Mlops engineer - h/f

Le poste

Dans un contexte de structuration et de montée en puissance de notre infrastructure Data & IA, nous recherchons un MLOps Engineer pour concevoir, faire évoluer et opérer notre plateforme orientée Machine Learning déployée sur le cloud Scaleway.

Votre rôle sera central dans la mise en production, la scalabilité et la fiabilité de nos workflows ML, en étroite collaboration avec les équipes Data Science et Data Engineering.

Vous aurez un impact direct sur l’industrialisation des modèles, la sécurité et la résilience des systèmes mis en place. Ce poste combine expertise technique, sens de l’automatisation et collaboration interdisciplinaire.

VOS MISSIONS :

  • Concevoir, maintenir et faire évoluer une plateforme MLOps moderne, reposant sur :
    • Kubernetes (k8s) sur Scaleway
    • Kubeflow Pipelines pour l’orchestration des workflows ML
    • MLflow pour le tracking des expériences et la gestion des modèles
    • Istio pour la gestion du service mesh et la sécurisation du trafic
  • Gérer les ressources cloud : bases PostgreSQL managées, Docker Registry, objets stockés, etc.
  • Implémenter et maintenir des pipelines CI/CD robustes pour les projets data science
  • Assurer la surveillance, l’observabilité et l’alerting de l’infrastructure (via Prometheus, Grafana, etc.).
  • Automatiser l’infrastructure via des outils d’Infrastructure as Code (Terraform, Terragrunt).
  • Accompagner les équipes data dans la mise en production de leurs modèles et le packaging des workflows.

 

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : 

  • Cloud : Scaleway
  • Containers : Kubernetes, Docker
  • ML Tooling : Kubeflow, MLflow
  • CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD
  • Monitoring : Prometheus, Grafana, Loki, Alloy
  • IaC : Terraform, Terragrunt
  • Autres : Istio, Helm, PostgreSQL, Docker Registry Scaleway

Profil recherché

Vous êtes diplômé d’un Bac+5 (école d’ingénieur, université) avec une spécialisation en informatique, cloud, ou data engineering.

HARD-SKILLS :

  • Vous avez une première expérience réussie en tant que MLOps ou DevOps dans un environnement Data/ML.
  • Vous maîtrisez Kubernetes et les workflows ML.
  • Vous avez déjà mis en œuvre des plateformes type Kubeflow ou
  • Vous êtes à l’aise avec le cloud (Scaleway, GCP, AWS ou autre).
  • Vous avez une solide connaissance des bonnes pratiques CI/CD et de la conteneurisation.

 

SOFT-SKILLS :

  • Vous aimez travailler en autonomie, tout en collaborant étroitement avec les équipes tech et data.
  • Vous avez un esprit d’équipe fort et une communication fluide, à tous les niveaux.
  • Vous êtes orienté résultats, pragmatique et agile face aux changements.

 

ÉTAPES DU RECRUTEMENT :

  • Round 1 : Call avec une Tech Recruiter – 30 min
  • Round 2 : Entretien technique avec le Head of Data Engineering – 1H
  • Round 3 : Immersion dans nos locaux – 1h

 

L'entreprise

Chez Free, tu trouveras une culture interne singulière et très marquée. Il règne un fort état d’esprit collectif. Le recrutement est ouvert, sans a priori : on ne juge les gens ni sur leur âge, ni sur leur background.
On aime aller vite, faire les choses nous-mêmes, et on mise sur l’autonomie pour être efficace. Tu verras : chez Free, on se sent libre !

Éléments nécessaires pour postuler

Pour valider votre candidature, nous vous demandons de fournir les éléments suivants, vous devrez télécharger les pièces demandées directement lors de votre inscription.

Document(s) :

  • Curriculum Vitæ

Candidature facile