Basé sur 10 offres pour ce poste (Senior, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 450€/j–615€/j, médiane 550€/j. Cette offre (700€/j) est au-dessus de la fourchette.
Dans le cadre du développement et de la structuration d’un pôle IA, nous recherchons un Tech Lead Machine Learning Engineer afin de garantir l’excellence technologique des solutions d’intelligence artificielle et accompagner la mise en production de produits IA complexes.
Le consultant jouera un rôle central dans la définition des standards techniques, des architectures ML/IA et des bonnes pratiques de développement, tout en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques.
Il interviendra en collaboration étroite avec les équipes Data Science, Data Engineering et Product, dans un environnement multi-cloud et orienté MLOps.
Définir et maintenir les standards d’architecture ML / IA
Concevoir et valider les pipelines ML/IA de bout en bout
Superviser les choix d’outils, frameworks et solutions cloud
Garantir la qualité technique des produits IA (performance, robustesse, sécurité, coûts, maintenabilité)
Sécuriser la mise en production des modèles d’IA
Mettre en place les bonnes pratiques MLOps et DevOps
Superviser le monitoring et l’optimisation des performances des modèles
Accompagner les équipes en tant que référent technique et mentor
Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA
Contribuer à la définition de la roadmap technique et produit
Assurer une veille technologique sur les outils et méthodologies IA
Identifier et proposer des améliorations techniques et innovations
Garantir la qualité, la robustesse et la scalabilité des solutions IA
Structurer les standards d’architecture et de développement IA
Accompagner la mise en production et l’industrialisation des modèles
IA générative (LLM, Prompt Engineering, RAG, évaluation de modèles)
Conception de systèmes agentiques
Concepts avancés de Machine Learning et Data Science
Python (programmation orientée objet)
Développement d’API REST
Architecture microservices
Git / CI-CD
Docker / Kubernetes
MLflow
Monitoring et optimisation des performances des modèles
Azure
Google Cloud Platform (GCP)
Infrastructure as Code : Terraform
Scalabilité des systèmes ML
Sécurité et gouvernance des données et modèles IA
Optimisation des coûts (FinOps)
Tech Lead / Machine Learning Engineer senior
Minimum 7 ans d’expérience dans le développement et le déploiement de solutions IA en production
Expérience sur des architectures IA industrialisées
Leadership technique et capacité à structurer des pratiques d’ingénierie
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