Ingénieur MLOps Aéronautique/Defense – Plateforme IA

Solent Sas; Massy; On-site; EUR 70,000 - 120,000; Full time

Benefits offered by this job

Formation continue

Coaching individuel

Communauté Solent

Job summary

SOLENT recherche un Ingénieur MLOps pour rejoindre une équipe pluridisciplinaire spécialisée dans les solutions IA avancées. Vous participerez au cycle de vie des modèles, du data ingestion à la mise en production et au monitoring, en collaboration avec Data Scientists, IA et Software.

Le poste implique du travail en environnement cloud et on‑premise et des déploiements chez des clients. Vous apporterez votre expertise en Python, DL (PyTorch/TensorFlow), Docker, Kubernetes et gestion des

Qualifications

• Diplômé d'une école d'ingénieurs ou équivalent Bac+5 à Bac+8.
• Au moins 4 ans d'expérience en MLOps/ML en production (2 ans IA production).
• Bonne maîtrise de Python et des frameworks DL (PyTorch, TensorFlow).
• Expérience en déploiement de plateformes ML chez des clients, en cloud et on‑premise.

Responsibilities

• Faire évoluer les composants de la plateforme MLOps en cloud et on‑premise.
• Concevoir et améliorer les outils à disposition des Data Scientists.
• Accélérer les phases de développement, d’entraînement, de réentraînement et d’évaluation.
• Industrialiser et déployer des modèles ML et DL en production.
• Optimiser les workloads IA sur GPU pour performances et latence.
• Gérer les configurations multi‑GPU et allocation des ressources de calcul.
• Contribuer au serving et à l’exposition des modèles en production.
• Mettre en place le monitoring, l’observabilité et les alertes.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

Docker

Kubernetes

GPU workloads

MLOps

Cloud & on‑prem

Education

École d'ingénieurs bac+5 à bac+8

Diplôme universitaire en informatique

Tools

Kubeflow

MLflow

Airflow

Job description

SOLENT recherche un Ingénieur MLOps pour rejoindre une équipe pluridisciplinaire spécialisée dans les solutions IA avancées. Vous participerez au cycle de vie des modèles, du data ingestion à la mise en production et au monitoring, en collaboration avec Data Scientists, IA et Software.

Le poste implique du travail en environnement cloud et on‑premise et des déploiements chez des clients. Vous apporterez votre expertise en Python, DL (PyTorch/TensorFlow), Docker, Kubernetes et gestion des