Le poste
L'opportunité :
Beaucoup d'organisations ont des POC d'IA ; peu les font tourner en production de façon fiable. Nous constituons notre équipe MLOps en vue de missions à venir, où il faudra industrialiser, superviser et maintenir à l'échelle des modèles de machine learning et d'IA générative.
À propos d'Octopus Talent :
Octopus Talent est un cabinet de conseil en transformation des systèmes d'information, gouvernance de la donnée, IA et cybersécurité. Nous accompagnons les directions métiers et IT de grands comptes et d'ETI, en alliant compréhension des enjeux business et maîtrise opérationnelle des solutions.
Vos missions :
Sur l'industrialisation de l'IA, vous serez amené(e) à :
• Industrialiser les modèles développés par les Data Scientists
• Concevoir des pipelines d'entraînement et de déploiement automatisés
• Mettre en place des plateformes MLOps (registre de modèles, feature store, suivi d'expériences)
• Déployer des modèles en API et en batch sur le cloud
• Superviser les modèles en production (dérive, performance, coûts)
• Appliquer les bonnes pratiques DevOps, sécurité et documentation
Profil recherché :
• 3 à 7 ans en développement, data engineering ou ML, dont 2 en mise en production de modèles
• Solide culture DevOps
• Bonne compréhension du cycle de vie des modèles
• Rigueur et sens de la fiabilité
Compétences clés :
•Indispensables : Python, Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow ou équivalent, un cloud (AWS, Azure ou GCP).
•Appréciées : Kubeflow, SageMaker, Azure ML, Vertex AI, Terraform, LLMOps, Prometheus / Grafana.
Ce que nous offrons :
• Une rémunération attractive, selon votre profil et votre expérience.
• Télétravail hybride, budget de formation et de certifications, mutuelle, matériel au choix, prime de cooptation et événements d'équipe.
• Des projets IA ambitieux à forte dimension technique, avec autonomie et responsabilités.
Processus de recrutement :
Échange téléphonique → entretien RH → entretien client.
Octopus Talent étudie l'ensemble des candidatures à compétences égales, sans discrimination.