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# MLOps Engineer H/F

- **Company:** Ippon Technologies
- **Location:** Bordeaux, France
- **Salary:** €40,000.0 - €60,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Microsoft Azure, Continuous Integration, Information Engineering, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Management of Software Versions, Google Cloud, Generative AI, Containerization, Gitlab-ci, Kubernetes, Machine Learning Operations, Drift Detection, Docker, Jenkins
- **Published:** October 18, 2026
- **Apply:** https://talentsdici.fr/offre/i_e01ccca675f51e2c75cbab12306e7cb1

## About the Role

Langages : Python
Conteneurisation et orchestration : Docker, Kubernetes
Outils MLOps : MLflow, Kubeflow ou équivalents
CI/CD : GitLab CI, Jenkins
Cloud : Azure, AWS ou GCP
Observabilité : outils de monitoring et de détection de dérive de modèles, Tu as une excellente maîtrise de Python
Tu as une expérience avancée avec Docker et Kubernetes
Tu maîtrises des outils MLOps tels que MLflow, Kubeflow ou équivalent
Tu connais les pratiques DevOps et CI/CD (GitLab CI, Jenkins...)
Tu as une expérience des plateformes Cloud Azure, AWS ou GCP
Tu as des connaissances en observabilité et monitoring des modèles
Tu sais travailler en équipe avec des profils variés (Data Science, Data Engineering, Infrastructure)
Tu es attentif à la sécurité, à la conformité et à la résilience des plateformes que tu opères
Tu es curieux et en veille sur les évolutions des pratiques MLOps et de l'IA générative
Tu es impliqué dans une démarche d'amélioration continue

## Description

En tant que MLOps Engineer, tu interviens à l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement.
Tu rejoins une équipe où le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production sont au coeur du quotidien.
Tu contribues à l'industrialisation des modèles de Machine Learning et d'IA générative, avec des enjeux de fiabilité, de sécurité et de scalabilité.

Missions :
Concevoir et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout (entraînement, validation, déploiement)
Mettre en place les processus CI/CD dédiés aux modèles
Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production
Gérer le versioning des modèles et des données
Mettre en oeuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive
Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering
Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

Stack technique