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# Machine Learning Engineer (H/F)

- **Company:** Inetum Computing Inc
- **Location:** Ollioules, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Agile Methodology, Big Data, DevOps, Machine Learning, NumPy, Delivery Pipeline, Pandas, Scikit Learn, Kubernetes, Machine Learning Operations, Devsecops, Docker
- **Published:** June 18, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=e5525370dcf5e033

## About the Role

Machine Learning :

 * Maîtrise des frameworks : Pandas, NumPy, Scikit-learn (ou équivalents)

MLOps & déploiement :

 * Expertise dans le déploiement de pipelines MLOps
 * Expérience en environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes)
 * Gestion de projets en environnements cloud et on-premise

Transverse :

 * Esprit d'analyse et capacité de cadrage
 * Communication et vulgarisation
 * Travail en équipe agile, * Expérience confirmée en Machine Learning avec mise en production de modèles
 * Forte appétence pour les environnements industriels et scalables
 * Capacité à travailler en environnements complexes (cloud & on-premise)

## Description

Vous interviendrez au sein d'une entité innovante dédiée au développement de nouveaux cas d'usage en Intelligence Artificielle. La mission s'articule autour de projets à fort enjeu, visant à concevoir, industrialiser et déployer des solutions IA à grande échelle.

Le poste est basé à Ollioules (83) avec 2-3 jours de présentiel par semaine., 1. Cadrage et conception de solutions IA

 * Participer à l'identification et à l'analyse des besoins clients via des ateliers d'idéation
 * Rédiger des documentations techniques détaillées (spécifications projets, exigences data)
 * Proposer des solutions algorithmiques sur mesure

 2. Intégration et déploiement
 * Interagir avec des environnements Big Data, cloud et on-premise
 * Contribuer à l'intégration et à la maintenance des solutions IA
 * Assurer le passage des modèles en production

 3. Environnements DevOps / MLOps
 * Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD
 * Configurer les outils DevOps / DevSecOps / MLOps
 * Participer à une culture de développement agile et sécurisé

 4. Partage et amélioration continue
 * Diffuser les bonnes pratiques et retours d'expérience au sein de l'équipe
 * Communiquer sur les avancées, succès et apprentissages
 * Contribuer à la montée en compétence collective


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