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Rol IA · Oferta abierta

Ingénieur MLOps — santé à l'échelle

Doctolib

Indefinido (CDI)
Tiempo completo
Senior
ML platform
Hybrid
54 Quai de la Rapée, Paris, IDF 75012, France · Hybrid
Paris, France
EUR 70k–95k/year + BSPCE

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Indefinido (CDI), Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 54 Quai de la Rapée, Paris, IDF 75012, France · Hybrid
Compensación: EUR 70k–95k/year + BSPCE
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: ML platform
Beneficios: Mutuelle, impact santé, hybrid Paris 12e.
Cómo aplicar: Feature store, CI/CD ML ou monitoring modèles HDS.
Web de la empresa: www.doctolib.fr
Publicada: 22 jun 2026
Actualizada: 3 ago 2026

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Doctolib is hiring a Senior Ingénieur MLOps — santé à l'échelle on the ML 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.

Doctolib est la plateforme santé leader en Europe — des millions de rendez-vous et des copilots cliniques soumis à HDS et RGPD.

Ingénieur MLOps (hybride Paris 12e) : industrialiser modèles ML santé — feature store, CI/CD ML, monitoring et déploiements multi-pays.

À propos de Doctolib

Scale-up française ; impact direct sur parcours patient et praticien.
Équipes IA à Paris, Berlin et remote Europe.
Exigences fortes sur confidentialité et traçabilité modèles.

Missions

Standardiser pipelines entraînement et promotion modèles.
Mettre en place alerting dérive et dashboards latence/coût.
Collaborer avec data engineers sur feature store GCP.

Stack & environnement

Python, Kubernetes, MLflow, GCP, BigQuery, Terraform.
Hybride Paris 12e ; français courant.

Profil recherché

4+ ans MLOps ou platform ML en environnement régulé.
Éligibilité travail en France.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
Kubernetes
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Machine Learning
Practical Machine Learning experience applied to training, deployment, observability, and cost control in production or rigorous pilots.

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
MLflowTool
Regular use of MLflow in the ML platform & MLOps stack—configuration, debugging, and team conventions.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

You can show evidence in your application: Feature store, CI/CD ML ou monitoring modèles HDS.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, Kubernetes, SQL, Machine Learning, and Docker.
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.
You read the full listing (comp: EUR 70k–95k/year + BSPCE, benefits in At a glance) and your expectations align.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en Mi cuenta, y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Feature store, CI/CD ML ou monitoring modèles HDS.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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