Machine Learning Engineer

Contexte

La Direction du Numérique d’une entreprise média nationale mène des projets stratégiques en lien étroit avec plusieurs directions transverses, dont la Direction Data.

Cette dernière a pour ambition de faire de la donnée un levier majeur de création de valeur :

• Maximisation de la collecte de données dans un cadre réglementaire maîtrisé,
• Amélioration de la connaissance et de l’expérience utilisateur,
• Mise à disposition d’outils de pilotage et d’aide à la décision.

Elle travaille sur des cas d’usage de recommandation et de machine learning en production, dans un environnement Google Cloud Platform.

La stack technique inclut : Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow, ainsi que d’autres services GCP.

Responsabilités principales

• Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables, de la collecte de données jusqu’à l’exposition des modèles via API REST.
• Organiser, structurer et optimiser le stockage de données dans l’écosystème GCP.
• Garantir l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements ML et data.
• Mettre en place des infrastructures capables de supporter des volumes de données importants.
• Industrialiser les modèles de machine learning en collaboration avec les data scientists.
• Construire, maintenir et améliorer les workflows de CI/CD.
• Travailler en coordination avec les data engineers et les autres équipes techniques pour aligner les pratiques et standards.
• Contribuer à la documentation technique et à sa mise à jour.
• Effectuer une veille technologique active sur les outils, techniques et usages ML.
• Participer au cadrage, à la planification et à la réalisation des fonctionnalités avec l’équipe.

Profil recherché

• Minimum 3 ans d’expérience dans un environnement data / machine learning.
• Expérience confirmée dans le déploiement de modèles ML en production.
• Maîtrise de Google Cloud Platform : Cloud Composer, CloudSQL, Cloud Run, IAM.
• Connaissance des frameworks Flask ou FastAPI pour exposer des modèles via API.
• Maîtrise de Python et SQL.
• Solides compétences en data engineering, architecture et structuration du code.
• Expérience avec Terraform et Terragrunt.
• Bon niveau en machine learning et compréhension des concepts associés.
• Maîtrise de GitLab et GitLab CI/CD.
• Capacité à vulgariser les aspects techniques et à communiquer clairement.
• Connaissance des méthodes agiles (Scrum ou Kanban).

Environnement ou particularités

• Équipe pluridisciplinaire dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur.
• Forte orientation production, industrialisation et performance.
• Environnement cloud moderne basé sur GCP et technologies MLOps.
• Collaboration directe avec des équipes data, produit et techniques.

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.