Basé sur 55 offres pour ce poste (Confirmé, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–53k€, médiane 48k€. Cette offre (45k€) est dans la fourchette.
Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 47 500 €/an, P25–P75 : 42 500–52 500 €/an, n = 55 offres. Salaire Python à Lyon
Baromètre TJM et salaires ITRejoindre une équipe de shapers qui partagent des valeurs et des convictions écologiques humaines et sociales et intégrer un projet client challengeant ça te dit ?
Ce poste est en CDI !
Localisation : Lyon.
Mode hybride avec possibilité de travailler depuis chez toi 2 à 3 jours par semaine.
Le salaire est compris entre 40 et 50k€ en fonction de ton profil !
Découvre tes futurs défis :
Au sein de l’équipe de l’un de nos clients, vous participez au développement et à l’évolution d’applications et de services back-end en Python. Vous contribuez également au maintien de la stack technique, à la qualité du code, à l’industrialisation des traitements de données et des modèles de machine learning, ainsi qu’à la diffusion des bonnes pratiques de développement et de MLOps.
Vos principales missions seront les suivantes :
Contribuer à la conception et à la mise en œuvre d’architectures applicatives et MLOps dans le cadre de la refonte d’applications critiques ;
Développer et maintenir en Python des applications et services back-end et des solutions IA (LLM, Agents, RAG), ainsi que les composants nécessaires à l’industrialisation des modèles de machine learning ;
Participer à l’intégration, à l’automatisation et au déploiement des applications, des pipelines de données et des modèles en production ;
Analyser les incidents et résoudre les problèmes remontés par les équipes métier, notamment ceux liés aux traitements de données et aux modèles déployés ;
Contribuer au maintien et à l’évolution de la stack technique de développement et de la plateforme MLOps ;
Participer aux revues de code et aux revues techniques, ainsi qu’à la mise en place de solutions de supervision et de monitoring des applications, pipelines et modèles ;
Contribuer à la mise en place et au respect des bonnes pratiques : qualité et lisibilité du code, tests, documentation, automatisation, sécurité, reproductibilité, suivi de la performance des modèles, sobriété numérique et maîtrise de la dette technique ;
Participer à l’identification et au traitement de l’obsolescence applicative, technique et des composants de la plateforme MLOps.
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