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Rôle & Responsabilités Tu piloteras une équipe backend en charge d’un système distribué critique gérant tout le cycle de vie des utilisateurs (abonnement, facturation, services, espace client). Ton rôle : Encadrer, structurer et faire monter en compétences l’équipe. Concevoir l’architecture d’un backend haute-performance et haute-dispo. Contribuer au code (Python3) et garantir qualité, résilience, tests et bonnes pratiques. Assumer le modèle “build & run” : supervision, alerting, performances, fiabilité. Comprendre et optimiser des processus métier complexes (facturation multi-prestataires, gestions d’options, workflows techniques, activation réseau).

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.)

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)

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

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP