ML Engineer / Data Engineer (XP médias appréciee) - Freelance

Taux journalier (TJM): 700 Dans le cadre du développement de solutions de personnalisation basées sur la data, un acteur majeur du numérique recherche un ML Engineer expérimenté pour intégrer une équipe dédiée aux sujets de recommandation et de machine learning en production.

Profil recherché :
Ingénieur data / ML avec au moins 3 ans d’expérience en environnement data et déploiement de modèles en production, capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne ML.

Responsabilités :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de machine learning de bout en bout (collecte, traitement, entraînement, déploiement via API).
• Participer à la mise en place de cas d’usage de personnalisation et à leur mise en production (A/B testing).
• Mettre en place des systèmes de monitoring et de suivi de performance des modèles.
• Structurer et organiser le stockage des données.
• Industrialiser les modèles en collaboration avec les data scientists.
• Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables et sécurisées.
• Développer et maintenir les workflows CI/CD.
• Collaborer avec les équipes data et techniques pour garantir les bonnes pratiques.
• Participer aux phases de cadrage, planification et suivi des développements.
• Contribuer à la documentation et assurer une veille technologique.

Compétences requises :

• Maîtrise de Python et SQL.
• Expérience sur des environnements cloud, idéalement Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Airflow).
• Expérience dans le déploiement de modèles de machine l earning en production.
• Bonne connaissance des frameworks d’API (Flask ou FastAPI).
• Solides bases en data (structures, architecture, traitement).
• Connaissances en infrastructure-as-code (Terraform).
• Maîtrise des outils de versioning et CI/CD (GitLab).
• Connaissances des frameworks ML (TensorFlow, scikit-learn).
• Capacité à vulgariser des sujets techniques.

Environnement :

• Travail en équipe pluridisciplinaire (PO, Data Scientist, ML Engineer, Lead).
• Méthodologies Agile (Scrum ou Kanban).