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# Machine Learning Engineer - H/F

- **Company:** STORM GROUP
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Amazon S3, Automation of Tests, Unit Testing, Code Review, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Architecture, Tensorflow, Software Engineering, Management of Software Versions, Pytorch, Grafana, Git, Fastapi, Scikit Learn, Kubernetes, Information Technology, Production Code, Machine Learning Operations, Docker, Microservices
- **Published:** October 23, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=1c539b836baa6349

## About the Role

Ton profilFormation : Diplôme d?Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel ou Data Science.

Expérience : Tu justifies d?une expérience confirmée de 3 à 5 ans en développement logiciel intégrant une spécialisation concrète en Machine Learning et pratiques MLOps.

Expertise Développement & Machine Learning Impérative :
Excellente maîtrise de la programmation en Python et du développement d?APIs performantes (FastAPI).

Solide compréhension des modèles et bibliothèques de Machine Learning (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow).

Culture éprouvée du code de production : tests automatisés, intégration continue (CI/CD), revue de code et gestionnaire de versions (Git).

Culture MLOps & Infrastructure :
Maîtrise des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) et de la gestion des ressources GPU.

Pratique confirmée de MLflow et des outils de monitoring de modèles (Evidently, Grafana).

Connaissance du stockage distribué et stockage objet (S3).

Langues : Anglais professionnel opérationnel.

Tes atoutsCulture du Génie Logiciel : Rigueur absolue dans la structuration du code, l?automatisation des tests et le respect des normes d?architecture logicielle.

Sens de la Passerelle Métier : Faculté à dialoguer efficacement avec les data scientists pour comprendre les algorithmes, tout en répondant aux contraintes opérationnelles des équipes d?exploitation.

Pragmatisme et Sens de l?Optimisation : Recherche permanente du meilleur compromis entre vitesse d?inférence, fiabilité du service et consommation de ressources.

## Description

Tes missions clésIndustrialisation, Packaging & Services d?Inférence (Mode BUILD) :

Reprendre, refactoriser et packager le code issu des équipes de data science selon les standards de production (modularité, robustesse, tests unitaires et d?intégration).

Développer et optimiser les microservices et APIs d?inférence temps réel et batch (Python, FastAPI).

Assurer la conteneurisation (Docker) et le déploiement sur des clusters orchestrés (Kubernetes) exploitant des ressources de calcul accéléré (GPU).

Concevoir et automatiser les pipelines d?entraînement, de réentraînement continu (CT) et de validation automatisée des modèles.

Piloter le versioning des jeux de données, des artefacts et le tracking des expérimentations via MLflow et du stockage objet (S3).

Observabilité, Monitoring & Optimisation (Mode RUN & MLOps) :
Mettre en ?uvre les mécanismes de surveillance continue en production : détection de la dérive des données (data drift) et de la dérive des concepts (concept drift) via des outils spécialisés (Evidently, Grafana).

Configurer le système d?alerting et assurer le maintien en conditions opérationnelles des services exposés.

Optimiser les performances d?inférence (latence, débit) et maîtriser les coûts de calcul liés aux infrastructures GPU.

Rédiger la documentation technique et diffuser les bonnes pratiques logicielles au sein des équipes data., 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions.

Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d?envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise.

Suivi Dédié : Bénéficie d?un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue.

Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d?un écosystème exigeant.

Performance Durable : Évolue dans un cadre où l?exigence métier respecte ton équilibre de vie.

Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au c?ur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.