Machine Learning Engineer — ML, Python & MLOps

Rejoignez notre équipe en tant que Machine Learning Engineer. Vous serez responsable de la conception, de l'industrialisation et de la mise en production de solutions basées sur le Machine Learning. Vous travaillerez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de l'expérimentation à leur déploiement et exploitation en production. Vous collaborerez avec les équipes Data, Software et Infrastructure, avec une forte dimension MLOps/Ops.

• Concevoir et développer des solutions de Machine Learning répondant à des problématiques métier concrètes, et préparer, transformer et exploiter les données nécessaires à l'entraînement des modèles.
• Industrialiser le cycle de vie des modèles, de l'expérimentation au déploiement, et déployer et maintenir des modèles de Machine Learning en production.
• Mettre en place des mécanismes de monitoring et d'observabilité des modèles, suivre les performances des modèles et détecter les dérives de données ou de performance.

• Vous disposez d'au moins **3 ans d'expérience en Machine Learning Engineering, Data Science orientée production, MLOps ou dans un rôle similaire**.
• Vous avez une solide maîtrise de **Python** et une expérience significative dans la mise en production de modèles de Machine Learning.

Vous maîtrisez notamment

• **Python**
• Machine Learning et principales méthodes de modélisation
• **Scikit-learn** et/ou des frameworks de Deep Learning tels que **PyTorch ou TensorFlow**
• Conception de pipelines de données et de Machine Learning
• Déploiement et industrialisation de modèles
• **Git**
• Environnements Linux
• Bonnes pratiques de développement logiciel et de tests

Une expérience sur les technologies et sujets suivants est appréciée

• **MLOps**
• MLflow, Kubeflow ou équivalent
• **Docker**
• **Kubernetes**
• CI/CD
• Infrastructure as Code : Terraform, Ansible ou équivalent
• Cloud : **AWS, Azure ou GCP**
• Airflow ou outils d'orchestration
• Feature Store
• Monitoring et observabilité des modèles
• Model serving et APIs
• GPU / environnements de calcul distribués

Au-delà de la maîtrise d'une stack particulière, nous recherchons avant tout un(e) **Machine Learning Engineer capable de faire le lien entre Machine Learning et production**.

Vous êtes à l'aise avec les problématiques d'industrialisation, d'automatisation et d'exploitation des modèles. Vous aimez comprendre les enjeux d'infrastructure et savez travailler avec les équipes DevOps, Data et Software.

**La maîtrise de l'ensemble des technologies mentionnées n'est pas indispensable** : une solide expérience en Machine Learning et une réelle appétence pour les sujets MLOps, infrastructure et production sont les éléments essentiels.