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Offre d'emploi ML Engineer Google Cloud (Python, Vertex AI, BigQuery) – H/F

Île-de-France

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Le poste

CDI
CDD
Freelance
Dès que possible
1 an renouvelable
50k-70k €⁄an, 480-640 €⁄j
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Île-de-France, France
Publiée le 07/04/2026

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Dans le cadre de l’amélioration de la personnalisation de l’expérience utilisateur, nous constituons une équipe dédiée aux sujets de machine learning et de recommandation en production.

Cette équipe data est composée :

  • d’un Product Owner

  • d’un Data Scientist

  • d’un Lead ML Engineer

  • d’un Machine Learning Engineer

L’environnement technique repose principalement sur Google Cloud Platform avec notamment :

  • Python

  • Vertex AI

  • BigQuery

  • Cloud Run

  • Airflow

  • API REST

  • Terraform

  • GitLab CI/CD

L’objectif est de concevoir, industrialiser et déployer des solutions de machine learning en production, tout en assurant leur performance et leur scalabilité.

Missions

Au sein de l’équipe data et ML, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets de machine learning en production.

Cas d’usage et mise en production
  • Concevoir un premier cas d’usage de personnalisation de l’expérience utilisateur

  • Déployer les modèles en production sur Google Cloud

  • Mettre en place des tests A/B pour mesurer l’impact des recommandations

  • Assurer le monitoring et l’évaluation des performances des modèles

Industrialisation des modèles IA
  • Concevoir et maintenir des pipelines machine learning robustes et scalables

  • Mettre en place les architectures MLOps

  • Exposer les modèles via des API REST (FastAPI ou Flask)

  • Industrialiser les modèles développés par les Data Scientists

  • Mettre en place des workflows CI/CD

Architecture et infrastructure data
  • Structurer et organiser le stockage des données

  • Garantir la scalabilité, la sécurité et la stabilité des environnements

  • Déployer des infrastructures via Infrastructure-as-Code (Terraform)

  • Collaborer avec les Data Engineers et équipes techniques

Collaboration et amélioration continue
  • Participer aux phases de cadrage, planification et delivery

  • Contribuer à la documentation technique

  • Réaliser une veille technologique sur les technologies ML et IA

  • Appliquer les bonnes pratiques de développement et d’architecture data

Profil recherché

Idéalement de formation supérieure (école d'ingénieur, master, ...), vous disposez d’au moins 5 ans d’expérience en machine learning ou en data engineering, ayant déjà déployé des modèles de machine learning en production et maîtrisant les environnements Google Cloud Platform (GCP).

Vous disposez également d'un savoir faire suivant :

Compétences techniques
  • Python

  • SQL

  • Vertex AI

  • BigQuery

  • Cloud Run

  • Airflow

  • FastAPI ou Flask

  • GitLab / GitLab CI/CD

  • Terraform

Connaissances en IA
  • Machine Learning

  • Frameworks ML (TensorFlow, Scikit-learn)

  • Structures de données et architecture data

  • Industrialisation des modèles IA

Méthodologie
  • Méthodes Agile (Scrum ou Kanban)

  • Capacité à vulgariser des sujets techniques

  • Collaboration avec équipes data et produit

Paris, France
250 - 999 salariés
ESN
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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