MLOps Engineer H/F - Ippon Technologies

Depuis 2002, IPPON accompagne ses clients dans leur transformation digitale et technologique, du Software Engineering à la Data/IA, Cloud & DevOps, en passant par l'architecture et le produit.

Avec plus de 600 collaborateurs répartis dans 8 agences en France et à l'international, Ippon est un collectif construit sur le partage et la transmission, animé par l'excellence technique et la volonté d'offrir à chacun les moyens de progresser.
Nous évoluons dans un écosystème où le collectif prime. Ici, on partage, on apprend et on se soutient pour aller plus loin, ensemble.
Nos projets s'appuient sur notre expertise et de fortes convictions techniques afin de concevoir des solutions robustes et de haute qualité.
Nous transformons votre potentiel en trajectoire concrète grâce à une montée en compétences continue et personnalisée.

Présentation de la practice

Notre Practice Data regroupe 84 experts répartis sur 8 agences en France, qui accompagnent des clients de tous secteurs et de toutes tailles, dans la valorisation de leurs données, de l'ingestion jusqu'à la visualisation.

Le coeur de notre activité repose sur le Data Engineering : conception de plateformes de données, pipelines batch et streaming, Data Lakes et Data Warehouses.
Nous nous appuyons sur un écosystème technique solide : Scala, Python, SQL, Spark, Kafka, dbt, Snowflake, Databricks, BigQuery, avec des partenariats forts avec Databricks, Snowflake et dbt notamment.

Nos experts couvrent également les métiers de l'IA et du Machine Learning afin d'accompagner l'industrialisation de modèles et l'intégration de l'IA générative dans des architectures data robustes.

En tant que MLOps Engineer, tu interviens à l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement.
Tu rejoins une équipe où le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production sont au coeur du quotidien.
Tu contribues à l'industrialisation des modèles de Machine Learning et d'IA générative, avec des enjeux de fiabilité, de sécurité et de scalabilité.

Missions :
Concevoir et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout (entraînement, validation, déploiement)
Mettre en place les processus CI/CD dédiés aux modèles
Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production
Gérer le versioning des modèles et des données
Mettre en oeuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive
Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering
Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

Stack technique

Langages : Python
Conteneurisation et orchestration : Docker, Kubernetes
Outils MLOps : MLflow, Kubeflow ou équivalents
CI/CD : GitLab CI, Jenkins
Cloud : Azure, AWS ou GCP
Observabilité : outils de monitoring et de détection de dérive de modèles

Tu as une excellente maîtrise de Python
Tu as une expérience avancée avec Docker et Kubernetes
Tu maîtrises des outils MLOps tels que MLflow, Kubeflow ou équivalent
Tu connais les pratiques DevOps et CI/CD (GitLab CI, Jenkins...)
Tu as une expérience des plateformes Cloud Azure, AWS ou GCP
Tu as des connaissances en observabilité et monitoring des modèles
Tu sais travailler en équipe avec des profils variés (Data Science, Data Engineering, Infrastructure)
Tu es attentif à la sécurité, à la conformité et à la résilience des plateformes que tu opères
Tu es curieux et en veille sur les évolutions des pratiques MLOps et de l'IA générative
Tu es impliqué dans une démarche d'amélioration continue

• Docker
• Python
• Amélioration continue
• Kubernetes
• Jenkins
• Git
• Google cloud platform
• Monitoring
• AWS
• Derive