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Machine Learning Ops Engineer H/F

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Catégorie :
Big data & divers
Près de :
Monaco
Référence :
Ast-2025 - A02605
Date de publication :
16 décembre 2025
Zone géographique :
Monaco
Salaire :
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

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