MLOps Engineer

Moteur de recherche européen, l'entreprise développe ses propres technologies de recherche et de navigation, dans le but de proposer une alternative souveraine et éthique.

Effectifs : 70 personnes

Contexte :
Votre rôle est de moderniser et de structurer la plateforme MLOps de l'entreprise.
Le poste consiste à concevoir une architecture ML modulaire, scalable et industrialisée, supportant des pipelines de bout en bout avec un fort enjeu de traçabilité, reproductibilité et performance.

Vous êtes le/la seul(e) MLOps au sein d'une équipe de 9 Data Scientists ; vous travaillez en étroite collaboration avec eux pour leurs fournir les bons outils et les accompagner sur la mise en production des modèles.

Missions principales :

• Structurer et faire évoluer la plateforme MLOps et les bonnes pratiques d’industrialisation ML
• Concevoir, automatiser et maintenir les pipelines ML de bout en bout (training, déploiement, supervision)
• Mettre en place les briques clés : feature store, model registry, versioning données/modèles
• Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements ML
• Assurer la gouvernance, la documentation et la traçabilité complète du cycle de vie ML

Stack: MLOps, Python, OVH Cloud, Kubernetes, MLFlow...

Issu(e) d'une école d'ingénieurs ou équivalent, vous avez 5 ans d’expérience dans l’industrialisation de solutions de ML dont 2 dans la mise en place de pipelines MLOps à l’échelle, dans des environnements cloud ou on-prem complexes.

Compétences requises : 

• Solide maîtrise de Python, automatisation des pipelines/ architectures distribuées et des enjeux de scalabilité
• Expérience avec des outils MLOps tels que Kubernetes (Troubleshooting basic), Kubeflow ou artefacts, MLflow, Triton
• Pratique avancée du CI/CD, GitOps (ArgoCD), monitoring et data/model lineage
• Capacité à travailler en équipes pluridisciplinaires et à structurer, documenter et transmettre