MLOps Engineer IA — Production Pipelines & Cloud

Engg; Bordeaux; Hybride; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Rémunération attractive

Prime de vacances

Participation

Forfait mobilités durables

Mutuelle

Titres-restaurants

Résumé du poste

SFEIR Bordeaux recherche un MLOps Engineer IA (F/H/NB) pour faire passer les modèles IA de l’expérimentation à la production, en concevant les pipelines et les infrastructures nécessaires.

Vous travaillerez dans un cadre cloud à forts enjeux de performance, fiabilité et sécurité, avec des technologies comme Docker, Kubernetes, FastAPI, Kubeflow et MLflow, et vous intégrerez les workflows CI/CD et l’orchestration ML.

Qualifications

• Formation Bac+5 en informatique ou équivalent avec solide expérience.
• 4 à 5 ans d'expérience dans un rôle similaire en environnement exigeant.
• Connaissance des pipelines ML et des environnements cloud.

Responsabilités

• Concevoir et industrialiser des pipelines MLOps couvrant l’entraînement, l’évaluation et le déploiement des modèles.
• Containeriser et déployer les modèles avec Docker, Kubernetes, KServe ou BentoML.
• Exposer les modèles via des APIs REST/gRPC avec FastAPI ou TorchServe.
• Mettre en place le versioning, les model registries et le suivi du cycle de vie des modèles.
• Orchestrer les workflows ML avec Kubeflow, MLflow ou Airflow.
• Optimiser les performances d’inférence et intégrer les workflows ML dans les chaînes CI/CD.
• Exploiter les ressources GPU/TPU dans le cloud et assurer le monitoring en production.

Connaissances

Python

SQL

Algo

Docker

Kubernetes

Formation

Bac+5 en informatique

Master / école d'ingénieur

Outils

Docker

Kubernetes

KServe

BentoML

FastAPI

TorchServe

Kubeflow

MLflow

Airflow

Description du poste

SFEIR Bordeaux recherche un MLOps Engineer IA (F/H/NB) pour faire passer les modèles IA de l’expérimentation à la production, en concevant les pipelines et les infrastructures nécessaires.

Vous travaillerez dans un cadre cloud à forts enjeux de performance, fiabilité et sécurité, avec des technologies comme Docker, Kubernetes, FastAPI, Kubeflow et MLflow, et vous intégrerez les workflows CI/CD et l’orchestration ML.