Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 27 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 60k€ (50k€–73k€).
Salaire du marché pour AI/ML Engineer à Paris : médiane 60 000 €/an, P25–P75 : 50 000–72 500 €/an, n = 27 offres. Salaire Python à Paris
Baromètre TJM et salaires IT
Qui sommes-nous ?
Rejoindre NEXTON, c'est intégrer une entreprise où convergent l'esprit d'un cabinet de conseil, la créativité d'une Factory et la dynamique d'une ESN ! Grâce à notre expertise, nous accompagnons des clients grands comptes et des pure players tels que SNCF, Orange, et BNP Paribas dans leurs stratégies d'évolution et d'innovation digitale.
Fondée en 2011, NEXTON réunit aujourd'hui une équipe de plus de 450 experts spécialisés dans le digital, le design, l'agilité, le produit et le développement. Ensemble, ils créent un écosystème riche en connaissances et en compétences diversifiées.
NEXTONrecrute unMachine Learning Engineer H/F, enCDI, àParis !
Ton futur environnement de travail :
Dans le cadre de projets stratégiques visant à concevoir et industrialiser des solutions IA performantes, tu joueras un rôle clé. Tu seras au coeur du déploiement des modèles en veillant à la robustesse des infrastructures et à l'application rigoureuse des pratiques MLOps.
Tes missions :
Au sein de nos équipes d'experts, tes missions seront les suivantes :
- Mettre en oeuvre et maintenir les pipelines MLOps pour assurer l'industrialisation et le déploiement continu des modèles.
- Concevoir l'architecture technique et gérer l'infrastructure sous-jacente dédiée aux projets de Machine Learning.
- Travailler avec des frameworks de Deep Learning avancés et optimiser les performances des modèles.
- Mettre en place et manipuler des outils d'enregistrement, de suivi et de serving de modèles (ex. MLFlow, Nvidia Triton, etc.).
- Collaborer activement à l'intégration des solutions au sein de systèmes complexes et à fort enjeu technologique.
- Garantir le respect des bonnes pratiques de développement, de scalabilité et de Maintien en Condition Opérationnelle (MCO).
De formation supérieure (Bac +3/5) en informatique, data engineering ou équivalent, tu possèdes une expérience significative en tant que Machine Learning Engineer avec une forte appétence pour l'architecture et l'infrastructure.Tes qualités et compétences techniques sont les suivantes :Maîtrise approfondie et expertise en PyTorch, JAX ou frameworks/librairies similaires.Maîtrise des concepts et outils MLOps ainsi que de l'écosystème associé (outils type MLFlow, Nvidia Triton, etc.).Solide appétence et compétences en Architecture IT et Infrastructure.Formation et/ou expérience probante sur des environnements HPC (High-Performance Computing) très appréciée.(Note : Nous recherchons un profil purement ML Engineer avec une culture MLOps/Infra, et non un profil ciblé Data Scientist ou AI Engineer).Tes qualités et compétences transverses sont les suivantes :Esprit d'analyse et de résolution de problèmes : Capacité à diagnostiquer rapidement les dysfonctionnements et à proposer des solutions performantes.Communication : Aptitude à communiquer clairement et efficacement avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels.Travail en équipe : Capacité à collaborer au sein d'équipes pluridisciplinaires.Autonomie et proactivité : Capacité à prendre des initiatives et à être force de proposition sur la partie technique et infrastructure.Curiosité technique : Intérêt poussé pour l'optimisation des performances et les innovations MLOps/HPC.
Qui sommes-nous ?Rejoindre NEXTON, c'est intégrer une entreprise où convergent l'esprit d'un cabinet de conseil, la créativité d'une Factory et la dynamique d'une ESN ! Grâce à notre expertise, nous accompagnons des clients grands comptes et des pure players tels que SNCF, Orange, et BNP Paribas dans leurs stratégies d'évolution et d'innovation digitale.Fondée en 2011, NEXTON réunit aujourd'hui une équipe de plus de 450 experts spécialisés dans le digital, le design, l'agilité, le produit et le développement. Ensemble, ils créent un écosystème riche en connaissances et en compétences diversifiées.
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