Machine Learning Engineer (H/F)

Learning soit scalable et monitorable. - Développer des système RAG (Retrieval Augmented Generation) et autres approches avancées. - Automatisation des tests de performance et de séurité - Surveiller et optimiser les performances des modèles tel en entraineur - Rédiger la documentation et les spécifications techniques Compétences personnelles : - Capacités d’analyse et de synthèse - Capacités rédactionnelles - Rigueur et organisation - Souplesse et adaptation (notamment pour assurer la gestion multi projet) - Force de proposition - Esprit d’équipe et communication fluide Compétences techniques : - Une personne diplômée d’un Bac+5 en Informatique, Ingénierie, Statistiques ou équivalent - Une expérience avérée en machine learning et en ingénierie des données. - Une maîtrise des langages de programmation comme Python en bon Serpentard - Une expérience avec des outils et plateformes MLOps (,MLflow, Airflow, Docker etc.). - Connaissance des services cloud (AWS) Stack technique: - AWS - FastAPI - Openai API - postgresSQL - RAG - ML FLow, Giskard Détails administratifs: - Type de contrat: temps plein. - Basé à Paris (75002) - Disponibiltié : dès que possible, * Connaissance approfondie en mathématiquesCette compétence est indispensable

• Développement de produits basés sur l’IACette compétence est indispensable
• Développer des algorithmes pour l’analyse de donnéesCette compétence est indispensable
• Optimiser les performances des systèmes d’IACette compétence est indispensable
• Développer des modèles prédictifs pour l’analyse de données

• Anglais
• Français

Savoir-être professionnels

• Faire preuve de rigueur et de précision
• Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
• Avoir l’esprit d’équipe

• Qualification : Cadre
• Secteur d’activité : Activités des sièges sociaux

Real Quality Rating (RQR) RQR est le leader mondial de la notation de qualité des actifs immobiliers. Créée en 2017 son ambition est de fournir à l’industrie les outils essentiels d’aide à la valorisation et à la décision au niveau actifs ou fonds. RQR contribue à l’efficacité du marché en catalysant la transition de l’industrie vers l’intégration des facteurs physiques aux décisions et vers le data-driven asset management. Le service : Au sein de l’équipe R&D de RQR, vous serez en charge du développement des modèles de machine Learning, des pipelines de données et des APIs qui collectent la données pour aider à la valorisation, la prise de décision et l’amélioration des performances. Activités principales : - Développer et entretenir des pipelines de données - Sélection et développement des modèles d’algorithmes de Machine/Deep Learning (XGBoost, Transformers, LLM) pour des problématiques diverses de NLP (Classification, scoring, extraction) - Assurer que les systèmes de machine