Machine Learning Engineer – Practice IA MARGO

MARGO; Paris; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambitieux projets techniques

Accompagnement par experts reconnus

Communauté d’ingénieurs passionnés

Culture d’exigence technique et de dév

Job summary

the company recherche un Machine Learning Engineer à Paris pour industrialiser les modèles et piloter leur cycle de vie en production. Vous développerez des APIs, conteneuriserez et orchestrerez les solutions sur Kubernetes, et participerez à la conception de pipelines CI/CD dédiés au ML.

Vous collaborerez avec Data Scientists et Data Engineers, maîtriserez les environnements Cloud et les outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Docker).

Qualifications

• Formation : Bac+5 (école d’ingénieur, université) en informatique ou mathématiques appliquées.
• Maîtrise avancée de Python et des bonnes pratiques logicielles (Git, tests unitaires/ d'intégration, packaging).
• Solide expérience sur les plateformes Cloud (AWS, Azure ou GCP) et l’Infrastructure as Code (Terraform est un plus).
• Maîtrise de l'écosystème MLOps : MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes.
• Connaissances Data : bibliothèques ML (Scikit-learn, Pandas) et Deep Learning (TensorFlow, PyTorch).
• Expérience : deployment de modèles ML en production (batch ou streaming).
• Mindset : rigueur sur le code et l'automatisation, sens de l'architecture.

Responsibilities

• Industrialiser les modèles ML et garantir leur cycle de vie en production.
• Développer des APIs performantes (FastAPI, Flask) pour exposer les modèles.
• Conteneuriser les solutions (Docker) et orchestrer sur Kubernetes.
• Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD dédiés au ML (réentraînement, validation).
• Mettre en place et gérer des outils d'orchestration de flux (Airflow, Kubeflow, Dagster).
• Gérer le versioning des données et des modèles (DVC, MLflow).
• Optimiser latence et utilisation des ressources (CPU/GPU).
• Refactoriser le code selon les standards (Clean Code, TDD).
• Gérer les Feature Stores et assurer la reproductibilité.

Skills

Python

Git

Tests unitaires

CI/CD

Docker

Kubernetes

Terraform

MLflow

Kubeflow

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Cloud (AWS/Azure/GCP)

Data engineering collaboration

Education

Bac+5 informatique ou Mathématiques appliquées

Tools

FastAPI

Flask

Docker

Kubernetes

Airflow

Kubeflow

Dagster

DVC

MLflow

Job description

Qui sommes nous ?

Chez the company, nos consultants travaillent sur ce qui compte vraiment : des projets complexes qui allient challenge intellectuel et impact business réel. C’est pourquoi nous accompagnons les plus grands acteurs de la finance, de l’industrie et de la tech sur leurs projets les plus stratégiques en Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Pourquoi rejoindre la practice IA ?Vous évoluerez au sein d’une équipe encadrée par Hamza Bouanani, Practice Manager IA chez the company, également Lead Data Scientist chez BNP Paribas. Travailler à ses côtés, c’est intégrer une équipe d’experts passionnés, être challengé sur le plan technique et méthodologique, et contribuer à des projets à fort impact pour les clients.

Vos missions

Nous recherchons unMachine Learning Engineerpour rejoindre nos équipes et intervenir au cœur de la stratégie Data de nos clients (Industrie, Finance, Énergie). Votre objectif principal sera d'industrialiser les algorithmes de Machine Learning et de garantir leur cycle de vie en production.

1. Industrialisation & Déploiement (Model Serving)

• Transformation des modèles de recherche (Proof of Concept) en code de production robuste, testé et optimisé.
• Développement d'APIs performantes (FastAPI, Flask) pour exposer les modèles aux applications métiers.
• Conteneurisation des solutions (Docker) et orchestration sur des clusters (Kubernetes) pour assurer la scalabilité et la haute disponibilité.

2. Architecture MLOps & Automatisation

• Conception et maintenance de pipelines CI/CD dédiés au Machine Learning (réentraînement automatique, validation des modèles).
• Mise en place et gestion d'outils d'orchestration de flux de données (Airflow, Kubeflow, Dagster).
• Gestion du versioning des données et des modèles (DVC, MLflow) pour assurer la reproductibilité des expériences.

3. Performance & Optimisation

• Optimisation des temps de réponse (latence) et de l'utilisation des ressources de calcul (CPU/GPU).
• Refactoring de code pour respecter les standards de Software Craftsmanship (Clean Code, TDD).
• Gestion des Feature Stores pour centraliser et servir les variables calculées en temps réel.

Votre rôle inclura également :

Monitoring avancé :Mise en place de sondes pour détecter le "Data Drift" (dérive des données) ou le "Model Drift" et déclencher des alertes proactives.

Collaboration transverse :Faire le pont entre les Data Scientists (mathématiques/modélisation) et les Data Engineers (infrastructure/données) pour fluidifier les mises en production.

Évangélisation :Diffuser les bonnes pratiques de développement logiciel au sein des équipes Data Science.

Profil recherché

• Formation : Bac+5 (école d’ingénieur, université) en Informatique ou Mathématiques Appliquées.
• Compétences Techniques Cœurs :
• Maîtrise avancée de Python et des bonnes pratiques logicielles (Git, Tests unitaires/d'intégration, Packaging).
• Solide expérience sur les plateformes Cloud (AWS, Azure ou GCP) et l'IaC (Terraform est un plus).
• Maîtrise de l'écosystème MLOps : MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes.
• Connaissances Data : Bonne compréhension des bibliothèques ML (Scikit-learn, Pandas) et Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) pour pouvoir optimiser le code des Data Scientists.
• Expérience : Vous avez une expérience significative dans le déploiement de modèles ML en production (batch ou temps réel).
• Mindset :
• Rigueur absolue sur la qualité du code et l'automatisation.
• Goût pour la résolution de problèmes d'architecture complexes.
• Capacité à travailler dans des environnements techniques hétérogènes.

Ce que nous offrons

• Des missions ambitieuses et variées, toujours sélectionnées pour leur valeur ajoutée ;
• Un accompagnement de proximité par des experts reconnus ;
• Une communauté d’ingénieurs passionnés, avec workshops, conférences et échanges réguliers ;
• Une culture d’exigence technique, de partage des connaissances et de développement continu.

La suite ?

Premier entretien :Échangez avec un recruteur et un business developer

Entretien Technique :Montrez vos compétences et recevez un retour d'expérience

Entretien de Motivation :Rencontrez un membre du comité de direction

ENGAGEMENTPOURL'INCLUSION

the companys'engageàoffrirdesopportunitéségalesàtous,nouscultivonsunenvironnementdetravailinclusifquivaloriseladiversité.

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