En tant qu'Ingénieur MLOps, vous : Participez à l'industrialisation des modèles machine learning en production Concevez et développez des pipelines de données et de modèles robustes Automatisez les workflows CI/CD pour les projets ML Déployez, surveillez et maintenez des modèles scalables sur des environnements cloud ou on-premise Collaborez étroitement avec les Data Scientists, Data Engineers et l'équipe DevOps Assurez le versioning, la traçabilité et la gouvernance des données et des modèles Garantissez la qualité, la sécurité et la performance des solutions mises en production Votre quotidien pourra inclure les technologies suivantes (indicatif) : Langages : Python Pipeline & orchestration : Airflow, Kubeflow, Prefect ou équivalents CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins Conteneurs & Orchestration : Docker, Kubernetes Cloud : AWS / GCP / Azure Modèles & suivi : MLflow, DVC, Seldon, Feast (Feature Store) Monitoring & alerting : Prometheus, Grafana, autres outils MLOps Bac+5 en informatique/IA/ingénierie ou expérience équivalente 3+ ans d'expérience en génie logiciel, DevOps & MLOps Maitrise d'AWS Expérience pratique des pipelines ML, de la production de modèles et des services conteneurisés Bonnes pratiques de test, automatisation et qualité logicielle Autonomie, sens du service et esprit d'équipe Anglais technique fluide