DevOps / MLOps Engineer – CDI – Paris / Hybrid (2j remote)

Une startup deeptech en pleine croissance, spécialisée dans le développement de solutions d’IA pour la radiologie de précision, recherche son premier DevOps / MLOps Engineer. Cette recrue jouera un rôle clé dans le déploiement du produit auprès des premiers utilisateurs en Europe et aux États-Unis.

Vous rejoindrez une équipe R&D à taille humaine, composée d’experts en ingénierie logicielle et en machine learning, pour accompagner le scalability, la sécurité, et la performance de la plateforme.

Vos missions

• En lien direct avec les équipes Software et ML Engineering, vous serez responsable de :
• Gérer l’infrastructure cloud (IaC avec Terraform, Ansible)
• Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (Docker, déploiements)
• Administrer la supervision & l’alerte (ex : Sentry)
• Assurer la sécurité cloud (pare-feu, WAF, bonnes pratiques)
• Vous participerez également à des réflexions d’architecture autour de :
• L’optimisation GPU
• La sécurité et la confidentialité des données médicales
• La maintenabilité à long terme des systèmes

Sur la partie MLOps, vous contribuerez à :

• L’automatisation du cycle de vie des modèles (déploiement, entraînement)
• La mise en place de dashboards et benchmarks automatisés
• Le tooling d’entraînement sur GPU, en supercalculateurs ou cloud (ex : AWS SageMaker)

• Formation Bac+5 en informatique, ingénierie ou domaine équivalent
• Très bonne maîtrise du cloud, de l’IaC (Terraform, Ansible) et des conteneurs (Docker, Kubernetes)
• Expérience avec des outils DevOps/MLOps et bonne sensibilité sécurité
• Bon niveau d’anglais écrit et oral
• Envie de s’impliquer dans un projet à fort impact en santé
• Présence au bureau attendue 2 jours/semaine
• Autorisation de travail en France

Atouts supplémentaires appréciés :

• Connaissance en cybersécurité
• Expérience avec les systèmes de serving ML (Ray, Triton, etc.)
• Pratique du travail en environnement agile

💡 Pourquoi rejoindre le projet ?

• Participer à un projet technologique ambitieux dans le domaine de la santé
• Appliquer les dernières innovations en Deep Learning sur des cas concrets
• Collaborer avec une équipe multidisciplinaire (médecins, chercheurs, ingénieurs)
• Accès à un environnement technique haut de gamme (GPU, cluster HPC)
• Package de rémunération compétitif