Lead data & ML engineer (F/H)

LeanPay; Lille; Hybride; EUR 50 000 - 61 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail 2 jours/semaine

Déjeuner Swile 8€/jour (50% pris en)

RTT 10 jours/an

Mutuelle Swisslife

Sorties d’équipe

LeanBoost 10€/mois

Résumé du poste

LeanPay, à Lille, recherche un ingénieur Data/IA polyvalent pour porter les sujets Data et IA de l’équipe Application: architecture data, ML engineering et industrialisation des modèles, du POC à la mise en production.

Vous encadrerez bientôt un Data & ML Engineer junior, définirez les bonnes pratiques et participerez à la roadmap outil AWS, PostgreSQL et algorithmes génératifs ou prédictifs, en collaboration avec les devs et le product.

Qualifications

• Expérience solide en ML Engineering et mise en production.
• Expertise en engineering et cloud, surtout AWS.
• Mentalité lead et transmission pour construire une base technique saine.
• Sensibilité produit et capacité à lier code et expérience utilisateur.
• Méthode et résilience face à l'inconnu et aux blocages techniques.

Responsabilités

• Architecture data et data engineering.
• Industrialisation (MLOps) des solutions pour production AWS.
• Conception et implémentation de modèles (génératifs ou prédictifs).
• Collaboration avec développeurs et produit pour transformer les modèles en features UI.
• Veille stratégique sur IA et data pour guider la roadmap technique.
• Management et structuration, encadrement du profil junior et bonnes pratiques.

Connaissances

ML Engineering

Data Engineering

AWS

Data Architecture

Leadership

Pipelines

Outils

PostgreSQL

AWS

Description du poste

La gestion des impayés, c'est encore trop souvent des fichiers Excel sans fin et des relances chronophages.

Edouard et Socrate ont lancé LeanPay en 2020 pour régler ça : notre SaaS se branche aux outils comptables et de facturation de nos clients — Sage, Cegid, Pennylane, SAP, Microsoft Dynamics (…) — et automatise toute la gestion du poste client, du suivi jusqu'au paiement.

Où on en est : plus de 3 000 utilisateurs, dont les équipes financières d'Europcar, Le Point, Brut, Weldom, Meteojob, Afigec et Soficar. 4,8/5 sur Trustpilot, prix de l'innovation AFDCC 2025. Nous sommes 25, à Lille, et nous passons d'une phase de croissance à une phase d'industrialisation : consolider ce qu'on a construit, le faire tenir à l'échelle, et proposer toujours plus de fonctionnalités utiles dans notre produit.

Envie de voir de quoi on parle ? Il y a une démo interactive du produit sur notre site, et les témoignages de nos clients sont par ici.

Le poste en trois lignes

Tu rejoins notre équipe Application — deux développeurs front-end, trois back-end et deux product managers — pour y porter les sujets Data et IA. Notre suite de fonctionnalités IA est en bêta et utilisée par nos clients : ton rôle est de la faire passer à l'échelle, de la donnée jusqu'à la production.

À terme, tu encadreras un Data & ML Engineer junior, que tu recruteras avec nous.

Pourquoi ce poste compte chez nous

C'est une création de poste.

Notre IA est déjà entre les mains de nos clients, en bêta : score de risque calculé en continu, détection des signaux faibles dans les comportements de paiement, relances adaptatives, agent conversationnel, agent d'appel. C'est l'équipe Application qui l'a construite, en plus de son périmètre produit.

Tu seras le propriétaire à la donnée et des modèles, de l'architecture jusqu'à la production, et tu décideras de la suite. Tu arrives sur une base qui tourne, avec l'espace pour choisir où on va.

L'IA chez LeanPay, c'est l'outil qui permet à nos utilisateurs de passer d'une gestion efficace à une stratégie de recouvrement augmentée, automatisée et adaptée à chaque client.

Tu seras le moteur et le référent de nos initiatives Data et IA, avec la responsabilité de structurer cette expertise :

• Architecture & data engineering : définir les bonnes pratiques, concevoir et optimiser la structure de nos flux de données (notamment autour de PostgreSQL) pour alimenter efficacement nos services intelligents.
• Industrialisation (MLOps) : piloter le déploiement, le packaging et le monitoring des solutions pour qu'elles s'intègrent de manière fluide, robuste et scalable dans notre architecture de production AWS.
• Conception & implémentation : superviser le choix des modèles (génératifs ou prédictifs) et construire des cas d'usage concrets à fort impact (scoring de solvabilité, relances contextuelles automatisées).
• Collaboration & évangélisation : travailler main dans la main avec les développeurs et l'équipe produit pour faire passer les modèles de l'état de script à de réelles fonctionnalités dans l'interface utilisateur.
• Veille stratégique : assurer une veille constante sur les évolutions de l'IA et de l'ingénierie des données pour challenger notre roadmap technique et nos choix d'outils.
• Management & structuration : encadrer et accompagner la montée en compétences du profil junior en cours de recrutement. Définir les bonnes pratiques d'architecture data/ML, poser des fondations techniques saines et piloter l'activité globale sur ces sujets au sein de l'équipe application.

