ML Engineer / MLOps (F/H/NB)

About this role

SFEIR est un cabinet d'expertise technologique spécialisé dans la conception, l'architecture et l'industrialisation de solutions numériques sur-mesure. Nous accompagnons les organisations dans leurs transformations les plus complexes en combinant la rigueur du Software Craftsmanship avec la maîtrise des technologies d'avenir. Convaincus que la souveraineté numérique est un enjeu stratégique majeur, nous concevons des architectures sécurisées, performantes et indépendantes, portées par des partenariats solides avec des acteurs clés comme SENS et Scaleway.

Acteur de référence sur l'intelligence artificielle, nous faisons évoluer les standards d'ingénierie modernes. À travers notre plateforme GenAI RAISE et notre statut de partenaire Anthropic Select (au sein du Claude Partner Network), nous plaçons le Context Engineering et l'IA générative au cœur de nos pratiques. Nos chiffres clés : 950 consultants passionnés par la tech et augmentés par l’IA 8 agences en France, au Luxembourg et en Belgique Partenaire Anthropic Select au sein du Claude Partner Network 15 ans de partenariat avec Google Cloud, AWS, Microsoft, Databricks, Confluent...

+5000 personnes formées par an via le SFEIR Institute Rejoindre SFEIR, c'est intégrer un collectif où la culture technique prévaut. Nous offrons des trajectoires de carrière dédiées aux experts (Individual Contributor / IC), te permettant de progresser en haute maîtrise technique sans devoir basculer vers du management organisationnel. Nous intégrons l'IA à nos propres pratiques d'ingénierie (utilisation quotidienne de RAISE et Claude Code) pour automatiser les tâches répétitives et concentrer nos efforts sur la conception d'architectures résilientes.

▪️ À propos de la mission Pour accompagner le développement de notre collectif Sud-Ouest, nous recherchons notre futur MLOps Engineer spécialisé IA (F/H/NB). L’enjeu de la mission : faire passer les modèles IA de l’expérimentation à la production, en construisant les infrastructures et les pipelines nécessaires pour les entraîner, les déployer, les faire évoluer et les monitorer dans la durée. Tu interviendras sur l’ensemble du cycle de vie des modèles, dans des environnements cloud et à forts enjeux de performance, de fiabilité et de sécurité.