> Markdown version of [/jobs/ext/3809924-data-scientist-mlops-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3809924-data-scientist-mlops-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist - MLOps H/F - **Company:** Guarani - **Location:** Bordeaux, France - **Experience:** Starter - **Salary:** €45,000.0 - €65,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Octopus Deploy, Tensorflow, Management of Software Versions, Google Cloud, Gitlab-ci, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker, Jenkins - **Published:** October 18, 2026 - **Apply:** https://talentsdici.fr/offre/i_08838a1370b7059627389d699f7ae9cc ## About the Role Vous justifiez d'une première expérience en MLOps, Data Engineering ou DevOps appliqué à la Data - Vous maîtrisez des outils tels que Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, Kubeflow ou TensorFlow Serving - Vous avez une bonne connaissance des environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) - Vous êtes à l'aise avec Python et les outils d'automatisation / CI-CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD...) - Curieux(se) et rigoureux(se), vous aimez travailler en équipe et contribuer à des projets innovants ## Description Au sein d'une équipe dynamique et passionnée, vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée autour de la data et de l'IA. Vos principales responsabilités seront : - Industrialiser et automatiser le déploiement des modèles de machine learning (CI/CD, ML pipelines) - Concevoir, maintenir et optimiser les environnements de production dédiés à la Data Science et à l'IA - Mettre en place des pipelines MLOps robustes pour l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles - Collaborer avec les Data Scientists et Data Engineers pour assurer l'intégration fluide des modèles dans les systèmes de production - Mettre en oeuvre des outils de monitoring, d'observabilité et de versioning des modèles et des données - Garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des solutions mises en production