ML engineer

Exalt est un collectif de consultants experts, réunis autour d’un ADN commun : mettre leurs connaissances au service des défis complexes de leurs clients afin d’accélérer leur développement, quel que soit leur secteur d’activité.

Fondée par 7 eXaltés en juillet 2018, autour des valeurs d’intrapreneuriat, de co-apprentissage et de co-construction, Exalt inscrit son développement dans un engagement fort auprès de ses clients et de ses équipes.

Le collectif s’organise autour de trois univers :

• Tech & Digital
• Financial Services
• Engineering

Au sein de l’univers Tech & Digital, Exalt Value est la filiale dédiée à la data. Elle accompagne les entreprises dans l’exploitation et la valorisation de leurs données.

L’expertise d’Exalt Value repose sur un accompagnement à 360°, combinant des compétences techniques, méthodologiques et métier, afin de transformer la data en un véritable levier de performance business.

En interaction avec les équipes techniques et métiers, vous serez amené(e) à :

🔹 Machine Learning & Data

• Participer à la conception et au développement de modèles de machine learning
• Contribuer à la préparation, transformation et valorisation des données
• Évaluer et améliorer les performances des modèles

🔹 Industrialisation & MLOps

• Mettre en production des modèles de machine learning
• Concevoir et maintenir des pipelines de données et de ML
• Assurer le suivi, monitoring et maintien en conditions opérationnelles des modèles

🔹 Data Platform & Engineering

• Participer à la conception d’architectures data robustes et scalables
• Contribuer à l’optimisation du stockage et du traitement des données
• Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données

🔹 DevOps & bonnes pratiques

• Participer à la mise en place des processus de CI/CD
• Contribuer à l’automatisation des déploiements
• Appliquer les bonnes pratiques de développement (tests, versioning, documentation)

🔹 Collaboration & delivery

• Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, data engineers et équipes produit
• Participer aux rituels Agile (Scrum / Kanban)
• Contribuer à la documentation et au partage de connaissances

Expertises requises :

• Minimum 3 ans d’expérience en data / machine learning
• Maîtrise de GCP ou AWS ou Azure
• Bonnes connaissances en Python et SQL
• Solides bases en data architecture et structures de données
• Capacité à vulgariser des sujets techniques