Ingénieur·e MLOps

Description de l'offre d'emploi


Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation.


Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées).


Le poste


Nous recherchons un·e
**Ingénieur·e MLOps confirmé·e**
, avec une
**maîtrise solide d’AWS SageMaker**
(critère déterminant pour ce poste) et une exposition à l’IA / IA générative, pour rejoindre la DSI d’une grande banque française, au sein d’une équipe dédiée
**Cloud Center of Excellence (CCoE)**
.


Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur :



- l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes,
- l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA,
- la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud (principalement AWS et SageMaker).

Votre rôle est avant tout un rôle d’
**intégration, d’industrialisation et d’exploitation**
des modèles, pas de conception de modèles.


Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data, jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle.


Vos principales missions



- Intégration et industrialisation des modèles IA/ML
- Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité.
- Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime.
- Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles.
- Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance.
- MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation (AWS / SageMaker)
- Conception et mise en œuvre de pipelines MLOps / LLMOps sur AWS SageMaker.
- CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements.
- Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse.
- Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA
- Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings.
- Suivi qualité / performance des modèles intégrés.
- Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation.
- Gouvernance & documentation
- Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI.
- Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support.

Infos pratiques



- Rémunération max : 55–60 k€ fixe
- 2 jours de télétravail
- Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne-Billancourt
- Démarrage : janvier 2026

Pré-requis du poste


Profil recherché



- Diplôme Bac+5 en informatique, data science ou équivalent.
- Maîtrise confirmée d’AWS SageMaker (critère essentiel pour le poste).
- Expérience significative en développement IA/ML et en MLOps/LLMOps dans un contexte industriel.
- Excellente maîtrise de Python, des pipelines de données et des patterns d’exposition par API.
- Connaissance solide des environnements cloud (idéalement AWS) et des architectures conteneurisées.
- Capacité à structurer, industrialiser et sécuriser des solutions IA en environnement exigeant.
- Une expérience en finance de marché ou systèmes critiques constitue un atout différenciant.
- Maîtrise du français et de l’anglais à l’écrit comme à l’oral.

Pourquoi rejoindre Aneo ?



- Une communauté d’ingénieurs et de chercheurs spécialisée en IA, cloud, data et systèmes critiques.
- Des interventions à fort impact dans les SI stratégiques des grandes banques d’investissement.
- Une expertise reconnue sur les environnements cloud complexes et l’industrialisation de solutions data/IA.
- Un investissement fort dans la formation continue (+4 % de la masse salariale).
- Une gouvernance horizontale favorisant autonomie, responsabilité et excellence technique.
- Une expérience collaborateur riche : mentoring, communautés internes, séminaires d’expertise.

Parcours de recrutement



- Pré-qualification : entretien téléphonique (30 min)
- Entretien RH : parcours, motivations, adéquation culturelle
- Entretien technique : échange approfondi avec l’un·e de nos consultant·es IA/MLOps
- Entretien de projection : discussion avec un manager ou un directeur

Au moins une étape se déroulera en présentiel.