Consultant Senior ML Engineer

Talan est un groupe international de conseil et d’expertises technologiques qui accélère la transformation de ses clients par les leviers de l'innovation, la technologie et la data

Depuis plus de 20 ans, Talan conseille et accompagne les entreprises et les institutions publiques dans la mise en œuvre de leurs projets de transformation et d'innovation en France et à l'international.

Présent sur cinq continents, dans 20 pays, le Groupe, certifié Great Place To Work, qui compte plus de 7100 collaborateurs et réalise un chiffre d'affaires de 850 millions d'euros à fin 2024, et ambitionne de dépasser la barre du milliard d'euros à horizon 2025.

Doté d'un Centre de recherche et d'innovation, Talan met l'innovation au cœur de son développement et intervient dans les domaines des mutations technologiques telles que l'Intelligence Artificielle, la Data Intelligence, la Blockchain, pour servir la croissance des grands groupes et des ETI dans une démarche engagée et responsable.

En plaçant au cœur de sa stratégie « L’Innovation Positive » le Groupe Talan est convaincu que c’est en étant au service de l’humain que la technologie démultiplie son potentiel pour la société.

Talan est une société handi-accueillante, signataire de la Charte de la Diversité en entreprise. Alors si ces valeurs vous parlent, rejoignez-nous !

Retrouvez nos engagements RSE ici et nos actions en faveur de la diversité ici.

Dans le cadre de nos projets Data & IA, nous recherchons un Consultant Senior MLOps capable d’assurer la mise en production, l’industrialisation et la supervision des modèles de machine learning à grande échelle. Ce rôle est stratégique pour garantir la robustesse, la scalabilité et la fiabilité des solutions d’intelligence artificielle déployées chez nos clients.

Missions principales :

• Concevoir et mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles de machine learning et deep learning.
• Déployer et maintenir des environnements de production pour l’IA sur cloud (AWS, Azure ou GCP) ou on-premise.
• Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerte (performance, dérive des données, disponibilité).
• Standardiser et automatiser les workflows ML (data preprocessing, entraînement, déploiement, monitoring).
• Travailler en collaboration avec les data scientists et data engineers pour assurer la qualité et la robustesse des modèles déployés.
• Intégrer des pratiques de sécurité, conformité RGPD et bonnes pratiques de gouvernance des données.
• Contribuer à la veille technologique et proposer des améliorations continues sur les architectures et process IA.
• Participation à des phases d’avant-vente : rédaction de la réponse technique (sur la partie MLOps), participation à la soutenance client

VOTRE ROLE CHEZ TALAN :

• Benchmark de solutions et conseil auprès de nos clients sur les solutions technologiques à adopter, en lien avec leurs besoins
• Réalisation de POC (Proof Of Concept)
• Participation à des projets internes et partage de connaissances au sein de nos équipes.
• Partage de connaissances et formations internes

#TalanFrance #LI-EL1

Bac +5 en informatique, data science ou équivalent, avec minimum 6 ans d'expérience en Data/IA dont 3 ans en MLOps. Expérience confirmée en mise en production et industrialisation de modèles à grande échelle, avec maîtrise des contraintes de performance, scalabilité et coûts en environnement cloud.

Compétences clés :

• Leadership technique pour encadrer des profils juniors et collaborer avec des équipes pluridisciplinaires. Capacité à travailler en mode agile avec rigueur et sens de l'organisation.
• Excellentes compétences en communication et vulgarisation technique.
• Force de proposition, curiosité technologique et sensibilité aux enjeux d'éthique, d'explicabilité et de durabilité des solutions IA.

Compétences techniques requises

• Langages & DevOps : Python, Spark, Bash, Git, GitLab CI/Jenkins, Docker, Kubernetes.
• Cloud & MLOps : expérience confirmée sur au moins un cloud (AWS Sagemaker, Azure ML, GCP Vertex AI) ou une Data Platform comme Databricks, Snowflake.
• Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases.
• CI/CD & Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Helm.
• Observabilité & Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK, outils de monitoring de modèles (e.g. EvidentlyAI, Fiddler, Arize AI).
• Bases de données : SQL, NoSQL, Spark, Delta Lake.
• Sécurité & Gouvernance : connaissance des bonnes pratiques RGPD, DataOps et ML responsable.
• Data Science & IA : expérience opérationnelle en data science. Compréhension des concepts de ML, DL.