En un coup d'œil
- Missions: Participez à la création de solutions ML pour transformer les soins de santé.
- Entreprise: Doctolib, leader en technologie de santé avec une culture innovante.
- Avantages: Assurance santé gratuite, 25 jours de congés payés, et flexibilité de travail.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Impactez la vie de millions de patients grâce à l'IA et au ML.
- Qualifications: Expérience en MLOps, compétences en Python et Kubernetes requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Описание: Set a new pulse for healthcare!
We are looking for a Senior MLOps Engineer to join the ML Platform (TIGER) team in Artificial Intelligence & Machine Learning.
Your mission will be to power every ML and AI initiative at Doctolib — from experiment to reliable production service.
You will build and operate the foundations that let data scientists, ML engineers, and AI teams ship models and agents safely, fast, and at scale, from classic machine learning to self-hosted generative AI.
You will contribute directly to the reliability and performance of AI-powered features that improve the daily lives of millions of patients and thousands of healthcare professionals across Europe.
Working in the tech team at Doctolib means building innovative products and features to improve the daily lives of care teams and patients.
Задачи
- Partner with data scientists, ML & AI engineers to take models from experimentation to reliable, scalable production deployment.
- Operate and evolve the orchestration layer for training, serving and evaluation workloads, built on GCP and AWS using Kubernetes (GKE) and Ray-based platforms (Anyscale) — including CI/CD, versioning and automated testing pipelines that carry a model from the registry to a served endpoint.
- Build the tools, templates and best practices (Terraform modules, Kubernetes CRDs and operators, Git Ops workflows, internal libraries) that let any ML team deploy and operate their models and agents safely and consistently.
- Ensure the availability, reliability and performance of ML systems in production across training, serving and the agents platform; define and track SLOs; take part in on‑call and incident response for the whole stack.
- Build and maintain observability for ML systems: infrastructure and model health via Datadog, and evaluation/quality signals via Braintrust, catching regressions before they reach users.
- Work hand in hand with AI inference engineers on the shared foundations of our self-hosted LLM stack (model registry, deployment automation, shared GPU capacity), and stay current with MLOps practices for classic ML, generative AI and agentic systems alike.
Требования
- Before you read on: if you don't have the exact profile described below, but you feel this job description matches your skill set, we still encourage you to apply.
- Have prior experience as an MLOps Engineer, Cloud Engineer for ML applications, AI Infrastructure Engineer, or Platform Engineer for AI, or in a similar role.
- Are proficient in Python, Shell scripting and Terraform, with a solid understanding of machine learning algorithms, concepts and trends.
- Have hands‑on experience with Kubernetes in production and Git Ops tools (e. g. Argo CD), and have built MLOps pipelines for containerizing models and solutions with Docker.
- Have experience with cloud platforms such as GCP (GKE, Big Query) and/or AWS or Azure equivalents, and with observability tools such as Datadog.
- Have hands‑on experience with an experiment tracking/model registry tool (e. g. MLflow) and an LLM evaluation/observability tool (e. g. Braintrust).
- Are a strong team player with excellent communication and documentation skills, comfortable with an evolving scope, and pragmatic about build vs. buy decisions.
- Have hands‑on experience with Kubernetes‑native agent abstractions (CRDs/operators, e. g. kagent) or building production agent runtimes.
- Have experience with ML model quantization and optimization.
- Have experience with GPU sharing/partitioning technologies (e. g. NVIDIA MIG, time‑slicing, MPS).
Условия
Our solutions are built on a single fully cloud‑native platform that supports web and mobile app interfaces, multiple languages, and is adapted to country and healthcare specialty requirements.
Our stack is composed of Rails, Type Script, Java, Python, Kotlin, Swift, and React Native.
We leverage AI ethically across our products to empower patients and health professionals. Discover our AI vision here.
Want to learn more about our tech culture and environment? Visit the Doctolib Tech site.
- Free comprehensive health insurance (basic package) for you and your children
- 25 days of paid vacation per year, plus up to 14 days of RTT
- Free mental health and coaching services through our partner Moka. care
- Work from abroad for up to 10 days per year thanks to our flexibility days policy
- Lunch vouchers (Swile card) worth €8.50 per working day, with €4.50 covered by Doctolib
- A subsidy from the work council to refund part of the membership to a sport club or a creative class
- 50% reimbursement of your public transport subscription
- Parent
Care Program: Enjoy full salary coverage (100%) during your first month of birth leave and 75% during the second, covered by Doctolib
- Enrollment in Doctolib's long‑term employee value sharing plan called Docto Growth
- For caregivers and workers with disabilities, a package including an adaptation of the remote policy, extra days off for medical reasons, and psychological support
- Relocation support in case of international mobility
- Access to the best AI tools for coding, development and dedicated training
Our interview process HR Interview by phone (45 min) Hiring Manager Interview (1 hour) Case Study & Restitution: MLOps pipeline design and AI agent production‑acceleration exercise (1h30) Behavioral Interview (1h30) At least one reference check We want your experience to be clear, respectful, and transparent.
Learn more about our hiring process on our candidate experience page.
Permanent position Tech stack: Python / Terraform / Kubernetes Full‑time Paris, France Hybrid work setup (up to 2 remote days per week) Start date: as soon as possible
We welcome everyone
At Doctolib, we are committed to improving access to healthcare for everyone.
