Vous êtes curieux·se, motivé·e par les transformations humaines et technologiques ? Vous avez envie d'apprendre en continu au contact de nos équipes, d'être confronté·e à de nouveaux clients / contextes et à des problématiques variées ?
Alors vous êtes au bon endroit.
Chez Sopra Steria Next, vous rejoignez un cabinet de conseil qui conjugue expertise business et technologique, et qui figure parmi les meilleurs en transformation digitale*. Grâce à une connaissance fine des secteurs d'activité, à une expertise reconnue en transformation digitale et en conduite du changement, et à une approche résolument collaborative, nous accompagnons les grandes entreprises et organisations dans leurs enjeux de performance et de compétitivité.
Sopra Steria Next, c'est avant tout une aventure entrepreneuriale, avec une dynamique de croissance, où vos idées comptent et vos compétences sont valorisées. Vous bénéficiez d'une formation sur nos méthodes et outils, et êtes accompagné·e par votre People Manager pour évoluer rapidement et devenir un·e consultant·e qui allie vision globale et maîtrise du terrain, reconnu·e pour son impact auprès de ses clients.
Ce qui nous anime : avoir un impact concret sur l'expérience et l'engagement des collaborateurs au sein de grandes entreprises et d'organisations publiques dans des secteurs variés : aéronautique, ministères, transports, énergie, services financiers, ect.
Notre approche : explorer en profondeur les sujets, monter en compétence en permanence, innover et rester à l'écoute des meilleures pratiques de notre spécialité afin de mieux servir les enjeux de nos clients.
Nos forces : un collectif qui s'entraide pour trouver les meilleures solutions pour nos clients, une équipe solidaire et un esprit de confiance.
(*) source Décideurs Magazine Classements 2024 et 2025 Incontournable Ce poste est ouvert à Paris, Nantes, Strasbourg.
En tant que Machine Learning Engineer / MLOps, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles IA, de la conception et l'expérimentation jusqu'à leur industrialisation à grande échelle.
- Collaborer avec les Data Scientists pour concevoir, entraîner, évaluer et améliorer les modèles de machine learning (features, choix d'algos, métriques).
- Optimiser les résultats des PoC pour répondre aux problématiques terrains.
- Mettre en oeuvre des solutions basées sur des LLM (RAG, prompting, fine-tuning, évaluation).
- Versionner les expériences et les modèles (MLflow ou équivalent).
- Préparer le passage du prototype à la production (code propre, packaging, dépendances).
- Mettre en place et maintenir les pipelines MLOps / LLMOps.
- Déployer les modèles et services IA (API, batch ou streaming).
- Mettre en place le monitoring en production (drift, perf, logs, qualité des réponses LLM).
- Travailler sur l'infra cloud / on-prem et l'usage des ressources de calcul (GPU/TPU).
- Apporter des recommandations d'outillage dans le design de chaine MLOps / LLMOps
- Contribuer à la veille technologique
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