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AssessFirst recherche un Machine Learning Engineer pour concevoir et déployer des systèmes IA au cœur de nos produits. Vous travaillerez avec les ingénieurs ML, psychométriciens et Product Managers sur des agents autonomes et des outils d’analyse des échanges recruteur-candidat.
Le rôle exige une expérience en ML, Python avancé et maîtrise AWS/SageMaker, Lambda et Kubernetes. Poste en remote intégral en Europe avec une culture d’innovation et d’impact.
Nous sommes une HR Tech en forte croissance, avec une mission claire : révolutionner le recrutement à l’échelle mondiale.
Plutôt que de se baser sur le CV, nous aidons les entreprises à prédire la performance et l’épanouissement des talents grâce à l’analyse de leur personnalité, de leurs motivations et de leur capacité à apprendre.
Aujourd’hui, nous sommes plus de 110 collaborateurs et accompagnons 3 500+ clients dans plus de 40 pays, pour recruter et faire évoluer leurs équipes de manière plus inclusive et plus efficace.
Notre culture ? Ambition, impact et liberté.
Tu veux contribuer à transformer le futur du travail ? On veut te rencontrer.
En tant que Machine Learning Engineer dans l'équipe Science, tu conçois et mets en production les systèmes d'IA au cœur de nos produits. Il s'agit par exemple d'agents qui prennent en charge une mission de recrutement, d'une IA vocale qui mène des entretiens, ou d'outils qui analysent les échanges entre recruteurs et candidats. Les problèmes sont variés : voix, texte, agents, modélisation probabiliste. Tu choisis l'approche selon le problème, pas l'inverse. Tu travailles au quotidien avec nos ingénieurs ML, psychométriciens, Product Managers et les équipes Tech. Tu reportes directement au Chief Product Officer, qui pilote le Produit et la Science, ainsi qu'à ton Team Lead.
Tu rejoins notre équipe Product & Science, composée de 10 personnes : psychométriciens, ML Engineers, ingénieurs MLOps, Data Engineers, Product Managers et Product Designers.
Ton manager est Emeric, notre CPO, qui pilote à la fois le Produit et la Science. Au quotidien, tu avances avec Matthias, notre ML Team Lead, sur la conception de nos systèmes et les choix techniques. Tu travailles aussi avec les équipes back-end, front-end et QA.
Tu as une expérience confirmée en ML Engineering, avec des modèles et systèmes d'IA que tu as personnellement contribué à déployer en production.
Tu maîtrises Python (moderne, typé, asynchrone), les bonnes pratiques de software engineering et le développement de solutions ML de bout en bout, de la préparation des données à l'entraînement et à l'évaluation.
Tu es à l'aise avec l'écosystème AWS, notamment SageMaker, Lambda et Kubernetes, pour développer et industrialiser des systèmes ML.
Tu as une expérience en IA vocale (ASR, TTS) ou dans le développement d'agents conversationnels temps réel, avec une attention particulière portée à la qualité des interactions.
Tu sais concevoir et évaluer des agents IA ou des systèmes complexes, et tu explores les possibilités offertes par les modèles de fondation et les architectures agentiques.
Tu possèdes de solides bases en statistiques, notamment en modélisation probabiliste, calibration et évaluation rigoureuse des modèles. Une expérience en inférence causale, expérimentation ou fairness en ML est un vrai plus.
Tu sais expliquer et défendre tes choix techniques, y compris auprès d'interlocuteurs non techniques, et tu apprécies travailler avec des expertises complémentaires.
Tu es curieux, pragmatique et sensible à l'impact de l'IA sur les personnes. Tu sais arbitrer entre innovation, performance et fiabilité, notamment dans des environnements régulés.
Tu utilises les outils d'IA au quotidien (Claude, ChatGPT, Gemini ou équivalents) pour accélérer ton développement, explorer des approches techniques et challenger tes solutions, tout en gardant un regard critique sur les résultats.
Fourchette salariale : 70 000 € à 85 000 € brut annuel fixe.
Autonomie & flexibilité : tu t'organises librement selon les priorités et les projets du moment.
Full remote : travaille d'où tu veux en Europe !
Tickets resto : carte Swile à 10 € par jour travaillé.
Mutuelle : couverture santé avec Alan.
Épargne & participation : dispositif d'épargne salariale et de participation.
Bien-être : participation à tes activités sportives, chèques cadeaux et plateforme d'avantages.
Coworking : accès à des espaces partagés jusqu'à 5 fois par mois avec Worklib.
Vie d'équipe : une culture forte et quatre séminaires par an pour se retrouver.