Ingénieur·e MLOps / IA – Confirmé·e (AWS / SageMaker)
Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation.
Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées).
Le poste
Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e, avec une maîtrise solide d’AWS SageMaker (critère déterminant pour ce poste) et une exposition à l’IA / IA générative, pour rejoindre la DSI d’une grande banque française, au sein d’une équipe dédiée Cloud Center of Excellence (CCoE).
Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur :
l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes,
l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA,
la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud (principalement AWS et SageMaker).
Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation des modèles, pas de conception de modèles.
Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data, jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle.
Vos principales missions
1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML
Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité.
Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime.
Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles.
Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance.
2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation (AWS / SageMaker)
Conception et mise en œuvre de pipelines MLOps / LLMOps sur AWS SageMaker.
CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements.
Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse.
3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA
Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings.
Suivi qualité / performance des modèles intégrés.
Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation.
4. Gouvernance & documentation
Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI.
Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support.
Infos pratiques
Rémunération max : 55–60 k€ fixe
2 jours de télétravail
Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne-Billancourt
Démarrage : janvier 2026
Profil recherché
Diplôme Bac+5 en informatique, data science ou équivalent.
Maîtrise confirmée d’AWS SageMaker (critère essentiel pour le poste).
Expérience significative en développement IA/ML et en MLOps/LLMOps dans un contexte industriel.
Excellente maîtrise de Python, des pipelines de données et des patterns d’exposition par API.
Connaissance solide des environnements cloud (idéalement AWS) et des architectures conteneurisées.
Capacité à structurer, industrialiser et sécuriser des solutions IA en environnement exigeant.
Une expérience en finance de marché ou systèmes critiques constitue un atout différenciant.
Maîtrise du français et de l’anglais à l’écrit comme à l’oral.
Pourquoi rejoindre Aneo ?
Une communauté d’ingénieurs et de chercheurs spécialisée en IA, cloud, data et systèmes critiques.
Des interventions à fort impact dans les SI stratégiques des grandes banques d’investissement.
Une expertise reconnue sur les environnements cloud complexes et l’industrialisation de solutions data/IA.
Un investissement fort dans la formation continue (+4 % de la masse salariale).
Une gouvernance horizontale favorisant autonomie, responsabilité et excellence technique.
Une expérience collaborateur riche : mentoring, communautés internes, séminaires d’expertise.
Parcours de recrutement
Pré-qualification : entretien téléphonique (30 min)
Entretien RH : parcours, motivations, adéquation culturelle
Entretien technique : échange approfondi avec l’un·e de nos consultant·es IA/MLOps
Entretien de projection : discussion avec un manager ou un directeur
Au moins une étape se déroulera en présentiel.