Ingénieur MLOps F/H

1 Déploiement & Monitoring des modèles 

• Déployer les modèles de scoring et de détection de fraude dans des environnements de production. 

• Assurer la disponibilité, la performance et la robustesse des services IA (APIs, batch, streaming). 

• Implémenter la surveillance de la dérive de données, des performances des modèles, et des métriques métier. 

2 Industrialisation des pipelines ML 

• Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD pour l'entraînement, la validation et la mise à jour des modèles. 

• Gérer les dépendances, la version des modèles (Model Registry) et la traçabilité avec MLflow ou équivalent. 

3 Collaboration et automatisation 

• Travailler en lien avec les Data Scientists pour automatiser la mise à jour des modèles (retraining pipeline). 

• Intégrer les modèles dans des systèmes distribués et scalables (via FastAPI, Docker,…). 

4 Sécurité, Observabilité & Conformité 

• Mettre en place des bonnes pratiques de sécurité (accès, logs, auditabi