Machine Learning Ops Engineer

**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 mínima 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