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Ingénieur MLOps santé | Doctolib | Paris · Ganloss

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Rôle IA · Offre ouverte

Ingénieur MLOps — santé à l'échelle

Doctolib

CDI (durée indéterminée)
Temps plein
Senior
ML platform
Hybrid
54 Quai de la Rapée, Paris, IDF 75012, France · Hybrid
Paris, France
EUR 70k–95k/year + BSPCE

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: CDI (durée indéterminée), Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 54 Quai de la Rapée, Paris, IDF 75012, France · Hybrid
Rémunération: EUR 70k–95k/year + BSPCE
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: ML platform
Avantages: Mutuelle, impact santé, hybrid Paris 12e.
Comment postuler: Feature store, CI/CD ML ou monitoring modèles HDS.
Site de l’entreprise: www.doctolib.fr
Publiée le: 22 juin 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

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.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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.

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, 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.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

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

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Intitulé

Ingénieur MLOps — santé à l'échelle

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