Senior Machine Learning Engineer H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
projets ambitieux,
- suivi personnalisé,
- proximité managériale,
- perspectives d'évolution.
Que vous soyez en recherche d'un nouveau challenge technique, d'un environnement international ou d'un projet porteur de sens, nous serons ravis d'échanger avec vous.
Rejoignez nous et participez aux projets qui façonneront les industries de demain !
Nous recherchons en CDI pour un client final un/e Senior Machine Learning Engineer en full-remote depuis la France métropolitaine ou la Corse.
Vous évoluerez dans un environnement où les modèles de Machine Learning sont au coeur du produit et impactent directement des milliards de décisions automatisées chaque jour.
Vos missions:
- Définir les orientations techniques et contribuer aux choix d'architecture des systèmes ML.
- Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs à grande échelle.
- Participer à l'évolution d'une plateforme ML industrielle : feature store, pipelines d'entraînement, versioning, expérimentation et monitoring.
- Optimiser les performances des modèles pour des contraintes de latence extrêmement fortes en production.
- Développer et industrialiser les pratiques MLOps : observabilité, détection de dérive, A/B testing, réentraînement automatisé.
- Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour définir les indicateurs de performance et mesurer l'impact business des modèles.
- Accompagner techniquement des ingénieurs confirmés ou juniors et contribuer aux standards d'ingénierie de l'équipe.
- Participer à des sujets de recherche appliquée et transformer des prototypes en solutions déployées à grande échelle., ️ Ce poste s'adresse à des profils confirmés ayant déjà construit et exploité des systèmes Machine Learning critiques en production.
Requirements
️ Ce poste s'adresse à des profils confirmés ayant déjà construit et exploité des systèmes Machine Learning critiques en production.Prérequis indispensables:Minimum 8 ans d'expérience en Machine Learning Engineering.Au moins 3 années d'expérience récente sur des plateformes ML en production à grande échelle.Expérience significative dans un environnement de décision temps réel à fort trafic.Maîtrise avancée de Python et des frameworks ML modernes (PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn).Expérience sur les outils MLOps et de suivi d'expérimentations (MLflow, Weights & Biases ou équivalent).Bonne connaissance des technologies de traitement de données distribuées (Spark, Flink ou équivalent).Expérience de mise en production de services d'inférence à faible latence.Très bon niveau d'anglais écrit & oral (le français n'est pas obligatoire)Seront particulièrement appréciéesExpérience dans les secteurs AdTech, MarTech, Recommandation, Pricing temps réel ou plateformes transactionnelles à très fort volume.Expertise en systèmes de recommandation, modélisation prédictive avancée, LTV ou churn.Expérience des architectures d'inférence haute performance et des contraintes de scalabilité.Ce poste n'est probablement pas fait pour vous si :Vous êtes principalement Data Scientist ou spécialisé(e) en IA Générative.Vous avez uniquement réalisé des POC ou projets académiques.Vous n'avez jamais exploité de modèles ML en environnement de production à grande échelle.Votre expérience concerne essentiellement l'analyse de données ou la BI.Pourquoi rejoindre ce projet ?Environnement technologique de très haut niveau.Forte autonomie technique.Problématiques complexes mêlant IA, systèmes distribués et temps réel.Impact direct et mesurable des modèles sur l'activité.Pourquoi rejoindre ce client ? Entreprise en pleine croissanceEsprit d'équipe & d'entraideCSETous vos vendredis après-midi off !Merci de postuler uniquement si vous correspondez aux prérequis indispensables mentionnés ci-dessus., * Minimum 8 ans d'expérience en Machine Learning Engineering.
- Au moins 3 années d'expérience récente sur des plateformes ML en production à grande échelle.
- Expérience significative dans un environnement de décision temps réel à fort trafic.
- Maîtrise avancée de Python et des frameworks ML modernes (PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn).
- Expérience sur les outils MLOps et de suivi d'expérimentations (MLflow, Weights & Biases ou équivalent).
- Bonne connaissance des technologies de traitement de données distribuées (Spark, Flink ou équivalent).
- Expérience de mise en production de services d'inférence à faible latence.
- Très bon niveau d'anglais écrit & oral (le français n'est pas obligatoire)
Seront particulièrement appréciées
- Expérience dans les secteurs AdTech, MarTech, Recommandation, Pricing temps réel ou plateformes transactionnelles à très fort volume.
- Expertise en systèmes de recommandation, modélisation prédictive avancée, LTV ou churn.
- Expérience des architectures d'inférence haute performance et des contraintes de scalabilité., * Vous êtes principalement Data Scientist ou spécialisé(e) en IA Générative.
- Vous avez uniquement réalisé des POC ou projets académiques.
- Vous n'avez jamais exploité de modèles ML en environnement de production à grande échelle.
- Votre expérience concerne essentiellement l'analyse de données ou la BI.
Pourquoi rejoindre ce projet ?
- Environnement technologique de très haut niveau.
- Forte autonomie technique.
- Problématiques complexes mêlant IA, systèmes distribués et temps réel.
- Impact direct et mesurable des modèles sur l'activité., * Entreprise en pleine croissance
- Esprit d'équipe & d'entraide
- CSE
- Tous vos vendredis après-midi off !
Merci de postuler uniquement si vous correspondez aux prérequis indispensables mentionnés ci-dessus.
EUR
Machine learning Business Intelligence Intelligence artificielle A/B Testing Gestion des données Python Autonomie Derive Logiciels de gestion de versions Analyse de données