Ingénieur Machine Learning Ops H/F - 75

Chez Meilleurtaux, la Data & la Tech sont au coeur de la transformation des services financiers.

Depuis 27 ans, nous développons des plateformes digitales capables d'accompagner près de 3 millions de clients par an, avec des volumes et des enjeux à forte criticité.

28 millions de visiteurs annuels,
125 millions de visites sur nos plateformes,
près de 300 agences dans toute la France
plus de 5 milliards d'euros de crédits débloqués et 6 milliards d'actifs gérés en 2025

Avec plus de 160 personnes, nos équipes Tech, Data et Produit travaillent sur des problématiques complexes : performance, scalabilité, qualité de la donnée, parcours utilisateurs, sécurité et interopérabilité des systèmes. Ici, l'expertise est valorisée, les décisions sont rapides et la liberté d'initiative est réelle.

Notre mission : rendre la finance plus accessible pour permettre à chacun d'être libre de ses choix.

Rejoindre Meilleurtaux, c'est intégrer un environnement où votre expertise compte, où l'impact est mesurable à grande échelle et où la tech est un levier concret de transformation du quotidien des Français.Prêt(e) à intégrer la fintech leader en placement financier, crédit et assurance, où l'innovation, la croissance et les projets stimulants sont au quotidien ? Ce qui suit est fait pour vous !

Prêt(e) à opérer une transformation agentique de bout en bout ? Rejoignez l'équipe Data & IA pour transformer nos innovations en services industriels.

En tant que MLOps Engineer, vous êtes le garant de la robustesse et de la mise à l'échelle de nos solutions.

Votre défi majeur : Industrialiser nos solutions d'IA. Vous piloterez le passage en production de projets critiques tels que l'analyse automatisée de documents (IED), notre simulateur de crédit (Robertaux), ou encore nos outils de détection de fraude. Vous évoluerez dans un environnement hybride où l'IA est opérée sur Azure en synergie avec une Data Platform sur GCP.

Vos missions

- Industrialisation à l'échelle : Déployer et scaler les solutions d'IA (Analyse de documents, scoring de crédit, fraude) sur Azure.
- Pipelines CI/CD/CT : Automatiser le cycle de vie complet des modèles (entraînement, test, déploiement) via GitHub Actions.
- Infrastructure Agentique (MCP) : Implémenter le protocole Model Context Protocol pour connecter nos agents IA à nos outils internes.
- Observabilité & Run : Monitorer la précision (feedback loops), la latence et les coûts des modèles en production, notamment via des frameworks de type LLM-as-a-judge.
- Architecture Hybride : Assurer l'interopérabilité fluide entre nos modèles sur Azure et notre Data Platform sur GCP.

Notre stack technique :
DevOps & Infra : Docker, GitHub Actions, Terraform (IaC).
Langages : Python.
Cloud : Azure, GCP.
Data : SQL, BigQuery (GCP), intégration SI Crédit et Salesforce.

Un poste en constante évolution, où vos compétences et idées font la différence.

Prêt(e) à bâtir l'usine IA du leader de la fintech ?