Machine Learning Ops Engineer H/F
Catégorie :
Big data & diversRéférence :
Ast-2025 - A02605 Date de publication :
16 décembre 2025Zone géographique :
MonacoSalaire :
Salaire brut annuel selon profil et expérience.
Nous recherchons, pour l'un de nos Clients basés sur Monaco, un Ingénieur Ops spécialisé Machine Learning H/F.
VOTRE PROFIL :
Être titulaire d’un diplôme sanctionnant au minimum cinq années d’études supérieures (BAC+5) dans les domaines de l’informatique, de la data, des systèmes d’information ou de l’ingénierie logicielle.
A minima 2 ans en Data Engineering, ML Engineering, AI Engineering ou Data Science
VOTRE MISSION :
Notre Client recherche un ML Ops Engineer H/F afin d’assurer l’industrialisation, la mise en production et la garantie de la fiabilité à grande échelle des cas d’usage de Data Science/Machine Learning.
Le ML Ops Engineer H/F sera principalement le point entre l’équipe DATA au sens large (Data Engineer, DataScientist, Ingénieur IA) et l’équipe Opérations/DevOps. L’objectif principal sera d’industrialiser les projets de Machine Learning, de l’expérimentation jusqu’au déploiement en production, en garantissant robustesse, scalabilité et reproductibilité. Ce rôle technique est intégralement orienté Delivery/Développement Logiciel.
Missions principales :
Industrialisation & Pipelines (CI/CD/CT) :
- Concevoir et industrialiser les cas d'usage : structurer techniquement le projet, implémenter les tests, ...
- Concevoir et maintenir les pipelines d'intégration continue (CI), de déploiement continu (CD) et d'entraînement continu (CT) pour les modèles de ML.
- Automatiser les flux de travail de la donnée (Data Pipelines Airflow) en collaboration avec le Data Engineer.
- Garantir la reproductibilité des entraînements (versioning des données, du code et des modèles).
Infrastructure & Déploiement :
- Conteneuriser les cas d'usage et modèles (Docker), orchestrer leur déploiement (Kubernetes).
- Mettre en place des stratégies de "Model Serving" (API REST, gRPC, Batch processing).
Monitoring & Maintenance :
- Mettre en place des outils de surveillance pour suivre la santé des modèles en production.
- Détecter et alerter sur le Data Drift (dérive des données) et le Model Drift (baisse de performance).
- Gérer le cycle de vie complet des modèles (re-training, mise hors service).
Mise à disposition des résultats :
- Être capable de développer des interfaces pour mettre à disposition et valoriser les résultats
VOS COMPETENCES TECHNIQUES :
- Maîtriser la langue française (lu, écrit, parlé)
- Faire preuve de rigueur scientifique, d’autonomie, de curiosité technologique et d’un sens affirmé de l’innovation
- Posséder de solides compétences en modélisation et analyse de données : méthodes statistiques, Machine Learning supervisé et non supervisé, séries temporelles, évaluation et interprétabilité des modèles, modélisations paramétriques et simulations
- Maîtriser Python et ses principales bibliothèques : numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, xgboost, lightgbm, statsmodels
- Utiliser efficacement les environnements collaboratifs et outils de versionnement : GitLab, GitHub, VSCode, Jupyter, tests unitaires
- Exploiter les outils d’industrialisation et de traitement distribué : Spark, PySpark, Polars, DBT, Kafka, Trino et de requêtage de base de données (SQL)
- Mettre en œuvre les pratiques MLOps : conception de pipelines, automatisation, CI/CD, déploiement et supervision de modèles (Airflow, MLflow, FastAPI, Docker, Kubernetes)
- Concevoir des visualisations et analyses exploratoires pertinentes à l’aide de matplotlib, seaborn, plotly ou Tableau
- Outils de ML Ops pour monitorer des modèles (ex. MLFlow, giskard, ...)
VOS AUTRES ATOUTS :
- Fiabilité et rigueur, essentielles pour maintenir un parc de pipelines critique
- Attitude proactive, capable d’anticiper les risques et besoins en performance
- Esprit d’équipe
- Autonomie et sens de l’initiative, tout en sachant remonter les alertes adéquates
- Communication claire, y compris sur des problématiques techniques complexes
- Posture orientée solutions, avec une volonté d’amélioration continue
VOTRE ENVIRONNEMENT :
- Date de démarrage mission envisagée : 02/02/2026
- Lieu : Monaco
- L’accompagnement ASTERIA : Acteur majeur du numérique à Monaco, ASTERIA c'est aussi (et surtout !) une équipe à l'esprit familial qui aime innover dans les domaines du conseil, du numérique et des technologies. Nous accompagnons les entreprises dans leur transformation digitale, au niveau métier & systèmes d’information. Nous sommes très attachés au bien-être de nos Talents : nous leur garantissons un suivi 100% personnalisé, en plus d’une vie d’entreprise riche d’événements et de surprises !
VOS CONDITIONS DE TRAVAIL :
- CDI (seuls les ressortissants européens ou détenteurs d'un titre de séjour émis par la Préfecture des Alpes-Maritimes (06) sont éligibles à un emploi en Principauté)
- Autres conditions contractuelles envisageables, nous contacter
- Télétravail : possibilité de 2 jours/semaine maximum