Descriptif du poste: Nous recherchons activement plusieurs profils de Data Scientist orientés MLOPS pour intervenir sur de gros projets clients.  Vos Missions 1. Data Science & Modélisation * Concevoir, entraîner et optimiser des modèles d'apprentissage automatique (Supervisé, non-supervisé, NLP ou Computer Vision selon vos besoins). * Explorer et préparer des jeux de données complexes (Feature Engineering). 2. Industrialisation & MLOps * Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD dédiés au Machine Learning. * Assurer la mise en production des modèles via des API (FastAPI, Flask) ou des systèmes de traitement par batch. * Déployer des outils de versioning de données et de modèles (DVC, MLflow). * Configurer le monitoring des modèles en production (détection du Data Drift et du Concept Drift). 3. Infrastructure & Scalabilité * Travailler sur l'orchestration des workflows (Airflow, Kubeflow, Prefect). * Collaborer avec les Data Engineers pour optimiser l'accès aux données. * Conteneuriser les environnements de travail (Docker, Kubernetes).   Profil recherché: Le Profil Idéal * Formation : Bac+5 en Data Science, Mathématiques Appliquées ou Informatique. * Expérience : 3 ans minimum, avec au moins une expérience significative dans la mise en production de modèles. * Stack Technique souhaitée : * Langages : Python (expert), SQL. * Frameworks ML : Scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow/Keras, XGBoost. * Outils MLOps : MLflow, DVC, ClearML ou équivalent. * Ops/Cloud : Docker, Kubernetes, et une connaissance d'un cloud provider (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML). * Orchestration : Airflow ou Dagster. * Soft Skills : Vous avez une mentalité "Software Engineering" (code propre, tests unitaires, documentation) et vous savez vulgariser vos résultats auprès des décideurs. Les "Plus" de l'offre * Un environnement technologique moderne (pas de legacy pesant). * Possibilité de contribuer à des projets Open Source ou de participer à des conférences (Devoxx, PyData).