Les missions du poste
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.
Le profil recherché
* 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.
Les avantages
- Mode d'organisation hybride (télétravail)
- Titres restaurant / Restaurants d'entreprise
- Semaine parentale
- Mobilité douce et durable
- Compte épargne temps (CET)
- Jours de bénévolat offerts
- Participation et Plan d'épargne entreprise (PEE)
- Prime de cooptation
Les étapes de recrutement
Les étapes de recrutement peuvent varier selon l'offre à laquelle vous postulez.
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Préqualification lors d'un entretien téléphonique
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Etape de test (personnalité, langue, technique ou cognitif)
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Un ou plusieurs entretiens de motivation et de validation des acquis techniques
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Décision définitive : quelle que soit l'issue, vous êtes informé(e)
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Bienvenue chez KPMG
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KPMG en images
La carte
2 Avenue Gambetta
92400 Courbevoie
Publiée le 08/04/2026 - Réf : FST02016_1767605503
