## Description de l'entreprise Prêt à transformer la vision en action ? Magellan est un Groupe international de Conseil en management et de Technologies. Notre force réside dans notre capacité à activer à la fois expertise métier et maîtrise technologique pour accompagner les entreprises et les organisations publiques dans toutes leurs transformations. VISION IN ACTION Dans un environnement où les mutations s'accélèrent, les organisations doivent en permanence réinventer leurs modèles pour rester compétitives. Pour y répondre, nous accompagnons nos clients de la définition de leur stratégie à sa mise en œuvre opérationnelle, en combinant expertise métier, maîtrise technologique et capacité d'exécution. Rejoindre Magellan, c'est intégrer un collectif de 6 700 talents engagés, unis par une même exigence : comprendre les enjeux dans toute leur complexité pour construire des solutions concrètes et activables au plus près des réalités du terrain. Magellan est classé 3e Best Workplace France (Palmarès Great Place To Work 2024) et n°1 des entreprises où faire accélérer sa carrière (Classement Linkedin Top Companies 2025). ## Description du poste Rejoignez une **équipe MLOps** au sein d’un grand groupe, pour accélérer l’industrialisation de la data science et faire passer des modèles à l’échelle en production. Vos missions clés : - **Accompagner les data scientists** sur les sujets techniquement complexes de leurs projets : entraînement sur gros volumes, optimisation des pipelines, déploiement et exploitation. - **Concevoir, construire et fiabiliser des pipelines ML** de bout en bout (entraînement, réentraînement, packaging, déploiement, monitoring). - **Mettre à disposition et faire évoluer l’outillage ML** permettant d’entraîner/réentraîner et de mettre en production des modèles dans un environnement cloud. - **Assurer la mise en production et le run** des modèles (MLOps/CI-CD, observabilité, traçabilité, alerting, coût/perf). - **Mettre en place une observabilité avancée** des données et des modèles (qualité, dérive, performance) et un monitoring en temps réel. - **Contribuer à la stratégie et à la feuille de route ML**, partager les bonnes pratiques d’ingénierie, améliorer la productivité de l’écosystème data/ML. - **Coacher et mentorer** les membres de l’équipe pour soutenir la montée en compétence et l’excellence technique. ## Qualifications - **Profil expert** en ingénierie ML avec une solide expérience en **mise en production et run de modèles** à l’échelle. - Excellente maîtrise de la **construction de pipelines ML** (data ingestion, entraînement, évaluation, déploiement, réentraînement, monitoring). - Compétences en **data science** permettant de comprendre et challenger les **algorithmes de ML** courants et leurs contraintes opérationnelles. - Solides bases en **ingénierie logicielle** : code de qualité production, gestion de versions, CI/CD, revues de code, packaging, automatisation. - Maîtrise de **Python (TensorFlow)** et **SQL** ; pratique des services **GCP** (BigQuery, GCS, Dataflow, Vertex AI) dans un contexte ML. - Expérience confirmée avec **Docker**, **GitHub**, **GitHub Actions** ; mise en place de workflows d’industrialisation ML. - Connaissance et usage d’outils d’**observabilité** et de **monitoring** (ex. **Datadog**) appliqués aux données et aux modèles. - Bonne compréhension du **cycle de vie ML** (ML lifecycle) et des bonnes pratiques MLOps (traçabilité, reproductibilité, gouvernance). - Capacité à **collaborer** avec des profils pluridisciplinaires, à vulgariser des sujets techniques, et à **mentorer** les pairs. - Esprit orienté **impact business**, sens de la **qualité**, de la **fiabilité** et de la **mesure de performance** des modèles. ## Informations supplémentaires En rejoignant Magellan, vous intégrerez des équipes pluridisciplinaires et contribuerez à des projets concrets, au cœur des grandes transformations : IA générative, plateformes intelligentes, impératifs sociaux et environnementaux, etc. Ce que Magellan vous garantit : une expérience professionnelle humaine, apprenante et épanouissante.