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# MLOps Engineer Dataiku - IA H/F

- **Company:** Iag France
- **Location:** Languedoc-Roussillon, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, OpenShift, Management of Software Versions, WebKit, Large Language Models, Generative AI, Gitlab, Git, Gitlab-ci, Kubernetes, Machine Learning Operations, Dataiku, Restful APIs, Terraform, Docker
- **Published:** August 4, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81995321.html

## About the Role

Profil recherchéVous disposez d'au moins 5 ans d'expérience en Data Science, Data Engineering, DevOps ou MLOps, dont une expérience significative dans l'industrialisation de produits data ou IA. Le poste requiert un niveau d'expertise élevé, avec une capacité à proposer des choix d'architecture et à sécuriser leur mise en oeuvre.Vous maîtrisez impérativement :Python et les principes de développement de pipelines data et ML ;Git, GitLab et les mécanismes CI/CD ;les pratiques de déploiement, supervision et automatisation de solutions IA ;les environnements conteneurisés et les fondamentaux Kubernetes ;les enjeux de reproductibilité, de monitoring, de qualité et de sécurité des modèles.Une expérience approfondie de Dataiku est fortement attendue. Une certification Dataiku MLOps Practitioner, ou un niveau équivalent démontrable en mission, sera particulièrement valorisée. La connaissance de Terraform, de l'Infrastructure as Code, des bases vectorielles et
des architectures RAG constitue un avantage différenciant.

Mais aussi...

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Vous maîtrisez impérativement :

 * Python et les principes de développement de pipelines data et ML ;
 * Git, GitLab et les mécanismes CI/CD ;
 * les pratiques de déploiement, supervision et automatisation de solutions IA ;
 * les environnements conteneurisés et les fondamentaux Kubernetes ;
 * les enjeux de reproductibilité, de monitoring, de qualité et de sécurité des modèles.

Une expérience approfondie de Dataiku est fortement attendue. Une certification Dataiku MLOps Practitioner, ou un niveau équivalent démontrable en mission, sera particulièrement valorisée. La connaissance de Terraform, de l'Infrastructure as Code, des bases vectorielles et des architectures RAG constitue un avantage différenciant.

EUR

Machine learning
Intelligence artificielle
Git
Kubernetes
Python
Terraform
API REST
Docker

## Description

Nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour industrialiser le cycle de vie des solutions de machine learning et d'IA générative de la plateforme IAG. Vous jouerez un rôle central dans le passage des prototypes à l'échelle, en garantissant la reproductibilité, la performance, l'observabilité et la maîtrise des coûts des solutions déployées., En lien étroit avec les AI Engineers et les équipes AIOps, vous aurez pour responsabilités de :

 - concevoir, automatiser et maintenir les chaînes CI/CD nécessaires au déploiement des solutions IA et ML ;
 - industrialiser les développements issus des POC et accompagner leur passage en environnement de production ;
 - configurer et exploiter les fonctionnalités Dataiku nécessaires aux workflows, connecteurs et agents de la plateforme ;
 - mettre en place les mécanismes de versioning des données, du code, des modèles, des configurations et des environnements ;
 - automatiser les tests techniques, fonctionnels et de non-régression des pipelines de données et des composants IA ;
 - superviser la performance, la fiabilité et la dérive éventuelle des solutions déployées ;
 - optimiser les temps de traitement, les ressources de calcul et les coûts liés à l'utilisation des LLM et des infrastructures associées ;
 - contribuer à la conception des pipelines de préparation, contrôle qualité et mise à disposition des données ;
 - documenter les chaînes d'industrialisation, les procédures de déploiement et les standards d'exploitation ;
 - participer à la définition d'indicateurs de performance, de qualité et de gains associés aux cas d'usage IA.

Environnement technique

Dataiku DSS, Dataiku Workflow, Connectors et Agent Hub, Python, Git, GitLab CI/CD, Terraform, Kubernetes, OpenShift, Docker/Podman, Helm, API REST, PGVector, monitoring et environnements OnPrem / Cloud.


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