Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 23 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 63k€ (60k€–85k€).
Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 27 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 580€/j (513€/j–625€/j).
TJM du marché pour AI/ML Engineer à Paris : médiane 580 €/jour, P25–P75 : 513–625 €/jour, n = 27 offres. TJM Python à Paris
Salaire du marché pour AI/ML Engineer à Paris : médiane 62 500 €/an, P25–P75 : 60 000–85 000 €/an, n = 23 offres. Salaire Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITLe besoin
CONTEXTE
Notre client est un grand groupe média et audiovisuel français. Il a pour ambition de faire de sa plateforme de streaming gratuite la référence du divertissement familial et de l'information pour les francophones. Cette ambition implique une transformation profonde : passer d'un service de replay à une véritable plateforme de destination, moderne, personnalisée et monétisée par la publicité, l'abonnement et la vidéo à la demande à l'acte (TVOD).
La plateforme s'impose déjà comme un acteur majeur, avec plusieurs dizaines de millions d'utilisateurs mensuels et plus d'un milliard d'heures vues par an.
L'équipe
Le poste est rattaché à l'équipe Machine Learning de la Direction Data & Adtech. Positionnée comme un pôle d'expertise, de services et de création de valeur pour la régie publicitaire, les produits grand public et les fonctions corporate, cette direction regroupe les activités data (gouvernance, design authority, plateformisation) et IA (data science, IA générative, agentique). Elle est l'un des moteurs de l'accélération et de la transformation du groupe.
MISSIONS
Au sein de l'équipe Machine Learning, vous interviendrez sur la conception, l'industrialisation et l'exploitation de modèles de recommandation à grande échelle pour la plateforme de streaming :
Concevoir et améliorer les algorithmes de recommandation de contenus (collaborative filtering, content-based, hybrides, modèles séquentiels)
Industrialiser et mettre en production des modèles soumis à un très fort trafic
Travailler le feature engineering, ainsi que la qualité et la fraîcheur des données alimentant les modèles
Concevoir des APIs temps réel scalables et optimiser les performances d'inférence
Développer des librairies logicielles maintenables et contribuer aux bonnes pratiques MLOps de l'équipe
Exploiter et analyser les données, en lien avec les équipes métiers, pour identifier de nouveaux leviers de personnalisation
MODALITES
Démarrage : ASAP
Localisation : Paris
5 jours de présence sur site
TJM : 500€
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