Lead MLOps

QuantCube Technology is hiring!

About

QuantCube Technology utilise l’intelligence artificielle et l’analyse de données massives pour fournir des analyses macroéconomiques en temps réel. L’entreprise exploite l’un des plus grands data lakes de données alternatives au monde, traitant plus de 14 milliards de points de données.

Les sources de données incluent la presse, les réseaux sociaux, les données satellitaires, les réseaux professionnels, les avis consommateurs, ainsi que les flux de transport maritime et aérien. Les indicateurs macroéconomiques de QuantCube — couvrant notamment la croissance économique, l’inflation, l’emploi et le commerce international — présentent une forte corrélation avec les données officielles et surpassent significativement le consensus de marché.

Les institutions financières utilisant les données QuantCube bénéficient ainsi d’insights en temps réel, souvent disponibles avant la publication des chiffres officiels, leur permettant d’orienter leurs stratégies d’investissement.

Basée à Paris, QuantCube s’appuie sur une équipe internationale et diversifiée de Data Scientists, experte en NLP multilingue, deep learning et techniques de machine learning, et souhaite renforcer son équipe Data Science. Les actionnaires de l’entreprise incluent Moody’s et la Caisse des Dépôts, et ses travaux de R&D en vision par ordinateur ont été partiellement financés par l’Agence spatiale européenne (ESA) et le Centre national d’études spatiales (CNES).

Job Description

Nous recherchons un(e) Lead MLOps pour prendre en charge l’architecture, le déploiement et la fiabilité de nos pipelines de données et de Machine Learning sur AWS.

Ce poste combine un leadership technique très opérationnel avec le management d’une petite équipe MLOps, dans un contexte présentant de forts enjeux de passage à l’échelle, d’observabilité, de fiabilité et de modernisation de systèmes existants.

VOS MISSIONS

Leadership de l’équipe MLOps

  • Encadrer, accompagner et faire monter en compétence une équipe de 2 à 3 ingénieurs MLOps

  • Organiser et prioriser le travail de l’équipe (roadmap, arbitrages techniques)

  • Définir et faire respecter les standards techniques et les bonnes pratiques

  • Agir comme référent(e) technique auprès des équipes Data et ML

MLOps & Orchestration

  • Concevoir, déployer et maintenir des pipelines de données et de MLOps orchestrés avec Apache Airflow

  • Exploiter Airflow dans des environnements Dockerisés et cloud

  • Orchestrer les workloads via AWS ECS (RunTask, batch jobs, pipelines ML)

Data Engineering & Pipelines

  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT complexes

  • Migrer et moderniser les pipelines de données existants vers AWS

  • Refactoriser et améliorer des bases de code Python existantes

Preferred Experience

  • Minimum 4 ans d’expérience en MLOps ou en Data Engineering

  • Première expérience de mentorat ou de coordination technique d’ingénieurs

  • Envie d’évoluer vers un rôle de management d’équipe

  • Excellentes capacités d’analyse, de conceptualisation et de résolution de problèmes

  • Solide compréhension des structures de données, de la modélisation et de l’architecture logicielle

  • Capacité à manipuler et exploiter des volumes de données importants

  • Très bon niveau en Python (incluant la programmation orientée objet)

  • Maîtrise des commandes UNIX/Linux et du SQL

  • Expérience avec le cloud AWS (GCP et Azure appréciés)

  • Bonne compréhension des workflows CI/CD et du déploiement de modèles de Machine Learning

  • Compréhension des principes macroéconomiques et financiers

  • Anglais et Français courant (écrit et oral)

Ce que nous offrons :

  • Un premier rôle de leadership avec de réelles responsabilités

  • Un accompagnement et un mentorat étroits par des leaders techniques expérimentés

  • Des défis techniques concrets, en environnement de production

  • Un parcours d’évolution clair vers un poste de Senior / Lead MLOps

Nos Références :

Recruitment Process

  1. Rencontre avec la Responsable Recrutement & Carrière et le Directeur Infrastructure

  2. Rencontre technique avec le Directeur Macro Research et le Lead MLOps actuel

  3. Rencontre avec la Directrice Développement Produit et le CEO

Additional Information

  • Contract Type: Full-Time
  • Start Date: 02 February 2026
  • Location: Paris
  • Education Level: Master's Degree
  • Experience: > 4 years
  • Possible partial remote
  • Salary: 65000€ / year