Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 73 offres pour ce poste (Mid, France), le marché se situe autour de 45k€ (43k€–53k€).
NEXTON recrute un ML Engineer H/F, en CDI, à Paris !
Ton futur environnement de travail :
Tu seras intégré à l'équipe AI Product au sein de la direction DATA d'un grand groupe multimédia d'envergure internationale. Cette direction a pour mission d'équiper le groupe avec les outils nécessaires pour maximiser l'utilisation des données, améliorer l'expérience client et favoriser une approche data-driven.
Tu évolueras dans un environnement scale-up stimulant : nos applications sont utilisées par des millions d'abonnés à travers divers devices (iOS, Android, décodeurs, etc.) et génèrent une quantité massive de logs (des dizaines de To par jour) pour alimenter nos modèles de machine learning.
Tes missions :
Au sein de nos équipes d'experts, tes missions seront les suivantes :
Développement de modèles ML : Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de machine learning adaptés à des cas d'usage variés (recommandation, segmentation, scoring, prédiction, détection d'anomalies, NLP, etc.).
MLOps & industrialisation : Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour assurer le versioning, le suivi des expérimentations, le déploiement et le monitoring des modèles en production.
Conception de pipelines de données : Construire et maintenir des pipelines de traitement de données robustes, scalables et automatisés, en s'appuyant sur les services AWS et les outils de l'écosystème.
Feature Engineering & Feature Store : Contribuer à l'alimentation et à l'évolution du Feature Store commun, en garantissant la qualité, la réutilisabilité et la cohérence des features produites.
Collaboration transverse : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, les équipes métier et les product owners pour comprendre les besoins et livrer des solutions à forte valeur ajoutée.
Veille & innovation : Assurer une veille active sur les nouvelles techniques et outils IA/ML et proposer des améliorations continues des pratiques et des architectures en place.
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