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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Machine Learning OPS Engineer - H/F - **Company:** BNP Paribas - **Location:** Levallois-Perret, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Salary:** €65,000.0 - €70,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Agile Methodology, Artificial Intelligence, Confluence, JIRA, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Management of Software Versions, Kubernetes, Data Management, Machine Learning Operations, Docker - **Published:** August 10, 2026 - **Apply:** https://espace-emploi.agefiph.fr/jobs/21609899 ## About the Role Vous êtes diplômé de l'enseignement supérieur (Diplôme d'ingénieur ou Master 2) et vous disposez d'au moins 8/10 ans d'expérience professionnelle idéalement en tant que Machine Learning OPS ou en ingénierie de Machine Learning. Vous possédez d'excellentes compétences en programmation, notamment en Python. Vous maîtrisez les outils et technologies de MLOps : Docker, Kubernetes, CI/CD, etc. Vous avez une solide expérience en architecture technique dans un environnement Cloud. Vous comprenez les enjeux de l'industrialisation de l'intelligence Artificielle et avec une expérience dans la mise en place de solution industrielle en IA Vous êtes en capacité de travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et IT pour développer des solutions innovantes et efficaces. Vous êtes à l'aise en anglais pour échanger et rédiger de la documentation. Vous connaissez les principes de la méthodologie Agile (JIRA/CONFLUENCE) Vos compétences comportementales ou transversales seront des atouts essentiels pour réussir dans ce poste : *Esprit d'analyse *Communication *Résolution de problèmes *Collaboration active *Adaptabilité LES PROCHAINES ÉTAPES Si votre CV est retenu par notre équipe de recrutement, vous serez invité à participer à un entretien avec les équipes RH, puis à rencontrer un ou plusieurs managers opérationnels ## Description BNP PARIBAS LEASING SOLUTIONS est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy et limites des outils actuels). Le projet vise à démontrer la capacité de l'entreprise à mener un cas d'usage de data science de bout en bout, depuis l'exploration jusqu'à l'industrialisation. Cette démarche s'inscrit dans le cadre du développement de Leasing Inside, l'outil de criblage commercial de la BU BPLS France, destiné à renforcer l'approche proactive des commerciaux auprès des clients déjà détenteurs de contrat cadres. Vous rejoindrez le centre d'expertise du Design & développement, regroupant une vingtaine d'internes et une centaine d'externes, formant une communauté de pratiques. Vos missions principales seront les suivantes : * Mettre en œuvre des pipelines de Machine Learning de bout en bout, en concevant, déployant et maintenant des workflows automatisés couvrant l'entrainement, l'industrialisation et la mise en production des modèles tout en garantissant performance, scalabilité et fiabilité et en collaborant avec les data Scientists et Data Engineers pour fluidifier la transition des modèles de l'expérimentation à l'industrialisation. * Automatiser et industrialiser des modèles de Machine Learning en faisant évoluer les process existants, en automatisant les étapes critiques (entrainement, déploiement, versioning, suivi des performances) et en intégrant des solutions de monitoring garantissant la fiabilité, la conformité et la performance continue des modèles en production * Assurer l'adaptation et l'optimisation de l'infrastructure de production en collaborant avec les Data Engineers et les iOPS pour mettre en place un environnement Cloud/DMZR robuste et évolutif tout en optimisant l'usage des ressources (GPU et CPU) afin de soutenir efficacement l'entrainement et l'interférence des modèles à grande échelle. * Prévoir la surveillance, la maintenance et la gestion complète du cycle de vie des modèles de Machine Learning en mettant en place des systèmes de monitoring pour détecter les dérives en garantissant la mise à jour continue et la conformité des modèles en production, et en pilotant l'ensemble des étapes depuis l'entrainement initial jusqu'à la mise à jour ou la dépréciation des modèles obsolètes. * Collaborer avec les Data Scientists, Data Engineers et DevOps pour intégrer les pipelines dans l'infrastructure existante tout en documentant les workflows, architectures et pratiques de surveillance et en garantissant une communication continue avec les équipes métiers et techniques afin d'assurer un alignement sur les besoins et objectifs du programme. Contribuer à la montée en compétence des équipes ML OPS externes. Au quotidien, vous travaillerez au sein d'une Squad agile qui rassemble une équipe multidisciplinaire et qui aura à cœur de vous intégrer comme membre à part entière en mode produit, sur les sujets d'évolution et de run. Vous collaborerez dans un environnement multiculturel avec des équipes réparties au Portugal, en Roumanie ou en Inde. Le poste est basé à Levallois-Perret, dans des locaux en flex office, accessibles par la ligne 3 du métro (station « Pont de Levallois »). ET APRÈS ? Par la diversité des missions confiées et votre position centrale entre l'IT et les métiers, vous collaborez au quotidien avec des interlocuteurs variés issus de différents pays, domaine d'activité et départements IT. Ce poste, par la richesse de ses interactions et de ses responsabilités, vous permet de développer vos connaissances de l'agilité, de l'écosystème IT et des métiers impliqués dans vos sujets. Il offre également de nombreuses passerelles vers d'autres fonctions de l'informatique ou vers les différentes activités de la banque favorisant une évolution professionnelle progressive et structurée. ## Related Videos - [Improving quality with Agentic AI with Rovo Dev and Xray](https://www.wearedevelopers.com/videos/2005-improving-quality-with-agentic-ai-with-rovo-dev-and-xray) - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Effective Machine Learning - Managing Complexity with MLOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/185-effective-machine-learning-managing-complexity-with-mlops) - [Collaboration Quantified: Lessons from Open Source Developer Networks](https://www.wearedevelopers.com/videos/1422-collaboration-quantified-lessons-from-open-source-developer-networks) - [DevOps for Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/179-devops-for-machine-learning) ## Related Articles - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Best Companies to Work For in France: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/189-best-companies-to-work-for-in-france-top-25-companies-in-2023) - [MLops – Deploying, Maintaining And Evolving Machine Learning Models in Production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/115-mlops-deploying-maintaining-and-evolving-machine-learning-models-in-production) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [Why Upskilling And Reskilling is Important For Developers](https://www.wearedevelopers.com/magazine/428-why-upskilling-and-reskilling-is-important-for-developers)