Soyons transparents : c'est un poste polyvalent

Tu l'as compris, ce rôle couvre un spectre large — du data engineering au MLOps, du POC GenAI à l'architecture, sans oublier la transmission à l'équipe. C'est un choix assumé : à ce stade, on cherche un bâtisseur capable de tenir le fil de bout en bout, pas un spécialiste d'une seule brique.

Concrètement, ça veut dire que tu ne feras pas tout, tout le temps. On avance par priorités, et l'équipe Data/IA grandira pour absorber le périmètre au fur et à mesure. Ce poste est le point de départ, pas la charge finale.

Voici ce qu’on attend de toi les premiers mois :

• 0–3 mois (fondations) : comprendre la donnée existante, poser les fondations data, livrer un premier POC à valeur rapide.
• 3–6 mois (production) : industrialiser ce premier cas d'usage en production, structurer les bonnes pratiques.
• 6 mois +/- (scale) : recruter et faire monter le profil junior, élargir la roadmap IA.

Notre stack technique

Le socle (le cadre de l’équipe) :

Le lab IA & Data (ton terrain d'exploration) : ici, c'est toi l'expert. Tu proposes, tu testes et tu structures les meilleurs outils & solutions pour nos besoins Data/IA, du POC à la mise en production.

Tu es fait pour ce poste si ...

• Expérience solide : tu justifies d'une expérience significative en ML Engineering, avec des succès avérés de mise en production et d'industrialisation de modèles complexes.
• Expertise engineering & cloud : tu es à l’aise avec les données (analyse, stockage, pipelines) et tu sais mettre ça en production (une aisance avec l'environnement AWS est un plus).
• Mentalité lead & transmission : tu as la volonté d'apporter une vision d'architecture, de poser des fondations techniques saines et d'accompagner une future équipe dans la montée en compétences sur la data.
• Sensibilité produit : le code est pour toi un moyen de résoudre des problèmes utilisateurs. Tu es guidé(e) par l'impact business et l'expérience client finale.
• Méthode & résilience : face à l'inconnu ou à un blocage technique, tu sais structurer tes recherches, poser des diagnostics clairs et proposer des scénarios alternatifs (plans B, C, D).

Ce que nous offrons ...

Salaire : à partir de 55K€ annuel brut fixe (selon profil et expérience)

Flexibilité : 2 jours de télétravail fixes (mar/jeu) + 12 jours "joker" par an pour tes besoins personnels

Déjeuner : carte Swile (8€/jour, 50% pris en charge)

Repos : 10 jours de RTT par an (en fonction de ton type de contrat)

Santé : mutuelle Swisslife (50% employeur pour toi et tes enfants)

Sorties d’équipe : des moments conviviaux réguliers, planifiés à l'avance et sur la base du volontariat

LeanBoost : 10€/mois/collaborateur pour proposer et participer à des projets qui améliorent la vie au bureau et la cohésion d’équipe

Travailler chez LeanPay

Notre ambition : équiper le plus grand nombre de directions financières en France, puis en Europe. On y croit parce qu'on mesure ce que le produit change chez nos utilisateurs — 40 % de DSO en moins en trois mois et le temps passé à relancer divisé par quatre.

On apprend en faisant. On lance, on regarde ce que ça donne, on corrige. Parfois ça ne prend pas — ce qui compte, c'est ce qu'on en tire pour la suite.

Beaucoup d'autonomie sur le comment. On te donne un objectif, tu décides de la meilleure façon d'y arriver. Ça vaut aussi pour tes outils métier du quotidien : tu choisis ceux qui te rendent efficace.

Nous sommes 25, après 6 ans d'existence. À cette taille, les décisions se prennent en direct, sans étage intermédiaire, et ta voix compte.

Tous nos process internes ne sont pas encore écrits. On les construit au fil de l'eau, ensemble. Si tu as besoin d'un cadre déjà défini pour avancer, tu seras probablement frustré chez nous. Si tu préfères le dessiner, tu es au bon endroit.

Discutons ensemble

Chez LeanPay, on prend le temps de se rencontrer et de faire connaissance :

• Premier appel de découverte avec Claire (HRBP)
• Echange technique en présentiel ou à distance avec Edouard (CTO & Co-fondateur)
• Entretien technique en présentiel avec Edouard (CTO & Co-fondateur)
• Rencontre avec Socrate (CEO & Co-fondateur)
• (Rencontre informelle) avec l'équipe autour d'un café ou d’un déj

Nous étudions toutes les candidatures avec la même attention, sans distinction d'origine, de genre, d'âge, de situation de handicap, de religion, d'orientation sexuelle ou de toute autre caractéristique protégée par la loi.

En candidatant, tu acceptes que LeanPay traite tes données pour évaluer ta candidature. Elles sont conservées deux ans au maximum dans notre vivier, puis supprimées. Pour rechercher dans ce vivier, nous utilisons un outil de sourcing tiers, hébergé dans l'Union européenne, qui peut enrichir ton profil à partir de sources publiques. Tu peux à tout moment accéder à tes données, les faire corriger ou demander leur suppression en écrivant à [e-mail].

LeanPay ne demande jamais de paiement à un candidat et ne passe par aucune plateforme payante. Un message suspect ? Signale-le à [e-mail].