ML Engineer – Confirmé/Senior (H/F)

Loud Technology; Bordeaux; Hybride; EUR 48 000 - 75 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Rémunération compétitive

Hybrid à Bordeaux

Projets variés chez Grands comptes

Formations et certifications financées

Montée en compétences

Résumé du poste

Loud Technology recherche un ML Engineer confirmé ou senior pour concevoir, développer et déployer des solutions ML en production. Vous travaillerez sur des pipelines end-to-end, déploiement NLP et intégration de LLM, en collaboration avec des Data Engineers et métiers.

Vous maîtrisez Python et les bibliothèques ML, et vous avez une forte expérience en déploiement (Docker/Kubernetes) et outils MLOps. Le poste est hybride avec présence à Bordeaux et opportunités variées chez des grands comptes.

Qualifications

• 3+ ans d'expérience en ML Engineering.
• Maîtrise Python et bibliothèques ML.
• Déploiement de modèles en production (Docker/Kubernetes/APIs).
• Outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Vertex AI, SageMaker).
• Connaissance du feature engineering et du preprocessing.
• Connaissance des bases de données vectorielles et architectures RAG (un plus).
• Anglais (B2-C1) souhaité pour travail avec clients.
• Apprécié : LLM et fine-tuning.
• Apprécié : Certifications cloud ML (AWS/GCP).
• Apprécié : contributions open source ou publications.

Responsabilités

• Concevoir et entraîner des modèles ML pour résoudre les problématiques métier.
• Concevoir des pipelines MLOps pour industrialiser les modèles.
• Déployer et monitorer les modèles en prod (drift, performance).
• Optimiser les performances (feature engineering, tuning).
• Collaborer avec Data Engineers pour l’accès et la préparation des données.
• Traduire les besoins métier en solutions ML pertinentes.
• Assurer versioning et reproductibilité (MLflow, DVC).
• Veiller aux avancées ML/IA et accompagner les clients dans l’adoption de l’IA.

Connaissances

Python

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

MLOps

Docker

Kubernetes

APIs

Feature engineering

Preprocessing

Anglais B2-C1

LLM / fine-tuning

Open source contributions

Formation

Bachelor en informatique / data science / mathématiques appliquées

Outils

MLflow

Kubeflow

Weights & Biases

Vertex AI

SageMaker

Bases de données vectorielles

RAG architectures

Description du poste

Dans le cadre de notre développement au sein du collectif d’expertise .LOUD Technology, nous recherchons un profil ML Engineer confirmé ou senior pour concevoir, développer et déployer des solutions de machine learning en production.

Missions principales

• Développer et entraîner des modèles de machine learning pour répondre aux problématiques métier.
• Concevoir et mettre en place des pipelines MLOps pour l’industrialisation des modèles.
• Déployer et monitorer des modèles en production (drift detection, performance monitoring).
• Optimiser les performances des modèles (feature engineering, hyperparameter tuning).
• Collaborer avec les Data Engineers pour l’accès et la préparation des données.
• Travailler avec les équipes métier pour traduire les besoins en solutions ML pertinentes.
• Mettre en place les bonnes pratiques de versioning et de reproductibilité (MLflow, DVC).
• Assurer une veille technologique active sur les avancées en ML/IA.
• Accompagner nos clients dans leur stratégie d’adoption de l’IA.

Votre profil

• Diplômé(e) en informatique, data science ou mathématiques appliquées, vous disposez d’au moins 3 ans d’expérience en ML Engineering.
• Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Solide expérience en déploiement de modèles en production (Docker, Kubernetes, APIs).
• Maîtrise des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Vertex AI, SageMaker).
• Bonne connaissance des techniques de feature engineering et de preprocessing.
• Expérience avec les bases de données vectorielles et les architectures RAG est un plus.
• Une maîtrise de l’anglais (B2-C1) est souhaitée pour le travail avec l’ensemble de nos clients.
• Apprécié : Expérience avec les LLM et les techniques de fine-tuning.
• Apprécié : Certification cloud ML (AWS ML Specialty, GCP ML Engineer).
• Apprécié : Contribution à des projets open source ou publications.

Types de projets

• Développement de modèles de prédiction et de classification pour des cas d’usage métier.
• Mise en place de pipelines MLOps end-to-end pour l’industrialisation de modèles.
• Déploiement de solutions de NLP et d’analyse de documents.
• Intégration de LLM et développement d’applications d’IA générative.
• Création de systèmes de recommandation et de personnalisation.
• Optimisation et monitoring de modèles en production.

Ce que nous offrons

• Rémunération : Confirmé (3-5 ans) : 48-58k€ / Senior (5+ ans) : 58-75k€ brut annuel, selon profil, expérience et expertise.
• Un environnement de travail flexible : hybride avec présence à Bordeaux (Halle Héméra).
• Des projets variés et stimulants auprès de clients grands comptes (Paris, Toulouse, Bordeaux).
• Une culture centrée sur l’humain : formation continue, certifications financées, montée en compétences.
• Une équipe à taille humaine avec une approche pragmatique et orientée valeur.

Processus de recrutement

• Réponse : Retour sur votre candidature sous 5 jours ouvrés.
• Entretiens : Un premier échange téléphonique suivi d’un entretien technique.

Nous nous engageons à répondre à toutes les candidatures, qu’elles soient retenues ou non.

Concevez et optimisez des pipelines de données robustes pour alimenter les systèmes analytiques et IA de nos clients.

Sécurisez les infrastructures cloud de nos clients et accompagnez-les dans leur conformité et leur stratégie de cybersécurité.