ML Ops Engineer

Et si tu construisais l'infrastructure IA d'un groupe entier ?

Rejoins l'équipe Data & IA d'un éditeur de logiciels B2B européen en forte croissance, au cœur de sa transformation IA First. Cette équipe transverse conçoit et industrialise les produits d'IA générative utilisés par tous les métiers du groupe. Résultat : une vraie diversité de projets, de technos et de cas d'usage, qui change en permanence et où on ne s'ennuie jamais.

Ta mission : industrialiser et exploiter les solutions d'IA (LLM auto-hébergés et API) à grande échelle, et garantir qu'elles tournent de façon fiable, performante et maîtrisée en production.

Au quotidien :
• Industrialiser les pipelines de déploiement de modèles et les chaînes CI/CD
• Optimiser l'inférence LLM (runtime, GPU/CPU, batching, quantification)
• Être le garant des bonnes pratiques Kubernetes (packaging Helm, doc, vision)
• Mettre en place l'observabilité et piloter les coûts (du FinOps appliqué à l'IA)
• Être l'interlocuteur clé entre l'équipe IA et la DSI sur l'infra, la sécurité et le déploiement

Stack : Kubernetes, Docker, Azure, CI/CD (Azure DevOps), serving de modèles (vLLM, Triton…), Terraform, Prometheus/Grafana.

Ce qui rend le poste rare : un vrai périmètre à toi, une autonomie réelle pour faire tes choix techniques, et l'appui d'experts de très haut niveau au quotidien pour progresser vite. Sujets d'IA souveraine, données sensibles, vrais enjeux d'échelle. Courbevoie, hybride, 2 jours de télétravail par semaine.

• Double compétence MLOps : aussi à l'aise sur les modèles (ML/DL, écosystème LLM) que sur l'Ops, ni pur DevOps ni pur Data Scientist

• Tu maîtrises Kubernetes, Docker et un cloud (Azure idéalement) plus CI/CD

• Tu as déjà déployé et optimisé des LLM (serving, inférence, suivi des coûts)

• Autonome et pragmatique, tu sais dialoguer avec des équipes IT et vulgariser

• 2 à 3 ans d'expérience, on mise sur ton potentiel et ta curiosité technique avant l'ancienneté