Rôle IA · Offre ouverte

MLOps Engineer — model CI & monitoring

Qonto

CDI (durée indéterminée)
Temps plein
Senior
Data platform
Hybrid
Paris, Île-de-France, France · Hybrid
Paris, France
EUR 62k–85k/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 compétences3 outils

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: Paris, Île-de-France, France · Hybrid
Rémunération: EUR 62k–85k/year + BSPCE
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Data platform
Avantages

À propos du poste

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

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.

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

Outils & stack

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

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: 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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , 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

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

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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