Machine Learning Engineer (H/F) | Stage

Liora; Courbevoie; Hybride; EUR 7 812 - 13 392; Temps partiel

Avantages offerts par ce poste

Télétravail ponctuel autorisé

Résumé du poste

Liora vous propose un stage en Machine Learning Engineering au sein de l'équipe Data Science, basé à Courbevoie. Vous travaillerez sur l’industrialisation des projets ML, la conception et le déploiement de pipelines d’entraînement, et vous accompagnerez des apprenants sur des projets ML.

Le poste exige une formation en Data Science/IA, une maîtrise de Python et des frameworks ML, avec des compétences MLOps (Docker/Kubernetes/CI-CD) et un bon niveau de français et d’anglais.

Qualifications

• Formation orientée Data Science et IA.
• Maîtrise avancée de Python et des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Connaissances MLOps et déploiement de modèles (Docker, Kubernetes, CI/CD).
• Intérêt pour la pédagogie et le secteur de la formation.
• Bon niveau en français et en anglais, à l’oral et à l’écrit.

Responsabilités

• Développement: création et mise à jour de notebooks Python sur des sujets avancés de ML/Deep Learning, industrialisation des pipelines.
• Accompagnement des apprenants sur des projets ML Engineering.
• Pédagogie: animation de Masterclasses et événements ML.
• Autoformation: veille sur technologies ML/MLOps et rédaction éventuelle d’articles techniques.

Connaissances

Python

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

MLOps

Cloud Computing

Français

Anglais

Pédagogie

Formation

Formation orientée Data Science et IA

Outils

Docker

Kubernetes

CI/CD

Description du poste

Machine Learning Engineer (H/F) | Stage

• Courbevoie
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Machine Learning Engineer (H/F) | Stage

À propos

Liora est une école de formation tech nouvelle génération, née en 2025 du rebranding de DataScientest.

Nous aidons les talents de demain à acquérir les compétences qui comptent vraiment dans un monde en constante transformation.

Notre conviction: l’éducation au XXIᵉ siècle doit être innovation technologique, pratique, et centrée sur l’humain. Nous offrons une pédagogie hybride unique qui combine apprentissage autonome, mentorat expert et interactions directes avec des professionnels de la tech.

Pour cela, nous avons développé une pédagogie hybride unique, combinant apprentissage autonome, mentorat par des experts et interactions directes avec des professionnels de la tech.

Liora propose des parcours d’excellence, 100 % à distance, dans les domaines clés de la tech :

• Data & Intelligence Artificielle
• Cloud & Développement
• Cybersécurité
• Digital

Nos formats bootcamp intensifs et part-time permettent à chacun d’apprendre à son rythme, où qu’il soit, grâce à une plateforme “ready-to-code” orientée projets concrets.

Descriptif du poste

Le MLOps est aujourd'hui incontournable pour industrialiser les projets de Machine Learning. Il permet de :

• Automatiser le cycle de vie complet des modèles ML
• Garantir la reproductibilité et la qualité des modèles
• Faciliter la collaboration entre Data Scientists et équipes métier
• Accélérer le passage de l'expérimentation à la production.

Au Sein De L'équipe Machine Learning Engineering Du Pôle Data Science, Vous Serez Amenés à Intervenir Sur Les Parcours Machine Learning Engineer (en Priorité) Et Data Scientist. Le Rôle S'articule Autour Des Axes Suivants

• Développement : mise à jour et création de notebooks Python sur des sujets avancés de Machine & Deep Learning, avec un focus particulier sur l'industrialisation du ML : Conception et optimisation de pipelines d'entraînement | Déploiement de modèles | Versioning des données & modèles | Automatisation des worklows & monitoring.
• Application : accompagnement d'apprenants sur des projets de Machine Learning Engineering.
• Pédagogie : participation à l'animation de Masterclasses et d'évènements techniques autour du ML Engineering.
• Autoformation : recherche sur des technologies complexes et récentes en Machine Learning et MLOps, pouvant mener à la rédaction d'articles techniques.

Profil recherché

• Issu(e) d’une formation orientée Data Science et/ou Intelligence Artificielle.
• Excellente maîtrise de Python et des frameworks de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Bonne connaissance des outils de MLOps et de déploiement de modèles (Docker, Kubernetes, CI/CD).
• Motivé.e à monter rapidement en compétences en Machine Learning Engineering et MLOps.
• Les connaissances en Cloud Computing (AWS, GCP, Azure) et en Big Data sont un plus.
• Très bon niveau écrit et oral en français et anglais.
• Appétence pour la pédagogie et le monde de la formation.

Informations complémentaires

• Type de contrat : Stage (6 à 6 mois)
• Lieu : Courbevoie
• Télétravail ponctuel autorisé

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