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Metanext

Publiée hier · Île-de-France

Consultant MLOps & AI Platform Engineer (H/F)

  • Île-de-France
  • 45 k€ – 60 k€ / an

Outils et compétences cités dans l'annonce

AzureAWSRAGAgents IA

Description du poste

Metanext est en quête de son/sa futur.e Consultant.e MLOps & AI Platform Engineer !

Si tu lis cette annonce, c’est que le poste a piqué ta curiosité. Bonne nouvelle, on te dit tout en quelques lignes !

🎯 TON RÔLE AU SEIN DE LA TRIBU DATA & IA

  • Concevoir, industrialiser et faire évoluer des plateformes MLOps permettant aux Data Scientists et ML Engineers de développer, entraîner et déployer leurs modèles à l’échelle.
  • Accompagner les équipes Data, IA et Cloud dans la mise en place des bonnes pratiques MLOps et Platform Engineering.
  • Automatiser le cycle de vie des modèles IA : entraînement, validation, déploiement, monitoring et réentraînement.
  • Concevoir et maintenir des infrastructures Cloud et Kubernetes adaptées aux usages IA et Machine Learning.
  • Développer des pipelines CI/CD/CT (Continuous Training) pour industrialiser les workflows ML.
  • Participer à la mise en œuvre de nouvelles solutions autour du Machine Learning, de l’IA générative, du RAG, des Agents IA et du monitoring des modèles.
  • Conseiller nos clients sur les bonnes pratiques MLOps, l’industrialisation des usages IA et l’optimisation de leurs plateformes Data & IA en mode agile.
  • Coaching technique tout au long de l’année : formations, certifications Cloud & IA, découverte de nouveaux outils MLOps, GenAI et Platform Engineering.

💎 TU ES NOTRE PÉPITE IF YOU HAVE

  • Tu as au moins 3 ans d’expérience sur des sujets MLOps, ML Engineering, Platform Engineering ou DevOps appliqué à la Data et à l’IA.
  • Maîtrise de Kubernetes, Docker et des concepts Cloud Native.
  • Expérience significative sur Terraform et l’Infrastructure as Code.
  • Bonne connaissance des pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins ou équivalent).
  • Expérience sur un ou plusieurs environnements Cloud (AWS, Azure ou GCP).
  • Connaissance d’outils MLOps tels que MLflow, Feature Store, Airflow, Databricks ou équivalents.
  • Compréhension des problématiques d’entraînement, d’inférence, de monitoring et de gouvernance

Annonce publiée sur LinkedIn et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.

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