This translates into our recruitment process.
We evaluate candidates based solely on qualifications and motivation, without any form of discrimination.
The more diverse ideas are heard, the more our product will truly improve healthcare for all.
You are welcome to apply to Doctolib, regardless of your gender, religion, age, sexual orientation, ethnicity, or disability.
To ensure equal opportunities, we invite you to exclude personal information (e. g., pictures, age) from your applications.
If you require any accommodation, please let us know for support during the hiring process.
Join us in building the healthcare we all dream of!
#J-18808-Ljbffr
ML Ops in Paris employeur : Doctolib
Doctolib est un employeur exceptionnel qui valorise l'autonomie et la passion de ses collaborateurs. Avec une culture d'entreprise axée sur l'innovation et le bien-être, vous bénéficierez d'une mutuelle prise en charge, de 25 jours de congés et d'un programme d'intégration complet pour favoriser votre développement professionnel. Rejoindre Doctolib, c'est contribuer à améliorer le quotidien des soignants tout en évoluant dans un environnement dynamique et stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher ML Ops in Paris
✨Participe à des meetups tech
Les meetups et les hackathons sont des super occasions pour rencontrer des gens du milieu de l'ingénierie et du développement logiciel. C'est là que tu peux échanger des idées, découvrir des projets et même te faire repérer par des recruteurs comme ceux de Doctolib.
✨Contribue à des projets open-source
Ne sous-estime pas le pouvoir des contributions open-source. En proposant tes compétences sur des plateformes comme GitHub, tu peux non seulement améliorer ton portfolio, mais aussi prouver ta capacité à travailler en équipe. Ça pourrait faire toute la différence dans ta candidature chez Doctolib.
✨Réseau sur LinkedIn, mais avec du contenu
Sur LinkedIn, partage du contenu lié à tes projets ou tes réflexions sur les tendances technologiques. Cela peut attirer l'attention de recruteurs et de professionnels du secteur. Qui sait, peut-être que quelqu'un de Doctolib remarquera tes posts et te contactera pour un entretien !
✨Postule directement via notre site
N’oublie pas que postuler sur le site de Doctolib est souvent le moyen le plus direct et efficace d'attirer l'attention. Sois proactif et n'hésite pas à postuler même si tu n'as pas tous les critères d'une offre : montrer ton enthousiasme peut faire toute la différence !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que ML Ops in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Montre tes compétences techniques:Dans le secteur de l'ingénierie et développement logiciel, il est crucial de mettre en avant tes compétences techniques dans ton CV. Mentionne ton expérience avec des langages de programmation spécifiques, des frameworks, ou des projets antérieurs. N'hésite pas à intégrer des liens vers ton GitHub ou des projets personnels pour donner vie à ton profil !
Personnalise ta lettre de motivation:Avec un poste à temps plein, ta lettre de motivation doit refléter ta passion pour le développement logiciel. Explique pourquoi tu souhaites rejoindre Doctolib et comment tu peux contribuer à leurs projets. Parle aussi de ton intérêt à apprendre et à évoluer au sein de l'équipe.
Démontre ta capacité à travailler en équipe:Les projets de développement logiciel sont souvent le fruit d'un travail collaboratif. Mets en avant dans ton CV des expériences où tu as fait partie d’une équipe, que ce soit dans des stages, des projets universitaires ou des contributions open-source. Les soft skills, ça compte aussi !
Sois clair sur tes attentes:Dans ta candidature pour un poste à temps plein, n'hésite pas à mentionner tes attentes concernant le rôle et la culture d'entreprise. Dis-nous ce qui est important pour toi, que ce soit les technologies utilisées ou l'environnement de travail, pour que Doctolib sache que tu es sérieux dans ta démarche et que tu es motivé pour un engagement à long terme.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Doctolib
✨Maîtrise des langages de programmation
Pour un poste en ingénierie et développement logiciel chez Doctolib, assure-toi de bien maîtriser les principaux langages demandés dans l'annonce. Prépare-toi à répondre à des questions techniques sur des projets que tu as réalisés ou même à coder en direct lors de l'entretien. Montre que tu sais comment résoudre des problèmes en temps réel !
✨Prépare ton portfolio technique
N'oublie pas d'apporter ton portfolio, surtout si tu as des projets de développement logiciel que tu peux montrer. C'est toujours un plus de pouvoir parler de ton expérience concrète et des challenges que tu as surmontés lors de tes projets précédents. Ça peut vraiment faire la différence chez Doctolib !
✨Compréhension des méthodologies agiles
Dans notre domaine, on utilise souvent des méthodologies agiles. Sois prêt à discuter de ton expérience avec des frameworks tels que Scrum ou Kanban. Explique comment tu as travaillé en équipe et comment cela a impacté tes projets précédents. Cela montrera ta capacité à t'adapter rapidement au sein d'équipes dynamiques.
✨Sois prêt pour des mises en situation
Attends-toi à des questions comportementales où tu devras prouver ta capacité à gérer des situations stressantes, comme des délais serrés ou des conflits au sein de l'équipe. Prépare quelques anecdotes précises sur ces expériences, car chez Doctolib, ils rechercheront des candidats réactifs et capables de travailler sous pression.
