MLOps Engineer H/F - KPMG

A propos de KPMG :

* Premier cabinet pluridisciplinaire en France
* Employeur préféré du secteur audit & conseil (selon le classement Universum Business 2023)
* Support aux 4 métiers d'excellence : Audit, Conseil, Droit & Fiscalité (KPMG Avocats) ainsi que leurs fonctions supports & transverses, pour répondre, entre autres, aux enjeux d'innovation et de transformation de ses clients - du CAC 40 aux TPE/PME
* Des équipes à taille humaine dans 190 bureaux en France et 143 pays pour Grandir ensemble et Impacter positivement

Modalités de travail :

* Localisation : Tour Europlaza
* Type de contrat : CDI
* Date de début prévue : 05/01/2026
* Mode travail : Hybride

A propos de notre équipe :

* Vous intégrez l'équipe Software Delivery au sein de la Direction « Data, Architecture et Solution », composée d'experts en IA, Data et développement logiciel.
* L'AI LAB est constitué d'un socle d'une vingtaine de personnes expertes dans tous les corps de métiers du monde digital, de la Data et de l'IA (Product Managers, UX/UI, Développeurs Software et Data, Data Scientist)
* Vous aurez l'opportunité d'innover sur des enjeux complexes, notamment autour des données non structurées et de l'IA générative.

Prêt(e) à relever le défi ? Postulez dès maintenant et participez à la révolution IA chez KPMG France !Vos challenges



* Concevoir et maintenir des pipelines MLOps pour le déploiement continu des modèles ML.
* Collaborer étroitement avec les data scientists, les développeurs data/software et les équipes DevOps pour comprendre les besoins et optimiser les processus de déploiement.
* Automatiser la création et la gestion des environnements via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Helm).
* Gérer les environnements cloud et conteneurs (Azure, Kubernetes, Docker).
* Mettre en place des systèmes de monitoring et de performance (MLflow, Kubeflow, Grafana).
* Assurer la scalabilité et la maintenance des modèles en production.
* Participer à la conception d'architectures distribuées et scalables.
* Encadrer techniquement les développeurs et définir les standards de développement.

* Diplôme en informatique, data science ou IA.
* Au moins 3 ans d'expérience en MLOps, DataOps ou ingénierie logicielle.
* Maîtrise de Python, Bash et des outils MLOps (Kubernetes, Docker, MLflow, Kubeflow, Airflow).
* Connaissance des services cloud (Azure ML, Azure DevOps).
* Compréhension des concepts ML et du cycle de vie des modèles.
* Anglais professionnel pour collaborer avec nos équipes internationales.