Développeur (se) MLOps Senior | IA Générative, Azure & Databricks

Job summary

Industrialize, deploy, and operate AI, machine learning, generative AI, and intelligent agent solutions, while designing and maintaining model training, validation, inference, and deployment pipelines. Establish MLOps, LLMOps, and AgentOps practices, ensure observability and security, develop reusable Python components, and contribute to modern Azure and Databricks data and AI architectures.

Job details

🚀 Nous sommes à la recherche d’un(e) Développeur(se) MLOps Senior pour contribuer à des initiatives d’intelligence artificielle à grande échelle dans un environnement technologique moderne axé sur Azure, Databricks et l’IA générative. Vos responsabilités ✅ Industrialiser, déployer et exploiter des solutions d’IA, de Machine Learning, d’IA générative et d’agents intelligents. ✅ Concevoir et maintenir les pipelines d’entraînement, de validation, d’inférence et de déploiement des modèles. ✅ Mettre en place les pratiques MLOps, LLMOps et AgentOps, incluant l’automatisation, le CI/CD, l’Infrastructure as Code et la gestion des environnements. ✅ Assurer l’observabilité, la traçabilité, la sécurité et la supervision des modèles et applications d’IA. ✅ Développer des composantes réutilisables, bibliothèques Python, accélérateurs et cadres de développement. ✅ Participer à la conception d’architectures de données et d’IA modernes basées sur Azure et Databricks. Profil recherché ✔ Expérience solide en Python, SQL, PySpark/Spark. ✔ Expertise avec Azure Databricks, MLflow, Azure DevOps, Terraform. ✔ Expérience en déploiement et opérationnalisation de modèles ML en production. ✔ Connaissance des environnements Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Vector Search, RAG. ✔ Expérience avec les frameworks agentiques tels que LangChain, LangGraph ou Copilot Studio. ✔ Connaissances des pratiques DevOps, CI/CD, observabilité et gouvernance des données. ✔ Capacité à évoluer dans un contexte Agile et collaboratif. Environnement technologique Azure Cloud Azure Databricks MLflow Azure OpenAI & Azure AI Foundry LangChain / LangGraph Terraform Azure DevOps Git Power Platform API & Microservices 📍 Mode hybride 🗣️ Français requis 📅 Mandat à long terme avec possibilité de contribuer à plusieurs projets stratégiques en IA. Intéressé(e) ou connaissez-vous quelqu’un qui pourrait être un bon fit? N’hésitez pas à me contacter en privé. #MLOps #MachineLearning #AI #GenerativeAI #Azure #Databricks #LLMOps #AgenticAI #Python #DataEngineering #OpenToWork

What you’ll do

Industrialize, deploy, and operate AI, machine learning, generative AI, and intelligent agent solutions, while designing and maintaining model training, validation, inference, and deployment pipelines. Establish MLOps, LLMOps, and AgentOps practices, ensure observability and security, develop reusable Python components, and contribute to modern Azure and Databricks data and AI architectures.

Requirements

Requires strong experience with Python, SQL, PySpark/Spark, Azure Databricks, MLflow, Azure DevOps, and Terraform, as well as deploying and operating machine learning models in production. Candidates should know Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Vector Search, RAG, agent frameworks such as LangChain or LangGraph, and DevOps, CI/CD, observability, and data governance practices.

Listed skills

• SQL · Preferred
• Machine learning · Preferred
• Terraform · Preferred
• Python · Preferred

Other relevant skills

Identified from the job description. Confirm important requirements above.

• Python
• SQL
• PySpark
• Azure Databricks
• MLflow
• Azure DevOps
• Terraform
• Machine Learning
• MLOps
• LLMOps
• AgentOps
• Azure OpenAI
• Azure AI Foundry
• Vector Search
• Retrieval-Augmented Generation
• LangChain

Job areas

• Technology
• Software
• Data & Analytics
• Engineering

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