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# MLOps Engineer - Python - MLOps - Cloud - Architecture Gcp H/F

- **Company:** Propertyvalue
- **Location:** France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Cloud Engineering, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Google Cloud, Generative AI, Machine Learning Operations
- **Published:** September 22, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83580858.html

## About the Role

Profil recherchéNous recherchons un profil confirmé à senior (N3/N4) disposant d'une solide expérience dans des environnements Cloud et MLOps.Vous disposez notamment de :Une très bonne maîtrise de l'écosystème et de l'architecture GCP.Une expertise opérationnelle sur Vertex AI, notamment Vertex AI Pipelines.Une excellente maîtrise de Cloud Run et des problématiques de déploiement de conteneurs.De solides compétences en Python, avec une expérience en développement de librairies, packaging et outillage interne.Une bonne maîtrise des pratiques MLOps et CI/CD.Une expérience des problématiques de monitoring, supervision et exploitation en production.Une connaissance des principes FinOps et d'optimisation des coûts Cloud.Au-delà des compétences techniques, vous êtes autonome, adaptable et doté(e) d'un véritable sens du service. Vous appréciez la conception de solutions et d'outils destinés à faciliter le quotidien d'autres équipes techniques ou métiers.Cette mission
constitue une belle opportunité d'intervenir sur des problématiques MLOps, GenAI et Cloud à forte valeur ajoutée, au sein d'un environnement Data structuré et sur des sujets d'industrialisation à l'échelle., Nous recherchons un profil confirmé à senior (N3/N4) disposant d'une solide expérience dans des environnements Cloud et MLOps.

Vous disposez notamment de :

 * Une très bonne maîtrise de l'écosystème et de l'architecture GCP.
 * Une expertise opérationnelle sur Vertex AI, notamment Vertex AI Pipelines.
 * Une excellente maîtrise de Cloud Run et des problématiques de déploiement de conteneurs.
 * De solides compétences en Python, avec une expérience en développement de librairies, packaging et outillage interne.
 * Une bonne maîtrise des pratiques MLOps et CI/CD.
 * Une expérience des problématiques de monitoring, supervision et exploitation en production.
 * Une connaissance des principes FinOps et d'optimisation des coûts Cloud.

Au-delà des compétences techniques, vous êtes autonome, adaptable et doté(e) d'un véritable sens du service. Vous appréciez la conception de solutions et d'outils destinés à faciliter le quotidien d'autres équipes techniques ou métiers.

Cette mission constitue une belle opportunité d'intervenir sur des problématiques MLOps, GenAI et Cloud à forte valeur ajoutée, au sein d'un environnement Data structuré et sur des sujets d'industrialisation à l'échelle.

## Description

Dans le cadre du renforcement d'une Data Factory, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour rejoindre une équipe transverse chargée de concevoir, déployer et maintenir des solutions Python, MLOps et Cloud à destination des équipes internes.

La mission s'inscrit dans un environnement technologique orienté IA, Machine Learning et GenAI, avec un fort enjeu d'industrialisation et de mise à disposition de solutions robustes, scalables et facilement exploitables.

Vos principales missions seront de :

 - Déployer et administrer des environnements et outils sur Google Cloud Platform (GCP).
 - Industrialiser les projets IA / GenAI / Machine Learning, notamment à travers Vertex AI Pipelines.
 - Concevoir et gérer le déploiement d'applications et de conteneurs via Cloud Run.
 - Développer, packager et maintenir des librairies Python internes facilitant le travail des équipes utilisatrices.
 - Mettre en place et maintenir les dispositifs de monitoring et de supervision des systèmes en production.
 - Intégrer les standards et bonnes pratiques MLOps : CI/CD, automatisation des déploiements et gestion du cycle de vie des modèles.
 - Appliquer une démarche FinOps afin de suivre, maîtriser et optimiser les coûts liés aux infrastructures Cloud.
 - Participer à l'amélioration continue de l'architecture et des outils mis à disposition des équipes.


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