Ingénieur MLOps Confirmé - Banque H/F - Yeets

Le besoin

Contexte

• Programme stratégique d'un grand groupe bancaire visant à déployer à l'échelle des solutions d'IA générative et agentique souveraines (modèles de langage français, solution low code), hébergées sur les infrastructures internes du groupe, dans un SI bancaire complexe et fortement régulé.
• Organisation agile multi-squads.

Missions

• Mettre en oeuvre les pipelines de déploiement continu des modèles ML et IA générative
• Automatiser le cycle entraînement - validation - mise en production
• Définir et maintenir les pipelines MLOps : CI/CD IA, versioning des modèles et des données
• Mettre en place le monitoring des modèles : performance, dérive, qualité des données
• Gérer les rollbacks, incidents et plans de remédiation
• Intégrer les exigences de sécurité, RGPD, traçabilité et auditabilité

Compétences indispensables

• Expérience confirmée en MLOps ou Data/AI Engineering, avec des modèles réellement mis en production
• Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ou équivalent
• Versioning des modèles, des données et des features
• CI/CD, Docker, Kubernetes, observabilité - cloud et on-premise
• Python
• Expérience en environnement bancaire ou régulé

Compétences appréciées

• IA générative / LLM en production
• Monitoring de dérive (Evidently ou équivalent), feature store

Conditions de travail

• Client : grand groupe bancaire français - programme stratégique IA générative & Data
• Lieu : Île-de-France (site client, télétravail partiel à confirmer)
• Démarrage : 02/11/2026 au plus tard
• Durée : mission longue (visibilité 12 mois et plus)
• Séniorité : confirmé, 5 ans et plus
• Langue : français courant, anglais professionnel apprécié

Profil recherché

1. Expérience confirmée en MLOps ou Data/AI Engineering, avec des modèles réellement mis en production
2. Maîtrise des outils MLOps : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ou équivalent
3. Compétences en versioning des modèles, des données et des features
4. Maîtrise de CI/CD, Docker, Kubernetes, observabilité - cloud et on-premise
5. Maîtrise de Python
6. Expérience en environnement bancaire ou régulé
7. Connaissances appréciées en IA générative / LLM en production
8. Compétences en monitoring de dérive (Evidently ou équivalent)
9. Français courant, anglais professionnel apprécié
10. 5 ans et plus d'expérience (niveau confirmé)