Consultant MLOps / IA Engineer (F/H)

HeadMind Partners; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 55 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise spécialisée en IA cherche un Consultant Data Scientist / MLOps. Vous serez responsable de l’architecture et de l’implémentation des pipelines de déploiement ML, ainsi que de l’industrialisation des solutions IA. Diplômé(e) d'une Grande Ecole d'ingénieurs ou PhD, vous possédez des compétences en Python, cloud, et containerisation. L'expérience entre 0 et 3 ans est appréciée. Le poste est basé à Paris.

Qualifications

• Diplômé(e) d’une Grande Ecole d’ingénieurs ou d’un PhD en sciences quantitatives.
• Entre 0 et 3 ans d’expérience en Data Science.
• Appétence pour l’industrialisation et mise en production de modèles ML.

Responsabilités

• Architecte et implémente les pipelines de déploiement ML.
• Mise en place d'infrastructures de production et monitoring des modèles.
• Collaboration avec les équipes data science pour assurer la transition développement-production.

Connaissances

Connaissances solides en Data Science

Maîtrise de Python

Intérêt pour l'IA générative

Compétences en cloud (AWS/Azure/GCP)

Containerisation (Docker/Kubernetes)

Formation

Diplôme d'une Grande Ecole d’ingénieurs ou PhD en AI

Outils

Docker

Kubernetes

AirFlow

CI/CD

Description du poste

Depuis 2019, HeadMind Partners AI accompagne les entreprises Grands Comptes (CAC40 & SBF120) à renforcer l’efficacité opérationnelle de leurs experts métiers par l’IA. Cette activité connait une croissance constante (+5M€ CA en 2024 – +50% de croissance en 2025). Elle réunit à ce jour +70 ingénieurs qui ont développé une expertise forte sur toute la chaîne de valeur de l’IA: détection, prédiction, anticipation, protection…

Vos missions

En tant que Consultant Data Scientist / MLOps, vous serez en charge de l’architecture et de l’implémentation des pipelines de déploiement ML, ainsi que de l’industrialisation des solutions IA pour répondre aux besoins clients. Vous serez en particulier responsable de la mise en place des infrastructures de production, du monitoring des modèles, et de l’optimisation continue des performances.

Vous pourrez travailler en parallèle à l’industrialisation de solutions à l’état de l’art dont certaines déployées chez nos clients. A titre d’exemple: Genius.Cyber, un assistant conversationnel dédié à la cybersécurité; MindHead.Conformité, une solution multi-modèle d’aide à la mise en conformité réglementaire des organisations (CSRD, NIS2, Homologation, Contrat, PSR…); Visual Search, un moteur de recherche ultra-puissant basé sur de la correspondance d’images; TalentMind, un outil de rétention RH; etc.

Vous travaillerez étroitement avec les équipes data science pour assurer une transition fluide entre développement et production, en implémentant les meilleures pratiques DevOps adaptées au contexte ML.

Votre profil

Diplômé(e) d’une Grande Ecole d’ingénieurs (CentraleSupélec, ENSAE, X, SUPAERO, ENSTA…), d’un double-diplôme Ecoles Ingénieurs/Commerce ou titulaire d’un PhD en sciences quantitatives ou Intelligence Artificielle.

• Vous avez entre 0 et 3 ans d’expérience
• Connaissances solides en Data Science acquises lors de votre cursus et de vos expériences, une appétence pour l’industrialisation et la mise en production de modèles ML.
• Intérêt pour l’IA générative, mais pas que…
• Maîtrise de Python et des librairies associées.
• Maîtrise des déploiements de modèles dans le cloud (AWS/Azure/GCP) ainsi que des compétences en containerisation (Docker/Kubernetes) et orchestration de pipelines ML.

Technologies:

• Cloud (AWS, GCP, Azure, Outscale)
• Docker/Kubernetes
• AirFlow
• CI/CD
• …

Vous travaillez de manière autonome tout en ayant un fort esprit d’équipe, et vous savez communiquer et vulgariser des concepts complexes.

Le processus de recrutement

Le processus de recrutement chez HeadMind Partners AI & Blockchain est labellisé Happy Candidates et se déroule en 3 étapes :

• Entretien de connaissance avec un recruteur : qualification de votre recherche, évaluation de votre intérêt et adéquation pour le conseil, identification de vos hard & soft skills, etc. Débriefing.
• Test technique avec un expert métier pour évaluer vos connaissances techniques. Débriefing.
• Entretien de validation avec un manager recrutement pour confirmer l’intérêt mutuel et valider votre candidature.