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Consultant MlOps - CDI - (H/F)

Non renseigné

Francia📅 23/9/2026

Descripción

Contexte du posteDans le cadre de notre développement dans le domaine de l'intelligence artificielle et du Machine Learning, nous recherchons un Ingénieur MLOps pour rejoindre nos équipes en Île-de-France. Vous serez en charge de déployer, industrialiser et maintenir des pipelines de Machine Learning en production, en garantissant leur fiabilité, scalabilité et sécurité. Votre expertise sera cruciale pour automatiser les processus de développement, de test et de déploiement des modèles d'IA, tout en collaborant avec les équipes Data Science, DevOps et Cloud.Missions principales1. Industrialisation des pipelines MLConcevoir et déployer des pipelines MLOps pour automatiser le cycle de vie des modèles (entraînement, validation, déploiement, monitoring).Intégrer des outils MLOps comme MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), ou Airflow pour orchestrer les workflows.Automatiser les tests et la validation des modèles (unit tests, integration tests, validation des données).2. Déploiement et gestion des modèles en productionDéployer des modèles de Machine Learning en environnement de production (on-premise, cloud, ou hybride).Optimiser les performances des modèles en production (latence, scalabilité, consommation de ressources).Gérer les versions des modèles et assurer leur traçabilité (model registry, versioning).3. Collaboration avec les équipes Data Science et DevOpsTravailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour industrialiser leurs modèles et les rendre opérationnels.Participer à la définition des architectures avec les équipes DevOps et Cloud pour garantir l'intégration des modèles dans les infrastructures existantes.Documenter les processus et les bonnes pratiques pour les équipes internes et les clients.4. Monitoring et maintenance des modèlesMettre en place des solutions de monitoring pour suivre les performances des modèles en production (dérive des données, précision, latence).Détecter et corriger les anomalies (ex : drift des données, dégra
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