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  "job_description": "La société\n\nNous accompagnons une scale-up technologique internationale, leader sur son marché, qui développe une plateforme à très fort trafic et à fort enjeu business, utilisée par plusieurs millions d’utilisateurs à travers le monde.\n\nImplantée récemment en France, l’équipe est en phase de structuration et de montée en puissance, avec une forte ambition de croissance et des enjeux techniques de premier plan autour de la data, du machine learning et de l’infrastructure.\n\nL’entreprise est :\n• Rentable\n• Financée à grande échelle\n• Opérant dans un contexte international exigeant\n• Dotée d’une culture d’ingénierie avancée, orientée produit et impact\n\nDans un environnement où les décisions algorithmiques ont un impact direct sur le chiffre d’affaires, la plateforme ML joue un rôle central (pricing, risque, fraude, search, recommandation, personnalisation).\n\nMissions :\n\nDans le cadre de sa croissance, l’entreprise recherche un(e) Senior / Staff MLOps Engineer pour concevoir, faire évoluer et faire scaler une plateforme ML critique, au cœur du produit.\n\nVous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des systèmes ML, avec une forte orientation plateforme, infrastructure et industrialisation.\n\nVos missions principales :\n• Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et Machine Learning Engineering\n• Concevoir et maintenir des pipelines ML robustes (feature engineering → training → déploiement)\n• Développer des infrastructures permettant l’entraînement, le tuning et le serving de modèles à grande échelle\n• Sélectionner, intégrer et faire évoluer les outils de l’écosystème ML\n• Améliorer les systèmes batch et temps réel (fiabilité, performance, maintenabilité)\n• Participer activement à la structuration de la plateforme ML\n• Agir en tant que référent technique / mentor, en diffusant les bonnes pratiques\n\nStack :\n• Langage : Python (indispensable)\n• ML / Data : MLFlow, Ray, Airflow, Feature Store\n• Infra / DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD\n• Streaming / temps réel : Kafka\n• Cloud : AWS / GCP / Azure (maîtrise d’au moins un cloud requise)\n• Environnement distribué, orienté scalabilité et résilience\n\nLes pipelines ML opérés ont un impact direct et mesurable sur le business, avec des enjeux forts de fiabilité, performance et disponibilité.\n\nCompétences :\n• 5+ ans d’expérience dans un environnement tech exigeant\n• Solide background en développement et infrastructure\n• Expérience concrète dans la mise à l’échelle de systèmes ML en production\n• Forte appétence pour les sujets plateforme, tooling et architecture\n• À l’aise dans des environnements distribués et cloud\n• Anglais professionnel requis (collaboration internationale)\n• Formation ouverte (Computer Science appréciée, mais non exclusive)\n\nNous recherchons avant tout une personne curieuse, proactive et enthousiaste, capable de prendre de la hauteur, de challenger l’existant et de contribuer à une culture d’excellence technique.\n\nAvantages :\n• Localisation : Paris (mode hybride – 3 jours de télétravail par semaine)\n• Salaire fixe : 70k€ – 90k€ brut/an selon profil\n• Package equity (RSU) significatif\n• Forte autonomie technique et rôle stratégique\n• Enjeux ML aussi directement liés au revenu\n• Plateforme ML stratégique\n• Véritable terrain de jeu pour un(e) MLOps / ML Platform Engineer expérimenté(e)",
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