Consultant MlOps – CDI – (H/F)

Groupe ALTEN; France; Hybride; EUR 70 000 - 100 000; Plein temps

Résumé du poste

Groupe ALTEN cherche un Ingénieur MLOps en Île‑de‑France pour déployer et industrialiser des pipelines ML en production. Vous automatiserez les tests, le déploiement et la maintenance des modèles, en veillant à leur fiabilité, performance et sécurité, en collaboration avec Data Science, DevOps et Cloud.

Le poste nécessite une expérience solide des outils MLOps et une expertise CI/CD, avec une sensibilité à la conformité RGPD et ISO 27001. Anglais technique souhaité dans un contexte international.

Qualifications

• Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique, data science, mathématiques appliquées, ou équivalent.
• Habilitation Secret Défense obligatoire pour ce poste.
• Minimum 5 ans d’expérience en Ingénierie MLOps, Data Engineer, ou DevOps ML.
• Maîtrise des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow).
• Excellente connaissance des pipelines CI/CD et des pratiques DevOps.
• Bonne compréhension sécurité/conformité (RGPD, ISO27001).
• Anglais technique pour collaboration internationale.

Responsabilités

• Industrialiser et déployer des pipelines ML en production (on‑premise, cloud ou hybride).
• Maintenir fiabilité, scalabilité et sécurité des pipelines et modèles.
• Travailler avec Data Scientists, DevOps et Cloud pour l’intégration dans les infrastructures.
• Mettre en place monitoring, détection d’anomalies et retraining des modèles.
• Documenter les processus et les bonnes pratiques pour les équipes et clients.

Connaissances

Autonomie

Rigueur

Esprit d'équipe

Curiosité

Anglais technique

Formation

Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique, data science, mathématiques appliquées

Outils

MLflow

Kubeflow

TFX

Airflow

Jenkins

GitLab CI/CD

GitHub Actions

Vertex AI

SageMaker

Azure ML

Pandas

NumPy

Dask

Apache Spark

Description du poste

Dans le cadre de notre développement dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Machine Learning, nous recherchons un Ingénieur MLOps pour rejoindre nos équipes en Île-de-France. Vous serez en charge de déployer, industrialiser et maintenir des pipelines de Machine Learning en production, en garantissant leur fiabilité, scalabilité et sécurité. Votre expertise sera cruciale pour automatiser les processus de développement, de test et de déploiement des modèles d’IA, tout en collaborant avec les équipes Data Science, DevOps et Cloud.

Missions principales

1. Industrialisation des pipelines ML

Concevoir et déployer des pipelines MLOps pour automatiser le cycle de vie des modèles (entraînement, validation, déploiement, monitoring).

Intégrer des outils MLOps comme MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), ou Airflow pour orchestrer les workflows.

Automatiser les tests et la validation des modèles (unit tests, integration tests, validation des données).

2. Déploiement et gestion des modèles en production

Déployer des modèles de Machine Learning en environnement de production (on-premise, cloud, ou hybride).

Optimiser les performances des modèles en production (latence, scalabilité, consommation de ressources).

Gérer les versions des modèles et assurer leur traçabilité (model registry, versioning).

3. Collaboration avec les équipes Data Science et DevOps

Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour industrialiser leurs modèles et les rendre opérationnels.

Participer à la définition des architectures avec les équipes DevOps et Cloud pour garantir l’intégration des modèles dans les infrastructures existantes.

Documenter les processus et les bonnes pratiques pour les équipes internes et les clients.

4. Monitoring et maintenance des modèles

Mettre en place des solutions de monitoring pour suivre les performances des modèles en production (dérive des données, précision, latence).

Détecter et corriger les anomalies (ex : drift des données, dégradation des performances).

Assurer la maintenance évolutive des modèles et des pipelines (mises à jour, retraining, etc.).

5. Sécurité et conformité

Garantir la conformité des pipelines et des modèles avec les normes de sécurité (Secret Défense, ISO 27001, RGPD).

Appliquer les bonnes pratiques en matière de protection des données et de sécurité des modèles (ex : chiffrement, gestion des accès).

Participer aux audits de sécurité et appliquer les correctifs nécessaires.

Environnement technique

MLOps et orchestration

Model Registry : MLflow Model Registry, Hugging Face Hub, ou solutions propriétaires.

CI/CD pour le ML : Intégration avec Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions.

Cloud et infrastructures

Services cloud pour le ML : Vertex AI (GCP), SageMaker (AWS), Azure Machine Learning.

Langages et frameworks

Librairies et outils : Pandas, NumPy, Dask, Apache Spark.

Sécurité et conformité

Normes : ISO 27001, RGPD, Secret Défense.

Outils : Vault, IAM (Identity and Access Management), chiffrement des données.

Profil recherché

Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique, data science, mathématiques appliquées, ou équivalent.

Habilitation Secret Défense (obligatoire pour ce poste).

Expérience

Minimum 5 ans d’expérience en tant qu’Ingénieur MLOps, Data Engineer, ou DevOps spécialisé en ML.

Expérience confirmée dans le déploiement et la gestion de modèles de Machine Learning en production.

Maîtrise des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, TFX, etc.).

Excellente connaissance des pipelines CI/CD et des bonnes pratiques DevOps.

Capacité à automatiser les processus de développement et de déploiement des modèles.

Compréhension des enjeux de sécurité et de conformité (Secret Défense, RGPD, etc.).

Anglais technique (pour collaborer avec des équipes internationales ou des clients).

Compétences complémentaires appréciées

Expérience dans des secteurs réglementés (défense, santé, finance).

Connaissance des modèles de Gen AI (LLM, fine-tuning, RAG) et de leur déploiement en production.

Expérience avec des outils de monitoring avancés (Weights & Biases, Arize, etc.).

Qualités personnelles

Autonomie et rigueur dans la gestion des pipelines et des modèles.

Esprit d’équipe et capacité à travailler en mode projet.

Curiosité et envie d’apprendre dans un domaine en constante évolution.

Excellentes capacités de communication (français et anglais).