Data Scientist & AI Engineer - ML on GCP & MLOps

NEO2; Île-de-France; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

NEO2 Digital recherche un Data Scientist / AI Engineer pour renforcer son équipe en région parisienne. Vous interviendrez chez l’un de nos clients, au sein de l’équipe digital marketing, sur des missions liées à l’apprentissage automatique et à l’ingénierie des données.

Vous travaillerez sur le développement et le déploiement de modèles ML, l’architecture cloud et les pipelines d’ingestion et de monitoring, dans un cadre agile et dynamique.

Qualifications

• Maîtrisez Google Cloud Platform et BigQuery (niveau confirmé/avancé).
• Maîtrisez Terraform, SQL, UNIX et scripting Perl/Shell.
• Maîtrisez Python full stack, Docker et Git.
• Expérience en mise en production de modèles ML (MLOps).
• Autonomie et capacité à communiquer avec des interlocuteurs métier variés.
• Esprit d'équipe et environnement dynamique.
• Anglais et français bilingues.

Responsibilities

• Faire le lien avec les équipes métier du digital marketing et comprendre leurs besoins.
• Développer, mettre en œuvre et maintenir des modèles ML (détection d’anomalies, moteur de recommandation).
• Concevoir et déployer le pipeline ML, du réentraînement au monitoring.
• Surveiller et améliorer les modèles en production avec des déploiements à faible latence.
• Travailler avec Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI) pour le développement et le déploiement.
• Utiliser Terraform, Docker et GitHub Actions pour des solutions scalables.
• Participer aux cérémonies d’équipe et intervenir sur de nouveaux sujets et l’existant.

Skills

GCP (BigQuery)

BigQuery

Terraform

SQL

UNIX

Perl

Shell scripting

Python

Docker

Git

MLOps

Anglais bilingue

Tools

Docker

Git

Terraform

BigQuery

Job description

NEO2 Digital recherche un Data Scientist / AI Engineer pour renforcer son équipe en région parisienne. Vous interviendrez chez l’un de nos clients, au sein de l’équipe digital marketing, sur des missions liées à l’apprentissage automatique et à l’ingénierie des données.

Vous travaillerez sur le développement et le déploiement de modèles ML, l’architecture cloud et les pipelines d’ingestion et de monitoring, dans un cadre agile et dynamique.