Recrutement MLOps
Du POC à la production : CI/CD modèles, feature store, monitoring & coûts maîtrisés. Short-list de profil MLOps qualifiée en 2–4 semaines, 95% de réussite, au succès avec garantie.
Pourquoi choisir Factoriel pour recruter vos profils MLOps ?
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Spécialistes IT/Data & IA : consultants ex-IT, réseau actif de candidats passifs.
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Méthode hybride : chasse directe MLOps ciblée + annonce dynamique.
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Candidatures: 2 semaines pour présenter 1+ candidats qualifiés.
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Suivi & garantie : accompagnement jusqu’à la signature, garantie d’intégration. Mission au succès, 95% de réussite.
Profils MLOps Machine Learning Opérations recrutés
Ingénieur MLOps (généraliste)
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CI/CD modèles, MLflow/registry, infra Docker/K8s, monitoring (drift, perf).
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Automatisation ré-entraînement, sécurité & coûts.
ML Platform Engineer
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Plateforme ML self-service : Terraform/Helm, gateways, observabilité, quotas.
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Multi-environnements, SSO/IAM, lineage & audit.
Data/MLOps (Data-first)
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Qualité données, tests (GE/Evidently), orchestration (Airflow/Prefect), CDC.
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Feature store & contrats de données.
SRE Modèle/Inference Engineer
- Latence/throughput, GPU/optimisation, autoscaling, A/B/Shadow.
Stack et pratiques MLOps
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Plateformes/Cloud : AWS (SageMaker), GCP (Vertex AI), Azure ML, Databricks.
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MLOps : MLflow, W&B, DVC, Feast (feature store), Evidently, Great Expectations.
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Orchestration : Airflow, Prefect, Dagster.
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Infra : Docker, Kubernetes, Terraform, Helm, Istio.
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Serving : TorchServe, Triton, KFServing, BentoML, Seldon, Ray.
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Data : Spark, dbt, Lakehouse (Delta/Iceberg), Kafka/Kinesis/PubSub.
Délai, tarifs et engagements
Honoraires d’un recrutement de MLOps au succès. Garantie de remplacement selon conditions définies au cadrage, ou remboursement. Confidentialité, conformité (privacy, IA responsable), non-discrimination : nos standards sont contractuels.
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Délai moyen : 2 à 4 semaines pour présenter un 1er candidat qualifié.
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Honoraires fixes : 20 % du brut annuel, sans acompte, paiement uniquement au succès.
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Garantie : remplacement ou remboursement pendant 3 à 4 mois.
Où nous recrutons des MLOps (France & remote) ?
Depuis 2013, Factoriel accompagne les entreprises partout en France dans leurs recrutements en Machine Learning Operations (MLOps).
Nos recruteurs spécialisés interviennent à Paris , Lyon, Bordeaux, Lille, Strasbourg, Toulouse, Grenoble, Nice et dans toutes les grandes métropoles françaises.
Grâce à une expertise 100 % dédiée aux métiers IT & IA, nos chasseurs de têtes réussissent à 95% vos recrutements IT & IA avec rapidité, fiabilité et précision, quel que soit votre territoire.
FAQ MLOps
Qu’est-ce qu’un profil MLOps et quand le recruter ?
Un·e MLOps industrialise le cycle de vie des modèles : CI/CD, registry, feature store, monitoring/drift, sécurité, coûts. On recrute quand les modèles restent au stade POC ou que la prod manque de fiabilité, traçabilité ou performance.
Différence entre MLOps, ML Engineer et Data Engineer ?
ML Engineer sert et optimise l’inférence/modèle. MLOps construit la plateforme et l’automatisation (tests, déploiements, observabilité, sécurité). Data Engineer gère pipelines et qualité des données. Les trois rôles se complètent.
Quelles missions prioritaires confier à un MLOps ?
Mettre en place CI/CD modèles, feature store, orchestrations (Airflow/Prefect), monitoring (dérive données/modèles), alerting/rollback, et durcir sécurité (IAM, secrets). Objectif : fiabilité, traçabilité, time-to-value.
Quelles compétences et stacks MLOps rechercher (2026) ?
MLflow/W&B, DVC, Feast, Evidently/Great Expectations ; Docker/Kubernetes, Terraform/Helm ; Airflow/Prefect/Dagster ; SageMaker / Vertex AI / Azure ML / Databricks ; Kafka/Kinesis ; pratiques SRE (SLO, coût, autoscaling).
Comment évaluer un candidat MLOps ?
Court case study : de la data au déploiement (tests, promotion, monitoring, rollback). Revue d’infra-as-code, sécurité (secrets/IAM), logs/metrics/traces, coûts, gestion des GPU. Références axées incidents et MTTR.
Quelles erreurs de recrutement MLOps éviter ?
Confondre MLOps et ML Engineer, surévaluer les outils sans valider les pratiques SRE, ignorer la sécurité et le coût, négliger le monitoring et le rollback, tests trop théoriques ou hors contexte.