MLOps Engineer H/F

À propos du poste

Chez Diametral, le MLOps Engineer conçoit les plateformes et les chaînes qui permettent de déployer, superviser et faire évoluer des modèles de machine learning et des LLM en toute fiabilité. Vous travaillerez au sein de l'engine Architecture & Engineering, en étroite collaboration avec les Data Scientists et les GenAI Engineers, de la phase de construction jusqu’à la mise en production.

Missions principales

• Construire des plateformes MLOps et LLMOps (entraînement, registre de modèles, déploiement, inférence à l’échelle).
• Mettre en place des pipelines CI/CD/CT pour les modèles (tests, validation, mise en production automatisée, rollback).
• Superviser les modèles en production (performance, dérive, alertes, explicabilité).
• Déployer l’infrastructure as code et des environnements reproductibles sur Kubernetes et dans le cloud.
• Assurer la gouvernance technique de l’IA (traçabilité, versioning, gestion des accès, conformité).
• Optimiser les coûts d’infrastructure et d’inférence (FinOps, GPU, serving).

Profil recherché

• Diplôme d’ingénieur ou master en informatique.
• Minimum 3 ans d’expérience en MLOps, DevOps, platform engineering ou ML Engineering.
• Maîtrise solide de Python, des conteneurs, de Kubernetes et d’au moins un cloud public.
• Expérience concrète du déploiement et de la supervision de modèles en production.
• Anglais courant en contexte client.

Compétences requises

• Python
• Docker
• Kubernetes
• Terraform
• MLflow
• Kubeflow ou Vertex AI Pipelines
• Azure ML, SageMaker, Databricks
• Airflow
• Prometheus, Grafana
• GitLab CI ou GitHub Actions
• Outils de serving tels que vLLM, Triton, KServe