ML Engineer - Production ML & MLOps at Scale

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

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