ML Engineer confirmé (IT) / Freelance

Teaminside; Les Ulis; Hybride; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une société de technologie recherche un ML Engineer confirmé pour une mission de 3 à 6 mois en Île-de-France. Le candidat devra migrer des données vers AWS, optimiser des pipelines, et développer des modèles ML adaptés aux enjeux marketing. Une solide expérience en MLOps est requise, ainsi que la maîtrise de Python, Docker, et des bases de données. Le poste offre la possibilité de télétravail deux jours par semaine.

Qualifications

• Minimum 5 ans d'expérience en Data Science / ML Engineering.
• Solide expérience en MLOps : industrialisation, CI / CD, monitoring.
• Esprit d'analyse, rigueur et capacité à documenter et travailler en équipe.

Responsabilités

• Migration de l'existant Data Science d'Hadoop vers AWS S3 et Dataiku.
• Portage, optimisation et industrialisation des pipelines de données.
• Mise en place et suivi des bonnes pratiques MLOps (CI / CD, monitoring, amélioration continue).
• Développement et déploiement de modèles ML avancés adaptés aux enjeux marketing digital.
• Documentation et partage de bonnes pratiques.

Connaissances

MLOps

Python

Airflow

Docker

Kubernetes

SQL

NoSQL

Hadoop

Spark

AWS

Dataiku

Description du poste

Nous recherchons un ML Engineer confirmé pour une mission de 3 à 6 mois au sein de l?entité Data Analyse & Data Science de la Data Factory Omnicanal.

Objectif : accompagner la montée en puissance des cas d?usage marketing via l?IA, tout en respectant la stratégie de jeu responsable, avec un fort focus sur l?industrialisation et la robustesse des modèles ML.

Missions principales

Le / la ML Engineer interviendra notamment sur :

• Migration de l?existant Data Science d?Hadoop vers AWS S3 et Dataiku
• Portage, optimisation et industrialisation des pipelines de données
• Mise en place et suivi des bonnes pratiques MLOps (CI / CD, monitoring, amélioration continue)
• Développement et déploiement de modèles ML avancés adaptés aux enjeux marketing digital
• Documentation et partage de bonnes pratiques

Infos pratiques

• Lieu : Île de France — 2 jours de TT / semaine
• Démarrage : 29 / 09 / 2025

Profil candidat

Compétences clés recherchées

• Solide expérience en MLOps : industrialisation, CI / CD, monitoring
• Maîtrise de Python, Airflow, Docker / Kubernetes
• Expertise en bases de données SQL & NoSQL
• Connaissance des environnements Hadoop, Spark, AWS
• Expérience sur Dataiku fortement appréciée
• Esprit d?analyse, rigueur, capacité à documenter et travailler en équipe
• Minimum 5 ans d?expérience en Data Science / ML Engineering