Ingénieur·e MLOps IA / LLM (H/F)

DHM IT; Neuilly-sur-Seine; Hybrid; EUR 45,000 - 65,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexibilité remote ou hybride

Équipe dynamique

Outils récents

Job summary

DHM IT à Neuilly-sur-Seine recherche un.e ingénieur.e MLOps expérimenté.e pour intégrer une IA FACTORY. Le candidat devra industrialiser et sécuriser la mise en production de modèles IA, mettre en place des pipelines robustes et accompagner les équipes en méthode agile. Une maîtrise approfondie de Python, des librairies ML/Data Science est requise, ainsi qu'une autonomie forte. L'environnement de travail est moderne avec flexibilité remote ou hybride et un projet à fort impact.

Qualifications

• 3 ans d’expérience minimum en MLOps ou déploiement IA/ML en environnement production.
• Très bonne maîtrise de Python et des librairies ML/Data Science.
• Bon niveau en SQL pour l'accès et manipulation des données.

Responsibilities

• Industrialiser et sécuriser la mise en production de modèles IA.
• Mettre en place des pipelines robustes de l'entraînement à la mise en ligne.
• Accompagner les équipes Data Science et DevOps.

Skills

MLOps

Python

SQL

Agile Methodology

Collaboration

Tools

GitLab CI/CD

Docker

MLflow

PyTorch

TensorFlow

Kubernetes

AWS

GCP

Azure

Job description

Nous recherchons un.e ingénieur.e MLOps expérimentée pour intégrer une IA FACTORY, dédiée à la mise en production de modèles d’intelligence artificielle dans un contexte à fort enjeu (contenus, automatisation, recherche d'information…)

Missions

• Industrialiser, fiabiliser et sécuriser la mise en production de modèles IA (LLM, RAG, NLP, Computer Vision…)
• Mettre en place des pipelines robustes et traçables, de l'entraînement à la mise en ligne.
• Implémenter une culture MLOps moderne : monitoring, feedback loops, versioning, reproductibilité.
• Accompagner les équipes Data Science et DevOps pour faire le lien entre recherche et production.

Profil recherché

• 3 ans d’expérience minimum en MLOps ou déploiement IA/ML en environnement production.
• Très bonne maîtrise de Python et des librairies ML/Data Science (NumPy, Pandas, scikit‑learn, PyTorch ou TensorFlow).
• Bon niveau en SQL pour l'accès et manipulation des données.
• Capacité à travailler en équipe produit / data / dev / ops, en méthode agile.
• Esprit structuré, rigoureux, orienté fiabilité et qualité long terme.

Stack technique

• Langages / Librairies : Python, NumPy, Pandas, Scikit‑learn, PyTorch / TensorFlow.
• MLOps : GitLab CI/CD, Docker, MLflow, Comet ML, versioning modèles / datasets.
• LLM / NLP : LangChain, LangSmith, Semantic Kernel, RAG architecture.
• Déploiement : Cloud provider (AWS, GCP ou Azure), serverless ou containers.
• Monitoring & retraining : dérive, feedback loop, human‑in‑the‑loop.
• Scalabilité / Orchestration (souhaité) : Kubernetes, Kubeflow, Argo.
• Optimisation (souhaitée) : quantization, distillation, LoRA, pruning.
• Autres compétences utiles : Computer Vision, Small Language Models (SLM).

Soft Skills

• Capacité à documenter, transmettre les bonnes pratiques, construire une culture d’industrialisation.
• Autonomie forte et sens des responsabilités.
• Rigueur, souci du détail et de la qualité des livrables.
• Aisance en collaboration inter-équipes.
• Curiosité naturelle pour les usages IA avancés.

Avantages / Contexte

• Projet IA structurant, visible, avec des cas d’usage concrets et un fort impact.
• Équipe data/ML en place et dynamique.
• Stack moderne, outils récents, bonne culture produit & technique.
• Flexibilité remote ou hybride selon localisation.
• Mission longue durée.