Expleo propose une offre unique de services intégrés d'ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Dans un contexte d'accélération technologique sans précédent, nous sommes le partenaire de confiance des entreprises qui innovent. Nous les aidons à développer un avantage compétitif et à améliorer le quotidien de millions de personnes.

 Intégrer Expleogroup, c’est 17 000 Collaborateurs, dans 30 pays, mais également :

• Avoir un accompagnement technique et humain à chaque projet et un suivi performant de votre carrière
• Réaliser des formations pour développer ses capacités professionnelles
• Participer à des événements spéciaux dédiés
• Intégrer une équipe dynamique

Pour accompagner notre croissance en Suisse, nous recherchons pour la Suisse Romande en région de Lausanne un(e) ingénieur MLOPS en charge de l’industrialisation, de l’automatisation et de l’exploitation des modèles de Machine Learning dans les environnements cloud de notre client. Vous assurez la performance, la robustesse et la scalabilité des solutions ML sur Azure et Databricks.

Votre mission:

1. Industrialisation & Déploiement ML

• Mettre en production des modèles ML développés via Databricks
• Construire et maintenir des pipelines d’entraînement, validation et déploiement automatisés.
• Conteneuriser les modèles et services ML si nécessaire (Docker + Azure Kubernetes Service).

2. Automatisation & CI/CD

• Développer des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI/CD).
• Assurer la reproductibilité des environnements ML.

3. Monitoring & Observabilité

• Mettre en place la surveillance des modèles (data drift, concept drift, logs, métriques).
• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des modèles déployés.
• Instrumenter MLflow pour le tracking des expériences.

4. Gestion de l’infrastructure

• Administrer et optimiser l’usage de Databricks (clusters, jobs, delta lake).
• Travailler avec les services Azure :
• Implémenter Infrastructure-as-Code via Terraform ou Bicep.

• Définir les bonnes pratiques MLOps (tests modèle, tests data, monitoring, automatisation).
• Participer à la gouvernance des données et modèles (catalogues, versions, documentation).

Votre profil :

• De formation supérieure en Informatique ou Data science, vous avez une expérience

de 10 ans en MLOps, ML Engineering ou Data Engineering.

• Vous avez une bonne maîtrise de Databricks (notebooks, MLflow, Delta Lake, clusters, jobs), Cloud Azure (Microsoft Azure - dataplatform + compute).
• Vous avez également une bonne expérience de Python et de la résolution de dépendances.
• Vous avez une bonne connaissance des frameworks ML : scikit-learn, PyTorch, TensorFlow  et une bonne connaissance des architectures distribuées et du traitement big data (Spark).
• Docker, Kubernetes (AKS), monitoring (Prometheus/Grafana ou Azure Monitor).
• CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI).
• Terraform, Bicep ou équivalent IaC.
• Vous parlez français couramment.