Client final : Secteur de l'Energie. Lieu de mission : Paris (présentiel 3 jours / semaine + télétravail 2 jours / semaine) Démarrage : Dès que possible Durée : 9 mois Contexte de la mission : Notre client a lancé une initiative stratégique autour de la création d?une plateforme de Forecasting intelligente, s?appuyant sur l?IA, le big data et les données météorologiques, afin d?optimiser la gestion des risques et la performance des activités Supply & Renewables. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) pour automatiser, fiabiliser et scaler la plateforme. ? Mission principale : En tant qu?Ingénieur(e) MLOps, vous jouerez un rôle central dans le déploiement et l?optimisation des pipelines de données et de machine learning, en assurant leur scalabilité, fiabilité et reproductibilité. Vous serez également administrateur de l?instance Databricks et référent sur les bonnes pratiques MLOps. ? Tâches détaillées : ? Collaborer avec les équipes Data Science, Data Engineering et IT pour garantir l?alignement technique et métier. ? Concevoir et gérer l?infrastructure as code (IaC) avec Terraform. ? Administrer et optimiser l?environnement Databricks Data Intelligence Platform. ? Intégrer et faire évoluer des outils MLOps comme MLflow et Unity Catalog. ? Mettre en place des systèmes de monitoring et d?alerte pour le suivi des modèles en production. ? Optimiser les workflows pour réduire les coûts et améliorer la performance opérationnelle. ? Être force de proposition sur l?automatisation, la résilience et les innovations techniques.