Ml engineer

Dans le cadre de projets innovants autour de la data et de l’intelligence artificielle , notre client renforce ses équipes techniques afin de déployer et industrialiser des solutions de Machine Learning et d’IA générative à forte valeur ajoutée (automatisation, NLP, assistants intelligents, recommandation…).

En tant que Machine Learning Engineer , vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des modèles, de leur conception à leur mise en production :

• Déployer, industrialiser et maintenir des applications de machine learning en production
• Concevoir et orchestrer les pipelines de données (collecte, nettoyage, transformation)
• Mettre en place des processus CI/CD pour automatiser les déploiements ML
• Développer et améliorer les outils de monitoring et d’observabilité des modèles
• Assurer l’intégration des solutions ML au sein des produits digitaux
• Collaborer avec les équipes Data, Produit et IT
• Contribuer aux projets autour de l’IA générative et des LLM (LLMOps)

Profil recherché :

• Bac+5 (école d’ingénieur, université ou équivalent)
• Spécialisation en data, IA ou informatique

Expérience :

• 3 à 6 ans d’expérience en tant que ML Engineer / Data Engineer / MLOps Engineer
• Expérience significative en mise en production de modèles ML
• Une expérience sur des projets IA générative / LLM est un vrai plus

Compétences techniques :

Data & Machine Learning :

• Excellente compréhension des concepts de Machine Learning & MLOps
• Bonne maîtrise des sujets IA générative / LLMOps
• Expérience avec LangChain appréciée
• Maîtrise de la Google Cloud Platform (GCP)
• Expérience en orchestration de pipelines de données
• Solides connaissances en data management :

Développement :

• Excellente maîtrise de Python
• Développement d’API (FastAPI idéalement)
• Développement d’applications avec Streamlit
• Maîtrise du SQL et des bases de données (relationnelles & NoSQL)
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• Maîtrise de Docker & containerisation
• Solide expérience en CI/CD
• Maîtrise de GitHub & GitHub Actions
• Bonnes pratiques de software engineering
• Mise en place d’outils d’observabilité

Compétences fonctionnelles :

• Esprit analytique et orienté résolution de problèmes
• Capacité à travailler en environnement Agile / Scrum
• Aisance relationnelle et travail en équipe
• Capacité à vulgariser des sujets techniques