Ingénieur / Ingénieure data scientist (H/F) 75 - Paris (Dept.)
Offre n° 201SKCC
Ingénieur / Ingénieure data scientist (H/F)
75 - Paris (Dept.)
Actualisé le 19 décembre 2025
Ingénieur MLOps H/F C'est votre mission Vous êtes passionné-e par l'industrialisation et l'orchestration des modèles d'intelligence artificielle ? Ce poste est fait pour vous. En tant qu'Ingénieur MLOps, vous êtes responsable du déploiement et de la migration des pipelines de machine learning. Côté build : Concevoir et automatiser les pipelines MLOps sur GCP Vertex AI. Participer à la migration des environnements AWS Bedrock vers GCP. Industrialiser le cycle de vie des modèles (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring). Mettre en place l'infrastructure as code (Terraform, Cloud Build, etc.). Développer des scripts et outils en Python pour l'intégration et l'automatisation des workflows. Gérer les dépôts et flux de travail via Git / GitLab CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Science pour assurer la scalabilité et la performance des modèles. Côté run : Surveiller et optimiser les performances des pipelines et des modèles déployés. Gérer les environnements de production sur Vertex AI et GCP (Compute, Storage, IAM). Assurer la fiabilité, la sécurité et la disponibilité des systèmes ML. Mettre en place le monitoring et les alertes (Stackdriver, Prometheus, etc.). Identifier et corriger les incidents liés aux workflows de ML ou aux ressources cloud. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques MLOps au sein de l'équipe.
- Type de contrat
-
CDI
Contrat travail - Durée du travail
-
35H/semaine
Travail en journée
- Salaire
- Salaire brut : Annuel de 55000.0 Euros à 60000.0 Euros sur 12.0 mois
Profil souhaité
Expérience
- 5 An(s)Cette expérience est indispensable
Compétences
- Adapter les outils de traitement statistique de données
- Assurer le suivi de la qualité des données
- Big data Analytics
- Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires
- Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
- Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science
- Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données
Langue
- Anglais
Savoir-être professionnels
- Avoir l'esprit d'équipe
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Etre force de proposition
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Conseil en systèmes et logiciels informatiques
Employeur
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