Contexte

L’entreprise recherche un(e) ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) pour rejoindre une équipe IA transverse au sein d’une direction numérique, intervenant spécifiquement sur des offres numériques d’information à forte visibilité.

Le poste s’inscrit dans un environnement data et IA mature, avec pour objectif de transformer des travaux de data science et de machine learning en solutions industrielles robustes, sécurisées et exploitables à l’échelle.

La personne recrutée jouera un rôle clé dans la structuration et la mise en œuvre des bonnes pratiques MLOps, en collaboration étroite avec les Data Scientists, Ingénieurs ML, Product Owner et équipes DevOps.

Responsabilités principales

La personne recherchée interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle et assumera notamment les responsabilités suivantes :

• Industrialiser, fiabiliser et mettre en production des modèles IA/ML/DL dans des environnements critiques
• Concevoir et maintenir des pipelines MLOps robustes intégrant CI/CD, versioning des modèles et des jeux de données
• Mettre en œuvre des pratiques avancées de monitoring, de sécurité, de traçabilité et de reproductibilité des modèles
• Conteneuriser et déployer des services d’inférence IA à l’aide de Docker
• Administrer et exploiter des outils de gestion du cycle de vie des modèles (tracking, registry)
• Participer à l’industrialisation de solutions basées sur les modèles de langage (LLM/NLP), notamment autour d’architectures RAG
• Intégrer des frameworks d’orchestration de LLM dans des environnements de production
• Déployer et opérer des services IA sur des environnements cloud
• Mettre en place des boucles de feedback continu : suivi de la dérive, amélioration continue, automatisation du réentraînement
• Contribuer à la définition des standards MLOps et à leur diffusion au sein des équipes

Profil recherché

La personne recherchée dispose d’une expérience confirmée en MLOps et en industrialisation de modèles d’intelligence artificielle en production.

Compétences techniques indispensables :

• Minimum 3 ans d’expérience avérée en développement et industrialisation de solutions IA/ML/DL en environnement de production
• Maîtrise avancée de Python et des bibliothèques Data Science et Machine Learning (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch et/ou TensorFlow)
• Très bonne maîtrise de SQL pour l’accès et la manipulation de données
• Expérience solide dans la conception de pipelines CI/CD dédiés au machine learning (GitLab CI ou équivalent)
• Maîtrise de la conteneurisation avec Docker
• Utilisation obligatoire d’outils de tracking et de registre de modèles (MLflow ou équivalent)
• Expertise sur les modèles de langage (NLP/LLM) et l’architecture RAG
• Expérience avec des outils d’orchestration de LLM (LangChain, LangSmith, Semantic Kernel ou équivalent)
• Maîtrise d’au moins un fournisseur Cloud pour le déploiement de services IA (serverless ou conteneurisés)
• Capacité à mettre en œuvre des mécanismes de monitoring de modèles, de gestion de la dérive et de boucles de feedback

Compétences appréciées :

• Déploiement de charges IA sur Kubernetes et connaissance d’outils MLOps associés (Kubeflow, Argo)
• Tests de performance et de montée en charge de services d’inférence ML/LLM
• Optimisation de modèles pour la production (quantization, distillation, pruning, fine-tuning, PEFT/LoRA)
• Expérience en Computer Vision ou Small Language Models
• Mise en œuvre de métriques avancées d’évaluation des LLM (hallucinations, grounding, AI as a Judge)

Compétences comportementales attendues :

• Rigueur et sens de la qualité industrielle
• Capacité à travailler en collaboration avec des profils pluridisciplinaires
• Esprit d’analyse et de structuration
• Autonomie et sens des responsabilités

Environnement ou particularités

• Environnement IA orienté production et forte valeur métier
• Collaboration étroite avec des équipes data, produit et DevOps
• Présence sur site requise en fonction des besoins, avec un minimum équivalent à la moitié du temps d’activité
• Possibilité d’interventions ponctuelles en week-end ou jours fériés dans le cadre de la continuité de service

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.