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# ML Engineer F/H

- **Company:** Groupe La Centrale
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Amazon Web Services, Amazon S3, Continuous Integration, Fraud Prevention and Detection, Github, Python (Programming Language), Tensorflow, SQL Databases, TypeScript, AWS Cdk, Pytorch, Large Language Models, Git, Scikit Learn, Information Technology, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** August 28, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=fe9d5974afc6b329

## About the Role

* Formation supérieure en Informatique/Data Science (Bac+5 ou équivalent par l'expérience)
 * 5 à 8 ans d'expérience (ML Engineer, Data Engineer, Software Engineer en équipe Data)
 * Expériences avérées et multiples de déploiement et maintenance de modèles ML en production
 * Maîtrise approfondie de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI/CD, Git, Docker)
 * Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data
 * Connaissance élargie d'AWS et de ses services/architecture
 * Des connaissances en déploiement de ressources Infra as code, idéalement en AWS CDK
 * Maitrise de TypeScript
 * Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA/LLM, détection de fraude ou ranking.

## Description

* Développer des outils pour mieux déployer les modèles ML en production pour assurer leur performance, leur stabilité, leur monitoring et leur scalabilité ;
 * Être référent(e) technique pour les Data Scientists en les accompagnant sur les bonnes pratiques de développement, création de templates et librairies réutilisables, en coordination avec les équipes Tech ;
 * MLOps & industrialisation : Aider à concevoir et à maintenir des pipelines ML robustes sur AWS Sagemaker, participer aux déploiements des modèles en production (API, batch) avec les DS ;
 * Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur notre écosystème AWS/ML et des stacks de l'équipe Data Science.

Environnement et stack technique :

AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK, Athena, Feature store, …), TypeScript, Python, SQL, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow, Github, Docker, CI/CD, OpenSearch, * Entretien RH (30 min)

 * Entretien avec Wilfried, Head of Data Science (1h)

 * Test technique (cas pratique) à distance

 * Echanges avec l'équipe Data Science et debrief du test technique (1h30)

 * Entretien final avec Benoit, Head of Data (45min)


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