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Je recherche un(e) Lead Machine Learning Engineer pour accompagner la Direction Data d’un grand média français dans la mise en place d’une équipe dédiée aux sujets de recommandation et de personnalisation. 👤 Mission Vous interviendrez au cœur d’une équipe Data (PO, Data Scientist, Lead ML, ML Engineer) pour concevoir, déployer et industrialiser des modèles de machine learning en production, dans un environnement full Google Cloud. 💼 Compétences requises : • 5+ années d’expérience en environnement Data / Machine Learning • Déploiement en production de modèles ML (scalabilité, haute perf) • Maîtrise de Google Cloud (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Composer, CloudSQL, IAM) • Très bonnes compétences en Python et SQL • Connaissances de Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Pgvector, Pandas, Hugging Face • Expérience en Terraform / Terragrunt • Très bonnes connaissances en ML, Deep Learning, systèmes de recommandation • Maîtrise de GitLab & GitLab CI/CD • Capacité à vulgariser, communiquer et accompagner une équipe • Expérience des méthodes Agile (Scrum / Kanban) 📍 Modalités : • Présence sur site requise (~50% du temps) • Expérience attendue : Sénior • Environnement : Paris • Matériel sécurisé requis (chiffrement, antivirus, etc.)

la prestation consistera à : • Définir l'architecture et la feuille de route technique, en tenant compte des exigences de performance, de scalabilité et de sécurité • Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code et du modèle • Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest • Organiser et structurer le stockage des données • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données • Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur : • Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning • Expériences dans le développement de modèles de machine learning • Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning • Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM • Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA • Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation • Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture • Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques • Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique • Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban

techniquement une nouvelle squad dédiée à un projet stratégique d’automatisation. Le rôle consiste à encadrer des développeurs junior et confirmés (Paris) ainsi que des ingénieurs réseau, en collaboration avec une équipe déjà en place à Porto. L’objectif : structurer, professionnaliser et faire monter en maturité les pratiques de développement au sein de l’équipe. 🚀 Missions principales Définir des spécifications techniques précises et exploitables Établir des architectures logicielles standardisées Analyser l’existant et proposer des architectures modernes Mettre en place et diffuser de bonnes pratiques de développement Participer à la conception fonctionnelle et technique des besoins collectés auprès des équipes métier Documenter workflows, modèles de données et cahiers des charges Accompagner les analystes et garantir la cohérence globale du SI Contribuer à la réussite de projets de taille moyenne (200–300 j/h) 🧠 Compétences techniques requises (niveau expert) Python & écosystème : Django, FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, Starlette Architectures full stack (front + backend) REST API, GraphQL, OpenAPI Microservices dans Kubernetes Orchestrateurs Python (ex : Prefect) Git et bonnes pratiques d’ingénierie logicielle 🤝 Soft Skills Leadership technique et capacité à encadrer des profils junior/confirmés Forte orientation utilisateur et valeur produite Rigueur, pragmatisme, sens de l’organisation Excellente capacité d’analyse et de résolution de problèmes Anglais professionnel (B2 minimum)