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Data Engineer / ML Ops

Alter Solutions.com

Office

Lille, FRANCE, France

Full Time

Description De L'Entreprise

Act digital est une société de conseil et d’expertise en technologies créée en 2011. Notre vocation est d’accompagner nos clients sur leurs enjeux de transformation numérique. Notre offre s’articule autour des expertises suivantes :

  • Software Delivery
  • Infrastructure & Cloud Computing
  • Agile IT Performance
  • Business Performance

Nous sommes un groupe international implanté dans plus d’une dizaine de pays et comptant 5700 collaborateurs.

Notre succès passant par le développement et l’épanouissement de chaque collaborateur, nous attachons beaucoup d’importance à offrir les meilleures conditions de travail possibles :

  • Télétravail disponible sur une grande partie de nos missions
  • Un environnement de travail en Flex Office disponible pour tous et tout le temps pour favoriser la communication et la collaboration
  • Des communautés d’experts pour partager et diffuser les compétences au sein du groupe
  • Un encadrement projet et un suivi RH de proximité
  • Des formations et certifications proposées annuellement
  • Une valorisation des parcours d’expertise de nos consultants
  • Une ouverture forte sur la mobilité internationale ponctuelle ou de longue durée
  • Des possibilités d’intrapreneuriat

Description Du Poste

Vous intégrerez, au sein de notre Pôle IA / Data, une équipe dédiée à l’innovation et à l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle. Nous recherchons un Data Engineer / MLOps expert pour renforcer notre équipe et participer activement à l’entraînement de modèles LLM, à la mise en place de pipelines de données et à la gestion de flux Kafka.

En tant que Data Engineer / MLOps, vos missions principales seront :

  • Entraîner et optimiser des modèles LLM pour répondre aux besoins métiers.
  • Concevoir et déployer des pipelines de données robustes et évolutifs.
  • Travailler sur des flux Kafka pour garantir une intégration fluide et performante des données.
  • Automatiser et industrialiser les processus de traitement et de déploiement des modèles.
  • Collaborer avec les équipes Data Science et DevOps pour intégrer les meilleures pratiques MLOps.
  • Optimiser les performances et la scalabilité des solutions dans un environnement GCP.
  • Participer à l’amélioration continue des infrastructures et des outils de monitoring.

Qualifications

Quel profil pour ce poste ?

Diplômé·e d’un Bac +5 en école d’ingénieur ou équivalent, avec une expérience experte en Data Engineering ou MLOps.

CompéTences RecherchéEs :

  • Entraînement de modèles LLM – Expert 
  • Mise en place de pipelines de données – Expert 
  • Kafka – Confirmé
  • GCP – Confirmé 
  • MLOps – Expert 
  • Automatisation et industrialisation des processus 
  • Esprit d’équipe, rigueur et capacité à travailler en mode agile.
  • Autonomie et force de proposition pour améliorer les solutions techniques.

ModalitéS :

  • Localisation : Lille 
  • TT : 4 jours de télétravail par semaine
  • Disponibilité : ASAP

Conclusion Rejoignez une équipe dynamique et innovante au sein d’un grand groupe en pleine transformation digitale. Contribuez à la conception et à l’industrialisation de solutions IA de pointe, en mettant à profit votre expertise technique et votre passion pour les données et l’intelligence artificielle.

Informations SuppléMentaires

If you applied for this position the Controller of your personal will be  ALTER SOLUTIONS France, with its registered office at 6 avenue du Général de Gaulle 78000 Versailles. The personal data provided by you will be processed for the purpose of the recruitment process and for future recruitment processes.

You have the right to access the content of your data, request their rectification, erasure, restriction of processing, the right to data portability, the right to object to the processing of your data and the right to lodge a complaint to the DPO (privacy@alter-solutions.com).

Data Engineer / ML Ops

Office

Lille, FRANCE, France

Full Time

September 19, 2025

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