Ingénieur·e MLOps Senior ( H/F)

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Ingénieur·e MLOps Senior ( H/F)

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The One Studio .

Descriptif du poste

Le Job d’Ingénieur·e MLOps Senior chez The One Studio en un clin d’œil

Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps Senior pour industrialiser et mettre en production des modèles ML et LLM critiques, dans des environnements exigeants en fiabilité, sécurité et qualité.

Au cœur de projets IA stratégiques, tu joueras un rôle central dans la conception et l’optimisation de pipelines CI/CD, le monitoring des modèles et l’amélioration continue, tout en collaborant avec les data scientists, ingénieurs ML et équipes produit.

Du concret, du challenge et de l’impact — au sein d’une équipe qui valorise la rigueur, la maîtrise technique et la collaboration.

Tes missions

Industrialisation & Production: Déployer et maintenir des modèles ML / LLM en production.

Mettre en place des pipelines CI/CD pour le cycle complet des modèles IA.

Assurer le monitoring, la gestion de la dérive et le retraining continu.

Collaboration & Excellence Technique: Travailler main dans la main avec les data scientists, ingénieurs ML et équipes produit; définir et diffuser les standards MLOps (qualité, run, sécurité); participer à l’optimisation des performances et coûts des modèles.

Innovation & IA: Explorer et intégrer des solutions LLM / RAG et services IA avancés; tester de nouvelles approches pour industrialiser les workflows IA; garantir la robustesse et la sécurité des déploiements IA dans des environnements critiques.

❤️ Good to know

Tu interviendras sur des projets à forte visibilité et enjeux, où la fiabilité et la sécurité des modèles sont prioritaires. Si tu aimes travailler sur des challenges techniques complexes, industrialiser à grande échelle et contribuer à une culture MLOps mature : ce poste est fait pour toi

Ton Profil

5 à 8 ans d’expérience en ML / MLOps, avec exposition directe à la production.

Maîtrise Python, CI/CD ML, Docker, MLflow, Cloud.

Expérience concrète sur LLM / NLP, RAG, LangChain ou équivalent.

Expérience sur le monitoring, la dérive, le retraining et l’amélioration continue des modèles.

À l’aise dans des environnements complexes, sensibles ou régulés.

Expériences fortement différenciantes

Déploiement à l’échelle de LLM / RAG avec exigences de fiabilité et sécurité.

Boucles de feedback Human-in-the-Loop.

Définition et diffusion de standards MLOps transverses.

Expérience sur Kubernetes, Kubeflow ou Argo.

Modalités & contraintes

Présence sur site ≥ 50 % (Paris).

Exigences cybersécurité élevées.

Astreintes possibles (week-end / jours fériés).

Seniority level Mid-Senior level

Employment type Full-time

Job function Other

Industries IT Services and IT Consulting

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