AI Engineer — MLOps & Industrialisation | Paris

Rejoins notre équipe en tant qu'AI Engineer spécialisé en MLOps et industrialisation. Tu seras responsable de l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, de la conception technique à la mise en production et le passage à l'échelle. Tu travailleras en étroite collaboration avec des Data Scientists et des Data Engineers pour délivrer des solutions scalables répondant à des problématiques concrètes.

Missions

• Concevoir des pipelines MLOps pour le déploiement et le monitoring de modèles, et implémenter les infrastructures CI/CD adaptées aux projets IA.
• Travailler en binôme avec des Data Scientists et des Data Engineers pour délivrer des solutions scalable qui répondent à des problématiques concrètes.
• Suivre les évolutions des outils MLOps et des plateformes cloud, et contribuer au Lab Innovation MP Data.

Profil recherché

* Diplôme d'ingénieur ou Master en informatique, data science ou domaine connexe (Bac+5) d'une école du top 10.

* 2 à 4 ans d'expérience sur des missions d'AI Engineering ou MLOps,

**Compétences techniques indispensables**

* Maîtrise de Python et des frameworks ML/IA (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ou équivalent)

* Expérience solide sur les outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC ou équivalents

* Connaissance du cloud (Azure AI Foundry, AWS SageMaker ou GCP Vertex AI)

* Pratique des outils CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Docker, Kubernetes)

* Déploiement de modèles en production (APIs REST, monitoring, versioning)

**Compétences techniques appréciées**

* Expérience avec les LLMs et RAG (LangChain, LlamaIndex…)

* Connaissance des environnements industriels (données de capteurs, SCADA, contraintes on-premise)

* Pratique de l'Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi)

**Savoir-être**

* Rigueur sur la qualité du code et des livrables

* Capacité à tenir engagement sur le résultat

* Pédagogie face à des interlocuteurs non techniques

* Autonomie et sens des responsabilités dans la gestion de ton périmètre