Ingénieur·e MLOps IA / LLM (H/F)

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:

Votre rôle consistera à :

• 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