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Information importante
Type de contrat:
Freelance / Contrat
Taux journalier :
Salaire selon profil
Localisation :
Paris, France
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
4 octobre 2026
Le besoin
Dans le cadre du renforcement d’une Data Factory au sein d’un grand groupe, nous recherchons un(e) MLOps Engineer confirmé(e) / senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au déploiement et au maintien d’outils Python, MLOps et Cloud destinés aux équipes internes.
La mission se situe à la croisée des enjeux Cloud, Machine Learning et industrialisation, avec un environnement technique fortement orienté Google Cloud Platform (GCP).
Vous interviendrez notamment sur :
Le déploiement et l’administration d’environnements et d’outils sur GCP.
L’industrialisation de projets IA, GenAI et Machine Learning, notamment à travers Vertex AI Pipelines.
Le déploiement et la gestion d’applications conteneurisées via Cloud Run.
Le développement et la maintenance de librairies Python internes, avec une attention particulière portée au packaging, à la réutilisabilité et à l’expérience des équipes utilisatrices.
La mise en place et l’amélioration du monitoring et de la supervision technique des systèmes en production.
L’application de pratiques FinOps afin de suivre, maîtriser et optimiser les coûts de l’infrastructure Cloud.
L’intégration et l’amélioration continue des standards MLOps : CI/CD, automatisation, infrastructure et gestion du cycle de vie des modèles.
Localisation : Paris
Durée : 12 mois
Télétravail : 2-3 jours par semaine
Profil recherché
Nous recherchons un profil disposant d’une solide expérience MLOps et Cloud, capable d’évoluer avec autonomie dans un environnement technique exigeant.
Les compétences clés attendues sont :
Très bonne maîtrise de GCP, de son écosystème et de son architecture.
Expertise opérationnelle sur Vertex AI, notamment Vertex AI Pipelines.
Très bonne maîtrise de Cloud Run et des environnements conteneurisés.
Solide maîtrise de Python, notamment pour la création, le packaging et la maintenance de librairies internes.
Bonne connaissance des pratiques MLOps et CI/CD appliquées aux projets ML/IA.
Expérience des problématiques de monitoring, observabilité et supervision en production.
Connaissance des principes FinOps et d’optimisation des coûts Cloud.
Au-delà de l’expertise technique, nous recherchons une personne autonome, adaptable et orientée service, avec une réelle capacité à concevoir des solutions et des outils destinés à être utilisés par d’autres équipes techniques ou métiers.
Une expérience significative sur GCP, Vertex AI et Cloud Run constituera un élément déterminant pour cette mission.
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