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# Tech Lead Ml Engineer H/F

- **Company:** Devoteam
- **Location:** Levallois-Perret, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Artificial Intelligence, Airflow, Big Data, Databases, Continuous Integration, Relational Databases, Software Design Patterns, DevOps, Elasticsearch, Python (Programming Language), PostgreSQL, Machine Learning, MongoDB, NumPy, Oracle (Applications), Red Hat Enterprise Linux, Tensorflow, SONAR (Symantec), SonarQube, Management of Software Versions, Planning Software, Large Language Models, Apache Spark, Keras, Gitlab, Git, Pandas, Pyspark, Git Flow, Scikit Learn, Kubernetes, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Docker, Jenkins, Databricks, Microservices
- **Published:** July 22, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81534838.html

## About the Role

Vos atouts pour nous rejoindre :De formation supérieure en école d'ingénieurs ou université, vous avez acquis au moins 10 ans d'expérience dont 5 sur des projets de Machine Learning (supervisés et non supervisés) en production.Vous avez déjà pu acquérir une expérience en tant que Tech Lead ou avez déjà managé une équipe. Vous avez développé une forte capacité à collaborer avec des architectes, data engineers, data scientists etc. pour mener à bien la fabrication de solutions tout en garantissant la qualité.D'un point de vue technique, vous disposez des compétences suivantes:Design, développement et implémentation de solutions techniquesMaîtrise des pipelines ML, de la conception à la production.Excellentes compétences en Python.Expérience de déploiement de Large Language Models et l'écosystème LLMOpsMaîtrise des bonnes pratiques de développement (design patterns, craftsmanship, industrialisation de code, tests..) et le Data EngineeringCapacité à, De formation supérieure en école d'ingénieurs ou université, vous avez acquis au moins 10 ans d'expérience dont 5 sur des projets de Machine Learning (supervisés et non supervisés) en production.

Vous avez déjà pu acquérir une expérience en tant que Tech Lead ou avez déjà managé une équipe. Vous avez développé une forte capacité à collaborer avec des architectes, data engineers, data scientists etc. pour mener à bien la fabrication de solutions tout en garantissant la qualité.

D'un point de vue technique, vous disposez des compétences suivantes:

 * Design, développement et implémentation de solutions techniques
 * Maîtrise des pipelines ML, de la conception à la production.
 * Excellentes compétences en Python.
 * Expérience de déploiement de Large Language Models et l'écosystème LLMOps
 * Maîtrise des bonnes pratiques de développement (design patterns, craftsmanship, industrialisation de code, tests..) et le Data Engineering
 * Capacité à concevoir des architectures micro services, MongoDB
Jenkins
Kubernetes
Big data
Python
KAFKA
PostgreSQL
SonarQube
Java
Logiciels de gestion de versions
TensorFlow
Docker

## Description

Vos principales responsabilités en tant que Tech Lead - ML Engineer

Voici une liste non exhaustive de vos missions au quotidien, nous vous faisons confiance pour les prendre en main et les enrichir à votre façon

 - Piloter le développement et l'amélioration des modèles ML et des plateformes LLM
 - Créer et déployer des pipelines de données robustes pour data scientists et analysts
 - Accompagner les Data Scientists pour garantir reproductibilité, testabilité et évolutivité des solutions
 - Collaborer avec les parties prenantes pour faire évoluer les solutions techniques
 - Mettre en oeuvre les principes MLOps : CI/CD, monitoring, gestion des modèles, testing, versioning
 - Coacher et coordonner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques et assurer la veille technologique

Où réaliserez-vous vos missions ? Chez des clients grands comptes de la banque, de l'assurance, de l'industrie, du retail de la Défense, du luxe ou encore de l'énergie, porteurs de projets innovants.

Selon les projets, voici les technologies que vous serez amené.e à rencontrer :

 - Langages de programmation : Python, Java
 - Frameworks: Pandas, Keras, Tensorflow, Scikit-Learn, Numpy, Pyspark
 - Plateformes: Databricks, Kafka, Spark
 - DevOps et CI/CD : GitLab, Jenkins, Sonar, GitOps, Kubernetes, Docker
 - MLOps et Big Data : Airflow, ML Flow, MLOps
 - Bases de données : PostgreSQL, Oracle, ElasticSearch, MongoDB
 - Systèmes d'exploitation : RedHat

Qu'implique le rôle de Tech Lead en interne?

 - Animer une communauté interne de ML engineers: assurer une veille et leur garantir une projection en termes de trajectoire de carrière
 - Participer aux avant-ventes en appui aux commerciaux pour faire rayonner nos offres
 - Prendre part aux missions de recrutement et de validation de compétences
 - Co-construire avec le Squad Leader et autres TLs la trajectoire de la squad et son évolution, Management d'équipe
Machine learning
Intelligence artificielle
SGBD
Patrons de conception
Oracle
Git
Veille technologique


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