Consultant Senior MLOPS Engineer

Dans le cadre de nos projets Data & IA, nous recherchons un Consultant Senior MLOps capable d’assurer la mise en production, l’industrialisation et la supervision des modèles de machine learning à grande échelle. Ce rôle est stratégique pour garantir la robustesse, la scalabilité et la fiabilité des solutions d’intelligence artificielle déployées chez nos clients.

Missions principales

• Concevoir et mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles de machine learning et deep learning.
• Déployer et maintenir des environnements de production pour l’IA sur cloud (AWS, Azure ou GCP) ou on-premise.
• Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerte (performance, dérive des données, disponibilité).
• Standardiser et automatiser les workflows ML (data preprocessing, entraînement, déploiement, monitoring).
• Travailler en collaboration avec les data scientists et data engineers pour assurer la qualité et la robustesse des modèles déployés.
• Intégrer des pratiques de sécurité, conformité RGPD et bonnes pratiques de gouvernance des données.
• Contribuer à la veille technologique et proposer des améliorations continues sur les architectures et process IA.
• Participation à des phases d’avant-vente : rédaction de la réponse technique (sur la partie MLOps), participation à la soutenance client

VOTRE ROLE CHEZ TALAN

• Benchmark de solutions et conseil auprès de nos clients sur les solutions technologiques à adopter, en lien avec leurs besoins
• Réalisation de POC (Proof Of Concept)
• Participation à des projets internes et partage de connaissances au sein de nos équipes.
• Partage de connaissances et formations internes

#TalanFrance #LI-EL1

Bac +5 en informatique, data science ou équivalent, avec minimum 6 ans d'expérience en Data/IA dont 3 ans en MLOps. Expérience confirmée en mise en production et industrialisation de modèles à grande échelle, avec maîtrise des contraintes de performance, scalabilité et coûts en environnement cloud.

Compétences clés

• Leadership technique pour encadrer des profils juniors et collaborer avec des équipes pluridisciplinaires. Capacité à travailler en mode agile avec rigueur et sens de l'organisation.
• Excellentes compétences en communication et vulgarisation technique.
• Force de proposition, curiosité technologique et sensibilité aux enjeux d'éthique, d'explicabilité et de durabilité des solutions IA.

Compétences techniques requises

• Langages & DevOps : Python, Spark, Bash, Git, GitLab CI/Jenkins, Docker, Kubernetes.
• Cloud & MLOps : expérience confirmée sur au moins un cloud (AWS Sagemaker, Azure ML, GCP Vertex AI) ou une Data Platform comme Databricks, Snowflake.
• Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases.
• CI/CD & Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Helm.
• Observabilité & Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK, outils de monitoring de modèles (e.g. EvidentlyAI, Fiddler, Arize AI).
• Bases de données : SQL, NoSQL, Spark, Delta Lake.
• Sécurité & Gouvernance : connaissance des bonnes pratiques RGPD, DataOps et ML responsable.
• Data Science & IA : expérience opérationnelle en data science. Compréhension des concepts de ML, DL.

Avantages

• Plan de formation pour accompagner votre carrière (formations éditeurs, certifications) grâce à nos partenariats nous accordant une position de partenaire privilégié, et management de proximité par des experts
• Locaux modernes en centre-ville
• Top 5 du Palmarès Great Place to Work
• Télétravail jusqu’à 5 jours selon les missions, prime d’équipement de 100€
• Mobilité en France et à l’étranger
• Top 1% des entreprises évaluées par Ecovadis dans le domaine social, environnemental et éthique
• Tickets restaurant, prime vacances, 50% transport (abonnement transport public), mutuelle
• Permanence handicap (consultant dédié aux collaborateurs en situation de handicap et aux proches aidants)
• Actionnariat salarié
• Prime de cooptations
• RTT

PROCESS RECRUTEMENT

L’équipe recrutement s’engage à vous proposer un processus de recrutement rapide et fluide

• 1 entretien RH par Teams (45min)
• 1 test technique
• 1 entretien opérationnel avec le responsable de domaine, au siège (1heure)
• 1 entretien avec le directeur de pôle, au siège (1heure)