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Publié aujourd'hui

Forward Deployed Engineer – Machine Learning Prédictif F/H

Entreprise
Localisation
Paris - 75
Hybride
Type de contrat
Niveau
Confirmé
Rémunération
90–135 k€/an• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
60k€
Au-dessus du marché
45k€fourchette habituelle64k€
Cette offre : 113k€

Basé sur 10 offres pour ce poste (Confirmé, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 45k€–64k€, médiane 60k€. Cette offre (113k€) est au-dessus de la fourchette.

Médiane du marché
425€/j
Estimation
415€/jfourchette habituelle500€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 18 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 425€/j (415€/j–500€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 425 €/jour, P25–P75 : 415–500 €/jour, n = 18 offres. TJM Python à Paris

Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) à Paris : médiane 60 000 €/an, P25–P75 : 45 000–64 000 €/an, n = 10 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Descriptif du poste

Notre client est une deeptech spécialisée dans le développement de modèles de fondation dédiés aux problématiques de machine learning prédictif.

La technologie adresse des cas d’usage tels que le credit scoring, la détection de fraude, le churn, la maintenance prédictive ou la prévision de la demande.

En tant que Forward Deployed Engineer, vous prenez en charge les projets clients après signature et intervenez directement sur leurs données, leurs modèles existants et leur environnement technique. L’objectif est de cadrer le problème prédictif, démontrer la performance de la solution face aux modèles en place puis accompagner son intégration jusqu’à la production.

Le rôle combine une forte profondeur en data science appliquée, la compréhension des enjeux métiers et une responsabilité directe dans la réussite des projets clients. Il ne s’agit ni d’un poste de recherche, ni d’un rôle principalement MLOps, ni d’un poste orienté LLM ou GenAI.

Missions

  • Piloter les projets clients de bout en bout, du cadrage du besoin jusqu’au passage en production
  • Traduire les problématiques métiers en problèmes prédictifs clairement définis avec des métriques de succès adaptées
  • Travailler directement sur les données clients : ingestion, préparation, feature engineering et intégration
  • Construire des pipelines prédictifs et travailler sur des modèles tree-based et gradient boosting
  • Concevoir des frameworks d’évaluation rigoureux et benchmarker les modèles face aux solutions existantes
  • Analyser la calibration, les compromis précision/rappel, les changements de distribution et les performances hors distribution
  • Produire des analyses d’interprétabilité et d’incertitude : SHAP, feature importance, edge cases
  • Animer les échanges techniques avec les équipes data science, engineering et les interlocuteurs métiers des clients
  • Accompagner la mise en production, le monitoring et le transfert de compétences vers les équipes clientes
  • Faire remonter les observations terrain aux équipes produit, ML engineering et recherche
    Contribuer à la construction de méthodologies de déploiement et d’évaluation réutilisables

Profil recherché

  • Formation Bac+5 issue d’une très bonne école d’ingénieurs ; doctorat apprécié
  • Minimum 3 ans d’expérience post-diplôme, idéalement 4 à 7 ans, en data science, machine learning engineering ou conseil technique spécialisé ML
  • Expérience récente et significative en machine learning prédictif sur données tabulaires
  • Excellente maîtrise de Python en dehors d’environnements principalement no-code ou Dataiku
  • Expérience hands-on avec des modèles tree-based / gradient boosting tels que LightGBM, XGBoost ou équivalents
  • Maitrise des méthodologies d’évaluation de modèles et capacité à sélectionner les métriques pertinentes selon le contexte métier
  • Expérience concrète sur des projets ML menés de la donnée brute jusqu’à un environnement de production
  • Expérience récente et substantielle en relation directe avec des clients externes, idéalement avec responsabilité autonome du delivery
  • Expérience sur des problématiques prédictives dans des environnements data-intensive : finance, assurance, énergie, industrie ou secteurs comparables
  • Bonne compréhension des Tabular Foundation Models et de leur écosystème
  • Anglais courant indispensable pour travailler directement avec des clients et des équipes internationales
  • Une expérience professionnelle ou académique internationale constitue un plus

Environnement technique

Python, SQL, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch, JAX, SHAP, machine learning prédictif, données tabulaires, feature engineering, calibration, OOD testing, uncertainty quantification, MLflow, monitoring, drift detection, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Parquet, DuckDB, API, cloud, on-premise, infrastructure hybride.

A propos de Bluethink

Bluethink est un cabinet de recrutement spécialisé dans les métiers tech, data, IA et produit. Nous accompagnons des entreprises technologiques et des équipes en forte croissance sur des recrutements à fort niveau d’exigence, avec une approche directe, spécialisée et confidentielle.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • SQL
  • Scikit-learn
  • LightGBM
  • XGBoost
  • PyTorch
  • JAX
  • SHAP
  • MLflow
  • Docker
  • Kubernetes
  • AWS
  • Google Cloud Platform
  • Parquet
  • DuckDB
  • API Development

Un plus

  • MLOps
  • GenAI
  • Monitoring / Observability
  • Machine Learning
  • Dataiku
  • Finance (domaine)
  • Anglais
  • QA Testing
  • Cloud
  • Artificial Intelligence
  • Data Science

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Plan d'action

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