Summary
✨ AI‑Generated
A Cloud & MLOps engineering role within a multidisciplinary environment focused on putting machine learning into reliable production. You will design and operate cloud, hybrid, datacenter, and edge infrastructure, industrialize model deployment, automate retraining, establish observability, and support data scientists with production tooling.
Highlights
Opportunity to work in a compact multidisciplinary team deploying AI and data models into real-world industrial production. The role combines cloud, hybrid and edge infrastructure with end-to-end MLOps, observability, automation, and operational ownership.
Description
Une digital factory industrielle qui déploie ses solutions data/IA en production réelle en usine cherche son/sa futur(e) Ingénieur Cloud & MLOps.
Où ils en sont : une équipe compacte et pluridisciplinaire (chefs de projet, data scientists, développeurs, ingénieurs plateforme) qui déploie déjà des modèles en production sur des sites industriels, avec un portefeuille de cas d'usage en croissance rapide.
Ce que tu feras :
- Concevoir, construire et opérer la plateforme cloud/hybride (cloud, datacenter interne, edge)
- Industrialiser la mise en production des modèles : packaging, CI/CD, versioning/rollback, registry, lineage, automatisation du réentraînement
- Exploiter dans la durée : niveaux de service, gestion d'incidents, sécurité opérationnelle, coûts
- Mettre en place l'observabilité de bout en bout : infra, applicatif, dérive des données et des modèles
- Outiller l'équipe data science pour qu'elle mette en production de façon autonome
Ce qu'ils attendent :
- Conception et exploitation d'une plateforme cloud (réseau, identités, secrets, coûts)
- Conteneurisation et orchestration : Docker, Kubernetes
- Automatisation et Infrastructure as Code
- Chaînes CI/CD, observabilité (métriques, logs, alerting)
- Compréhension des contraintes propres aux systèmes ML en production (versioning, dérive)
Le profil qu'on recherche :
- 3+ ans en ingénierie de plateforme/cloud/DevOps/SRE et 3 ans en MLOps
- Stack : AWS, Kubernetes, Docker, Terraform/Ansible, GitLab CI/GitHub Actions, Helm/ArgoCD, Prometheus/Grafana, MLflow, Python
- Sens du concret et de la fiabilité : ce qui tourne sur un site de production ne s'arrête pas sans conséquence
Pourquoi les rejoindre :
- Ce que tu construis tourne réellement en production, tu vois l'impact et tu en entends parler par ceux qui l'utilisent
- Déplacements ponctuels sur sites industriels en France et à l'international
- Forte autonomie et liberté d'introduire de nouveaux outils (IA générative, assistance au dev)
Infos pratiques :
- Poste basé à Lyon 7e, 2 jours de télétravail flexibles/semaine
- Jusqu'à 75k selon expérience
