Dans le cadre de nos projets Data & IA, nous recherchons un Consultant Senior MLOps capable d’assurer la mise en production, l’industrialisation et la supervision des modèles de machine learning à grande échelle. Ce rôle est stratégique pour garantir la robustesse, la scalabilité et la fiabilité des solutions d’intelligence artificielle déployées chez nos clients.
Missions principales :
- Concevoir et mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles de machine learning et deep learning.
- Déployer et maintenir des environnements de production pour l’IA sur cloud (AWS, Azure ou GCP) ou on-premise.
- Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerte (performance, dérive des données, disponibilité).
- Standardiser et automatiser les workflows ML (data preprocessing, entraînement, déploiement, monitoring).
- Travailler en collaboration avec les data scientists et data engineers pour assurer la qualité et la robustesse des modèles déployés.
- Intégrer des pratiques de sécurité, conformité RGPD et bonnes pratiques de gouvernance des données.
- Contribuer à la veille technologique et proposer des améliorations continues sur les architectures et process IA.
- Participation à des phases d’avant-vente : rédaction de la réponse technique (sur la partie MLOps), participation à la soutenance client
VOTRE ROLE CHEZ TALAN :
- Benchmark de solutions et conseil auprès de nos clients sur les solutions technologiques à adopter, en lien avec leurs besoins
- Réalisation de POC (Proof Of Concept)
- Participation à des projets internes et partage de connaissances au sein de nos équipes.
- Partage de connaissances et formations internes
#TalanFrance #LI-EL1
Bac +5 en informatique, data science ou équivalent, avec minimum 6 ans d'expérience en Data/IA dont 3 ans en MLOps. Expérience confirmée en mise en production et industrialisation de modèles à grande échelle, avec maîtrise des contraintes de performance, scalabilité et coûts en environnement cloud.
Compétences clés :
- Leadership technique pour encadrer des profils juniors et collaborer avec des équipes pluridisciplinaires. Capacité à travailler en mode agile avec rigueur et sens de l'organisation.
- Excellentes compétences en communication et vulgarisation technique.
- Force de proposition, curiosité technologique et sensibilité aux enjeux d'éthique, d'explicabilité et de durabilité des solutions IA.
Compétences techniques requises
- Langages & DevOps : Python, Spark, Bash, Git, GitLab CI/Jenkins, Docker, Kubernetes.
- Cloud & MLOps : expérience confirmée sur au moins un cloud (AWS Sagemaker, Azure ML, GCP Vertex AI) ou une Data Platform comme Databricks, Snowflake.
- Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases.
- CI/CD & Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Helm.
- Observabilité & Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK, outils de monitoring de modèles (e.g. EvidentlyAI, Fiddler, Arize AI).
- Bases de données : SQL, NoSQL, Spark, Delta Lake.
- Sécurité & Gouvernance : connaissance des bonnes pratiques RGPD, DataOps et ML responsable.
- Data Science & IA : expérience opérationnelle en data science. Compréhension des concepts de ML, DL.
Avantages :
- Plan de formation pour accompagner votre carrière (formations éditeurs, certifications) grâce à nos partenariats nous accordant une position de partenaire privilégié, et management de proximité par des experts
- Locaux modernes en centre-ville
- Top 5 du Palmarès Great Place to Work
- Télétravail jusqu’à 5 jours selon les missions, prime d’équipement de 100€
- Mobilité en France et à l’étranger
- Top 1% des entreprises évaluées par Ecovadis dans le domaine social, environnemental et éthique
- Tickets restaurant, prime vacances, 50% transport (abonnement transport public), mutuelle
- Permanence handicap (consultant dédié aux collaborateurs en situation de handicap et aux proches aidants)
- Actionnariat salarié
- Prime de cooptations
- RTT
PROCESS RECRUTEMENT :
L’équipe recrutement s’engage à vous proposer un processus de recrutement rapide et fluide
- 1 entretien RH par Teams (45min)
- 1 test technique
- 1 entretien opérationnel avec le responsable de domaine, au siège (1heure)
- 1 entretien avec le directeur de pôle, au siège (1heure)
