Forward Deployed Engineer: Predictive AI for Tabular Data

URBAN LINKER; Paris; Hybride; EUR 80 000 - 100 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail 1-2 jours/semaine

Mutuelle

Congés payés & RTT

Résumé du poste

URBAN LINKER, startup deep-tech en amorçage, recherche un Forward Deployed Engineer pour déployer et industrialiser une infrastructure prédictive fondée sur des Foundation Models appliqués à des données tabulaires (finance, risque, opérations).

Vous serez le point de contact technique auprès des clients, cadrant le business, l’ingestion de données, le feature engineering et le déploiement en cloud/on‑premise/hybride, avec une forte autonomie.

Qualifications

• Expérience : 3 à 7 ans en ML Engineer, Data Scientist ou Consultant technique ML, avec au moins un projet ML tabulaire déployé en production.
• Maîtrise Python, pipelines tabulaires et ML classique (calibration, leakage, SHAP).
• Stack technique : SQL, Parquet, DuckDB, Docker, Kubernetes, cloud (AWS/GCP), scikit-learn, LightGBM/XGBoost, PyTorch/JAX.

Responsabilités

• Livraison de bout en bout : cadrage du business, métriques et mise en production.
• Intégration technique : adaptation des pipelines à la stack client (ingestion, feature engineering, API, infra).
• Évaluation rigoureuse : comparaison du foundation model via tests OOD et interprétabilité (SHAP).
• Monitoring & feedback loop : suivi du drift et transmissions des résultats à l'équipe.</li>
• Intervenir comme point de contact technique principal auprès des clients.
• Animer des ateliers techniques et documenter pour autonomie client.

Connaissances

Python

Data pipelines

ML engineering

SHAP

ML concepts

Outils

Docker

Kubernetes

DuckDB

Parquet

SQL

AWS

GCP

scikit-learn

LightGBM/XGBoost

PyTorch

Description du poste

URBAN LINKER, startup deep-tech en amorçage, recherche un Forward Deployed Engineer pour déployer et industrialiser une infrastructure prédictive fondée sur des Foundation Models appliqués à des données tabulaires (finance, risque, opérations).

Vous serez le point de contact technique auprès des clients, cadrant le business, l’ingestion de données, le feature engineering et le déploiement en cloud/on‑premise/hybride, avec une forte autonomie.