KI-Rolle · Offenes Angebot

MLOps Engineer — model CI & monitoring

Qonto

Unbefristet (CDI)
Vollzeit
Senior
Data platform
Hybrid
Paris, Île-de-France, France · Hybrid
Paris, France
EUR 62k–85k/year + BSPCE

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

4 Skills3 Tools

Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Unbefristet (CDI), Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Paris, Île-de-France, France · Hybrid
Vergütung: EUR 62k–85k/year + BSPCE
Erfahrungslevel: Senior
Team: Data platform
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Qonto is hiring a Senior MLOps Engineer — model CI & monitoring on the Data platform team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in ML platform & MLOps—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own training, deployment, observability, and cost control end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Qonto est la néobanque des PME européennes — data & ML à Paris.

MLOps Engineer: CI modèles, monitoring de drift, et maîtrise des coûts GPU.

Missions

Industrialiser entraînement et serving avec pipelines reproductibles.
Alerter sur drift / perf et piloter le coût d'inférence.

Stack & environment

Python, Kubernetes, Airflow, Docker, SQL.

What we look for

MLOps ou platform ML en fintech; hybrid Paris.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Machine Learning

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: CI for models, drift alerts, or GPU cost dashboards.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, and Kubernetes.
You have owned training, deployment, observability, and cost control in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

CI for models, drift alerts, or GPU cost dashboards.

Mit Kandidatenkonto anmelden, um sich zu bewerben

Registrieren Sie sich, fügen Sie Überschrift und Bio hinzu, dann können Sie unter Mein Konto einen CV-Link oder PDF anhängen, bevor Sie sich bewerben. So bleiben Bewerbungen mit Ihrem Profil verknüpft.

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Vorschläge

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Profile nach Überschneidung mit Skills und Tools dieser Rolle — hilfreich beim Team-Recruiting oder für Alternativen.

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