Rol IA · Oferta abierta

MLOps Engineer — model CI & monitoring

Qonto

Indefinido (CDI)
Tiempo completo
Senior
Data platform
Hybrid
Paris, Île-de-France, France · Hybrid
Paris, France
EUR 62k–85k/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 habilidades3 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Indefinido (CDI), Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Paris, Île-de-France, France · Hybrid
Compensación: EUR 62k–85k/year + BSPCE
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Data platform
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

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.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Machine Learning

Herramientas y stack

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

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.

Encajas muy bien si…

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

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.
You read the full listing (comp: EUR 62k–85k/year + BSPCE, benefits in At a glance) and your expectations align.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , 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

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

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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