Votre mission :

Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des modèles machine learning, de l’industrialisation des pipelines à leur déploiement en production. Vous évoluerez dans un environnement technique exigeant, en collaboration directe avec les équipes Data Science, Data Engineering et IT.

Vos responsabilités principales :

• Industrialiser des modèles ML/IA et transformer des POC en solutions robustes et scalables.
• Développer et optimiser des pipelines de données et d’entraînement.
• Déployer les modèles en production (API, microservices, cloud).
• Mettre en place des pratiques MLOps : CI/CD, monitoring, versioning, supervision.
• Conteneurisation et orchestration : Docker, Kubernetes, Airflow, Kubeflow…
• Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des workflows ML.
• Documenter, expliquer et partager vos travaux auprès de profils techniques et non techniques.

Ce poste est fait pour vous si…

• Vous avez 3 ans d’expérience minimum en Machine Learning Engineering / MLOps / Data Engineering orienté ML.
• Vous maîtrisez Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Vous connaissez les environnements cloud et les plateformes data.
• Vous êtes à l’aise avec CI/CD, Docker, Kubernetes, Airflow/Kubeflow.
• Vous avez une forte culture du produit et un sens aigu de la scalabilité.
• Bonus : connaissance de Snowflake (Snowpark, Snowflake ML).

Pourquoi postuler ?

• Structure tech avec produits internes utilisés en production continue.
• Collaboration directe avec les équipes techniques et produit.
• Forte culture du test, de la qualité et de la montée en compétence.
• Télétravail flexible (jusqu’à 2 jours/semaine).
• Salaire jusqu'a 85.000€ en fonction du profil.

📍 CDI – Paris / Île-de-France

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