Publiée 12 juin 2026
MLOps Engineer - 2286
RHESO.TECH
Toulouse, Occitanie 31000, France
CDI
MLOps Engineer (H/F)
Nous
Rheso.IT l'agence spécialisée en IT de Rheso.tech - Talent & Advisory, accompagne ingénieurs et consultants dans leur évolution de carrière.
Rejoignez un réseau d'opportunités en CDI ou en freelance avec un suivi personnalisé de nos Career Partners.
Pour plus d'informations, visitez notre site : https://www.rheso.tech/advisory
Le contexte :
Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, notre client recherche un MLOps Engineer afin de concevoir et maintenir des plateformes techniques permettant le déploiement et l'exploitation de modèles de machine learning à grande échelle.
La mission s'inscrit dans un environnement technologique avancé nécessitant des infrastructures robustes, scalables et sécurisées.
Les missions :
Compétences nécessaires :
Expertises techniques :
Serait un plus :
- Type de contrat : CDI
- Localisation : Toulouse (télétravail partiel possible)
- Date de démarrage envisageable : ASAP
- Salaire : A partir de 70K€ brut annuel
- Secteur d'activité : Défense & Cybersécurité
- Ref : 2286
- Contact : [email protected]
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Le contexte :
Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, notre client recherche un MLOps Engineer afin de concevoir et maintenir des plateformes techniques permettant le déploiement et l'exploitation de modèles de machine learning à grande échelle.
La mission s'inscrit dans un environnement technologique avancé nécessitant des infrastructures robustes, scalables et sécurisées.
Les missions :
- Concevoir et maintenir des infrastructures dédiées au déploiement de modèles de machine learning
- Mettre en place et gérer des pipelines ML industrialisés
- Participer à l'architecture et à l'évolution des plateformes ML
- Déployer et orchestrer des services ML sur des environnements conteneurisés
- Optimiser les performances des infrastructures pour les charges de calcul IA
- Collaborer avec les équipes Data Science afin d'industrialiser les modèles développés
- Contribuer à l'amélioration continue des outils et processus MLOps
Compétences nécessaires :
- Formation de niveau ingénieur minimum en informatique, data ou systèmes distribués
- Minimum 6 ans d'expérience en MLOps ou infrastructure Machine Learning
- Expertise en cloud computing (AWS, GCP ou Azure)
- Maîtrise de la containerisation (Docker, Kubernetes)
- Mise en place de pipelines CI/CD appliqués au Machine Learning
- Expérience avec MLflow, Kubeflow ou outils équivalents
- Bonne maîtrise des pipelines de données et de modèles ML
- Anglais courant impératif
Expertises techniques :
- Architecture de plateformes Machine Learning
- Infrastructure cloud scalable et orchestration de services
- Kubernetes et gestion d'environnements conteneurisés
- Optimisation des ressources de calcul (CPU/GPU)
- Industrialisation et déploiement de modèles IA
Serait un plus :
- Expérience sur des infrastructures IA à grande échelle
- Connaissance des environnements sécurisés ou fortement réglementés
- Expérience dans les secteurs défense, cybersécurité ou systèmes critiques
