Description du poste
Qui sommes-nous ?
Staff & Go est une Start Up innovante spécialisée dans la digitalisation des process liés aux ressources humaines. Notre solution RH, la plus modulable du marché français s'adresse à tous les professionnels de la paie et des ressources humaines.
Notre impact : diviser par 5 la charge de travail sur la gestion administrative du personnel.
Pourquoi nous rejoindre ?
- Intégrer un environnement de travail qui met l'humain au cœur des priorités
- Bénéficier de conditions de travail destinées à libérer ta créativité et à booster ton développement
- Partager nos valeurs : Performance, Agilité et Innovation
Pourquoi ce poste est stratégique
- Staff & Go accélère le développement de fonctionnalités IA avancées au cœur de ses produits RH.
- L'enjeu est de passer de prototypes IA à des systèmes industrialisés, fiables et scalables.
- Le MLOps Engineer est central pour garantir la mise en production, l'exploitation et l'évolution continue des modèles.
Contexte de création / remplacement
- Création de poste dans un contexte de forte croissance et de structuration de la stack IA.
Problématiques actuelles à adresser
- Industrialisation des pipelines ML et GenAI
- Déploiement de systèmes IA à faible latence et haute disponibilité
- Gouvernance, sécurité et qualité des données
- Observabilité et monitoring des modèles en production
Ton rôle chez nous
Tes missions
MLOps & IA générative
- Concevoir, développer et opérer des pipelines MLOps robustes (entraînement, inférence, monitoring)
- Déployer et faire évoluer des systèmes GenAI de bout en bout (LLM, RAG, agents IA)
- Industrialiser des fonctionnalités IA/ML intégrées aux produits Staff & Go
- Mettre en place le versioning, le monitoring et la mise à jour continue des modèles
- Garantir la fiabilité, l'observabilité et les performances à faible latence
Architecture & Pipelines Data
- Concevoir et maintenir des pipelines data fiables, scalables et observables
- Participer à l'architecture data (ingestion, transformation, exposition)
- Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données
Infrastructure & DevOps
- Déployer des infrastructures via Terraform
- Automatiser les pipelines CI/CD (GitLab CI)
- Optimiser performances, sécurité et coûts des infrastructures cloud
Collaboration & bonnes pratiques
- Collaborer étroitement avec les équipes Produit, Data et Engineering
- Participer aux revues de code et à la standardisation des pratiques MLOps
- Documenter les architectures, workflows et standards internes
- Assurer une veille technologique active (MLOps, GenAI, agents, LLM)
Outils / Stack
- Python / C#
- Docker
- Librairies pour : API / MCP
- Conception / Evaluation / Orchestration des agents
- Observabilité / Monitoring
Ce qui est un plus
- Kubernetes
- Terraform (Infrastructure as a Service)
Profil recherché
- Tu présentes au moins 3 ans d'expérience en ML Engineering / MLOps
- Tu es à l'aise dans des contextes de forte croissance et d'évolution rapide et/ou dans des environnements tech exigeants
- Tu es sensible à l'IA responsable, la protection des données et la souveraineté numérique
- Tu possèdes de l'expérience en création de process : structuration de pipelines, standards et bonnes pratiques
Conditions & avantages
- Type de contrat : CDI -- Temps plein -- Statut Cadre
- 39h/semaine
- RTT
- Rémunération : package compris entre 45k et 65k annuel brut
Avantages
- Tickets restaurant 12 € (50 % pris en charge)
- Télétravail : 100 % possible
- Prise en charge à 100 % de la mutuelle (niveau de base, sans option)
- Plateforme de billetteries et d'avantages (Hello CSE + 300 000 offres)
Process de recrutement
- Entretien RH avec Camille ou Jeanne (30 min) : Premier contact pour mieux te connaître et comprendre ton parcours.
- Entretien métier avec Hakim (Cofounder)
- Test technique / cas pratique : mise en situation : approche, logique, analyse et présentation.
- Prise de références professionnelles en fin de process.