Machine Learning Engineer - CDI

Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de solutions basées sur l’intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer expérimenté(e) afin de renforcer une équipe data en charge de déployer et opérer des applications ML à fort impact métier.

La mission s’inscrit dans une démarche d’optimisation des pipelines de données, d’industrialisation des modèles et d’intégration de solutions d’IA (incluant IA générative) au sein de produits digitaux.

Objet de la mission

La prestation vise à intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des applications de Machine Learning, de la conception à la mise en production, en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur scalabilité dans un environnement cloud GCP.

Missions principales

• Déployer, industrialiser et maintenir des modèles de Machine Learning en production

• Concevoir et orchestrer des pipelines de données (collecte, transformation, ingestion)

• Mettre en place des workflows MLOps (CI/CD, automatisation des déploiements, gestion des versions)

• Développer des systèmes de monitoring et d’observabilité des modèles (performance, drift, qualité des données)

• Intégrer les modèles ML au sein d’applications via des APIs

• Contribuer aux projets d’IA générative et aux cas d’usage LLMOps

• Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers dans un cadre Agile

Environnement technique

• Cloud : Google Cloud Platform (Vertex AI, Cloud Composer, Cloud Storage, etc.)

• Langages : Python (expert), SQL

• Data & ML : Spark, Scikit-learn, PyTorch, pipelines ML

• MLOps / DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD (GitHub / GitHub Actions)

• Orchestration : Airflow

• APIs & Web : FastAPI (idéalement), Streamlit

• GenAI / LLM : LangChain, modèles LLM

• Data : Data Warehouse / Data Lake, bases relationnelles et NoSQL