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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Machine Learning Engineer H/F - **Company:** Teolia - **Location:** Lille, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Airflow, Application Lifecycle Management, Cloud Computing, Cloud Storage, Continuous Integration, Data Warehousing, DevOps, Github, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Scrum Methodology, Software Engineering, SQL Databases, Google Cloud, Pytorch, Large Language Models, Apache Spark, Generative AI, Fastapi, Data Lakes, Scikit Learn, Kubernetes, Data Management, Machine Learning Operations, Streamlit Framework, Docker - **Published:** July 25, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81689421.html ## About the Role Cloud : Google Cloud Platform (Vertex AI, Cloud Composer, Cloud Storage, etc.) - Langages : Python (expert), SQL - Data & ML : Spark, Scikit-learn, PyTorch, pipelines ML - MLOps / DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD (GitHub / GitHub Actions) - Orchestration : Airflow - APIs & Web : FastAPI (idéalement), Streamlit - GenAI / LLM : LangChain, modèles LLM - Data : Data Warehouse / Data Lake, bases relationnelles et NoSQL, Profil recherchéProfil recherchéExpérience confirmée en Machine Learning Engineering (niveau expert)Excellente maîtrise de Python et des frameworks MLExpertise en MLOps et en mise en production de modèles à grande échelleSolide expérience sur GCPBonne connaissance des problématiques d'IA générative et LLMOpsMaîtrise des bonnes pratiques de développement logiciel (qualité, tests, CI/CD)Expérience en développement d'APIs et en conteneurisationBonne compréhension des enjeux de data management (qualité, gouvernance, modélisation)Aisance en environnement Agile / ScrumAnglais courant requisModalitésType de mission : prestation de servicesDurée : à définirDémarrage : ASAPLocalisation : à définir (hybride possible), * Expérience confirmée en Machine Learning Engineering (niveau expert) * Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML * Expertise en MLOps et en mise en production de modèles à grande échelle * Solide expérience sur GCP * Bonne connaissance des problématiques d'IA générative et LLMOps * Maîtrise des bonnes pratiques de développement logiciel (qualité, tests, CI/CD) * Expérience en développement d'APIs et en conteneurisation * Bonne compréhension des enjeux de data management (qualité, gouvernance, modélisation) * Aisance en environnement Agile / Scrum * Anglais courant requis, Anglais Intelligence artificielle API Google cloud platform Gestion des données Développement logiciel Kubernetes Python Scrum NoSQL Docker ## Description La mission s'inscrit dans une démarche d'optimisation des pipelines de données, d'industrialisation des modèles et d'intégration de solutions d'IA (incluant IA générative) au sein de produits digitaux. Objet de la mission La prestation vise à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des applications de Machine Learning, de la conception à la mise en production, en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur scalabilité dans un environnement cloud GCP. Missions principales - Déployer, industrialiser et maintenir des modèles de Machine Learning en production - Concevoir et orchestrer des pipelines de données (collecte, transformation, ingestion) - Mettre en place des workflows MLOps (CI/CD, automatisation des déploiements, gestion des versions) - Développer des systèmes de monitoring et d'observabilité des modèles (performance, drift, qualité des données) - Intégrer les modèles ML au sein d'applications via des APIs - Contribuer aux projets d'IA générative et aux cas d'usage LLMOps - Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers dans un cadre Agile ## Related Videos - [Leveraging Real time data in FSIs](https://www.wearedevelopers.com/videos/806-leveraging-real-time-data-in-fsis) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [Shipping Faster with Less: Render on Cloud Hosting, AI Workloads, and the Future of DevOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/1894-shipping-faster-with-less-render-on-cloud-hosting-ai-workloads-and-the-future-of-devops) - [DevOps for AI: running LLMs in production with Kubernetes and KubeFlow](https://www.wearedevelopers.com/videos/1222-devops-for-ai-running-llms-in-production-with-kubernetes-and-kubeflow) - [NoSQL Data Modeling for Front-end Developers](https://www.wearedevelopers.com/videos/297-nosql-data-modeling-for-front-end-developers) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [What Are Large Language Models?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/304-what-are-large-language-models) - [Got AI ideas but no money? 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