Basé sur 40 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 53k€–63k€, médiane 54k€. Cette offre (105k€) est au-dessus de la fourchette.
Vous accompagnerez des clients grands comptes dans le déploiement, l'évaluation et la mise en production de modèles de Machine Learning complexes. À la croisée de l'ingénierie ML, de la Data Science appliquée et du conseil stratégique, vous prouverez la valeur scientifique des solutions directement sur le terrain. Au quotidien, vous serez amené(e) à :
Piloter le cadrage et l'ingénierie de données : Analyser les besoins métiers, traduire les objectifs en problèmes de prédiction clairs et adapter les pipelines de données (ingestion, nettoyage de données complexes, feature engineering) à la stack technique de chaque client.
Mener les évaluations et benchmarks : Concevoir et exécuter des frameworks d'évaluation rigoureux (tests hors-distribution, analyse de calibration, data splits) pour prouver la supériorité du modèle face aux solutions existantes du client.
Superviser le delivery technique : Intégrer le modèle dans l'architecture du client (Cloud, On-premise, Hybride), configurer les APIs et mettre en place le suivi en production (détection de dérive des données, alertes, monitoring).
Assurer la relation client : Être l'interlocuteur(trice) technique principal(e) des Data Scientists, Quants et Directions Métiers, tout en garantissant l'explicabilité et la confiance dans les modèles (SHAP, importance des variables).
Alimenter la R&D interne : Remonter les observations du terrain, les cas limites (edge cases) et les modes d'échec pour contribuer directement à l'évolution du modèle de fondation et de la roadmap produit.
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