API ou microservices
- Garantir la robustesse, la scalabilité et la performance des solutions
MLOps & automatisation
- Concevoir et maintenir des pipelines MLOps (entraînement, validation, déploiement)
- Automatiser les workflows de data et de modèles (CI/CD)
- Mettre en place des mécanismes de versioning (modèles, datasets, code)
Monitoring & performance
- Superviser les modèles en production (drift, performance, biais)
- Mettre en place des outils de monitoring et d'alerting
- Optimiser les coûts et les temps de réponse
Collaboration & data
- Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et Data Engineers
- Participer à la structuration des pipelines de données
- Contribuer à la qualité et à la gouvernance des données
Qualité & sécurité
- Garantir la fiabilité, la sécurité et la conformité des modèles
- Mettre en place des tests automatisés (modèles et pipelines)
- Documenter les solutions et les bonnes pratiques, * Manipulation de données (Pandas, NumPy)
- APIs : FastAPI, Flask
- Bases de données : SQL / NoSQL
Monitoring & performance
- Monitoring des modèles (drift, performance)
- Optimisation des pipelines et coûts, Salaries for Mlops Engineer Salaries for Mlops Engineer, Neuilly-sur-Seine, A8 BTS finitions aménagement des bâtiments : conception et réalisation Bachelor Marketing et Commerce : les débouchés Comment se vendre dans une lettre de motivation ? Consultant CRM : définition de sa fonction Les diplômes et les études pour travailler dans la finance
Requirements
IA & Machine Learning
- Expérience en Machine Learning / Deep Learning / LLM
- Frameworks : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Connaissances en IA générative (RAG, LLM, agents) appréciées
MLOps & DevOps
- CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
- Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, SageMaker
- Versioning (code, modèles, datasets)
Cloud & infrastructure
- Cloud : AWS, Azure ou GCP
- Containerisation : Docker
- Orchestration : Kubernetes
Data & développement
- Python (impératif)