ML Engineer F/H

Groupe La centrale; Paris; Hybride; EUR 70 000 - 110 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Prime de participation

Télétravail — 2 jours/semaine

Tickets restaurant 11€/jour travaillé

Matériel au choix (MAC ou PC)

Formation continue

Résumé du poste

Groupe La Centrale recherche un(e) ML Engineer pour rejoindre l'équipe Data Science et industrialiser les modèles ML, de l’expérimentation à la mise en production. Vous serez référent technique pour les 5 Data Scientists et assurerez fiabilité, templates et libraries réutilisables.

Vous travaillerez sur des pipelines ML robustes sur AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK) et participerez au déploiement des modèles (API, batch) en production, tout en explorant les évolutions AWS/ML et les stacks de

Qualifications

• Formation supérieure en Informatique/Data Science (Bac+5 ou équivalent par l'expérience)
• 5 à 8 ans d’expérience (ML Engineer, Data Engineer, Software Engineer en équipe Data)
• Expériences avérées et multiples de déploiement et maintenance de modèles ML en production
• Maîtrise approfondie de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI/CD, Git, Docker)
• Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data
• Connaissance élargie d’AWS et de ses services/architecture
• Des connaissances en déploiement de ressources Infra as code, idéalement en AWS CDK
• Maitrise de TypeScript
• Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA/LLM, détection de fraude ou ranking.

Responsabilités

• Développer des outils pour mieux déployer les modèles ML en production pour assurer leur performance, leur stabilité, leur monitoring et leur scalabilité
• Être référent(e) technique pour les Data Scientists en les accompagnant sur les bonnes pratiques de développement, création de templates et librairies réutilisables, en coordination avec les équipes Tech
• MLOps & industrialisation : Aider à concevoir et à maintenir des pipelines ML robustes sur AWS Sagemaker, participer aux déploiements des modèles en production (API, batch) avec les DS
• Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur notre écosystème AWS/ML et des stacks de l'équipe Data Science.

Connaissances

Python

AWS SageMaker

CI/CD

Git

Docker

TypeScript

MLOps

Data Engineering

Formation

Bac+5 en Informatique/Data Science

Outils

SageMaker

S3

Lambda

CDK

Athena

Feature store

Scikit-learn

TensorFlow/PyTorch

MLflow

GitHub

Docker

OpenSearch

Description du poste

Le Groupe La Centrale réunit trois expertises complémentaires au cœur de l’automobile : La Centrale, marketplace référente de l’achat/vente de véhicules, Caradisiac, premier média auto francophone et Drivemedia, sa régie publicitaire intégrée.

Avec 9 millions de visites chaque mois, nos plateformes offrent un terrain de jeu unique pour imaginer et développer des produits utiles, performants et innovants.

Filiale d’OLX Group, nous sommes plus de 260 collaborateurs en France engagés pour construire les services auto de demain, au croisement de la data, de la tech et des usages.

Rejoindre le Groupe La Centrale, c’est intégrer une entreprise solide, en pleine accélération, où l’impact est concret et les défis à la hauteur de l’ambition.

DESCRIPTIF DU POSTE

Le Groupe La Centrale recherche un(e)ML Engineerpour rejoindre l'équipe Data Science et devenir le moteur de l’industrialisation des modèles ML de l’expérimentation à la mise en production. Référent(e) technique, vous apportez rigueur, outils et bonnes pratiques pour fiabiliser, standardiser et accélérer le travail des 5 Data Scientists de l'équipe.

Vos principales missions consisteront à :

• Développer des outils pour mieux déployer les modèles ML en production pour assurer leur performance, leur stabilité, leur monitoring et leur scalabilité ;
• Être référent(e) technique pour les Data Scientists en les accompagnant sur les bonnes pratiques de développement, création de templates et librairies réutilisables, en coordination avec les équipes Tech ;
• MLOps & industrialisation : Aider à concevoir et à maintenir des pipelines ML robustes sur AWS Sagemaker, participer aux déploiements des modèles en production (API, batch) avec les DS ;
• Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur notre écosystème AWS/ML et des stacks de l'équipe Data Science.

Environnement et stack technique :

AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK, Athena, Feature store, …), TypeScript, Python, SQL, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow, Github, Docker, CI/CD, OpenSearch

PROFIL

• Formation supérieure en Informatique/Data Science (Bac+5 ou équivalent par l'expérience)
• 5 à 8 ans d’expérience (ML Engineer, Data Engineer, Software Engineer en équipe Data)
• Expériences avérées et multiples de déploiement et maintenance de modèles ML en production
• Maîtrise approfondie de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI/CD, Git, Docker)
• Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data
• Connaissance élargie d’AWS et de ses services/architecture
• Des connaissances en déploiement de ressources Infra as code, idéalement en AWS CDK
• Maitrise de TypeScript
• Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA/LLM, détection de fraude ou ranking.

AVANTAGES

• Des projets data variés à fort impact (pricing, ranking, recommandation, fraude, GenIA…)
• Une équipe experte et bienveillante, dans un environnement agile
• Choix du matériel utilisé (MAC ou PC)
• Formation continue toute l’année (tech, pratiques, conférences)
• Poste basé à Paris centre (à proximité de la gare de St Lazare)
• Ambiance conviviale (événements, séminaires…)
• Prime de participation
• Politique télétravail (2 jours par semaine)
• Carte tickets restaurants (11€/ jour travaillé)

PROCESS RECRUTEMENT

• Entretien RH (30 min)
• Entretien avec Wilfried, Head of Data Science (1h)
• Test technique (cas pratique) à distance
• Echanges avec l’équipe Data Science et debrief du test technique (1h30)
• Entretien final avec Benoit, Head of Data (45min)

À compétences égales, nous encourageons les candidatures de personnes de tous horizons, sans distinction de genre, d'origine, de handicap ou d'expérience, afin de promouvoir la diversité et l'inclusion au sein de notre entreprise.