Job position Machine Learning Engineering
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Objectifs principaux :
Développer les premiers cas d’usage de personnalisation via des algorithmes de recommandation. Déployer en production et tester (A/B testing) les modèles ML. Mettre en place un monitoring des performances et des indicateurs clés.
Conception & Maintenance :
Construire des pipelines ML scalables (de la collecte des données à l’exposition via API REST). Structurer le stockage des données et garantir leur intégrité/sécurité.
Industrialisation & Infrastructure :
Déployer des environnements stables et évolutifs (GCP). Automatiser les workflows (CI/CD avec GitLab). Industrialiser les modèles IA en collaboration avec les Data Scientists.
Collaboration & Bonnes Pratiques :
Travailler avec les Data Engineers et autres équipes techniques pour appliquer les standards. Documenter les processus et faire de la veille technologique active.
Participation aux phases projet : Cadrage, planification, réalisation des tâches en méthode Agile (Scrum/Kanban).
Candidate profile
Expérience :
3 ans minimum en environnement Data/ML (niveau Confirmé). Déploiement en production de modèles ML (expérience opérationnelle impérative). Cloud & Infrastructure : Maîtrise de Google Cloud Platform (Composer, CloudSQL, Cloud Run, IAM). Expérience avec Terraform/Terragrunt pour l’infrastructure as code. Développement & Data : Python (librairies ML) et SQL (BigQuery). Flask/FastAPI pour les API REST. GitLab CI/CD pour l’intégration continue. Machine Learning : Connaissance des concepts d’IA/ML et de leur industrialisation. Expérience en structuration de données, code et architecture.
Communication : Capacité à vulgariser des sujets techniques pour des non-experts. Maîtrise parfaite du français (oral/écrit) – tous les livrables doivent être rédigés en français. Méthodologie : Pratique des méthodes Agile (Scrum/Kanban). Rigueur dans la documentation et le suivi d’activité (rapports mensuels obligatoires).
Working environment
Organisation :
Direction Technique du Numérique d’un groupe audiovisuel public français. Collaboration étroite avec la Direction Data, créée pour faire de la data un levier de croissance des offres numériques.
Enjeux de la Direction Data : Maximiser la collecte de données (en conformité RGPD). Développer la connaissance utilisateur et l’expérience personnalisée. Fournir des outils d’aide à la décision pour les équipes internes.
Création d’une nouvelle équipe : Dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur via des solutions de recommandation et de machine learning en production. Composition actuelle : 1 Product Owner, 1 Data Scientist, 1 Lead ML Engineer, 1 ML Engineer.
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