Vous êtes à la recherche d’une entreprise pour votre alternance en Data Science / MLOps ?

Rejoignez notre équipe Data & Intelligence Artificielle à Issy-Les-Moulineaux (92) en tant qu’ Ingénieur MLOps - Supervision Fonctionnelle de modèles Document AI, à partir de septembre 2026 !

Si vous souhaitez vous challenger au sein d’une entreprise aux valeurs mutualistes et solidaires, cette offre est faite pour vous !

Notre équipe Data oeuvre à l’industrialisation et à la fiabilisation de modèles d’Intelligence Artificielle utilisés pour automatiser des processus métier critiques : classification de documents, extraction d’informations sur des factures, contrats, bons de commande, etc.

Accompagné(e) par votre tuteur, vous participerez aux activités/missions suivantes :
- Définir avec les équipes métier les indicateurs clés de performance (KPIs) adaptés aux modèles DocumentAI en production (taux d’extraction, latence, taux de documents non classés…)
- Mettre en place un pipeline de collecte et de traçabilité des données de production (entrées/sorties des modèles, scores de confiance, versions)
- Développer des scripts Python de détection de dérives de données (Data Drift) et de dérives de modèles (Model Drift)
- Intégrer des frameworks MLOps spécialisés tels qu’Evidently AI ou MLflow pour automatiser le calcul des métriques de supervision
- Configurer des alertes automatiques en cas de baisse de performance ou de changement significatif dans la distribution des données entrantes
- Concevoir et construire un tableau de bord de supervision multi-vues (vue exécutive, vue technique, vue alertes) à l’aide d’outils de visualisation.
- Contribuer à l’amélioration continue des pratiques MLOps au sein de l’équipe (CI/CD, Docker, orchestration de pipelines)

• Vous souhaitez préparer un diplôme d’ingénieur ou un Master (Bac+4/Bac+5) en Data Science, Intelligence Artificielle ou Informatique, et vous recherchez une alternance pour l’année 2026-2027
  - Vous maîtrisez Python et avez des notions en SQL
  - Vous avez un intérêt marqué pour les problématiques MLOps et le cycle de vie des modèles d’IA en production
  - Vous êtes curieux(se) des technologies Cloud (GCP, services Document AI) et des environnements conteneurisés (Docker)
  - Vous faites preuve de rigueur et d’un bon esprit d’analyse pour traduire des enjeux techniques en indicateurs compréhensibles par des équipes métier
  - Vous aimez travailler en équipe et savez communiquer clairement sur vos avancées