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Type de contrat:

CDI

Salaire :

60-75k€

Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

22 juillet 2026

Le besoin


Au sein d’une équipe tech à taille humaine (4 personnes) et dans une organisation très horizontale, vous prendrez le full ownership de la brique AI/ML de la plateforme. À la croisée de la R&D algorithmique, du traitement de données en temps réel et de la mise en production, vous développerez les modèles cœurs qui guident les décisions opérationnelles de nos clients. Au quotidien, vous serez amené(e) à :

  • Concevoir et modéliser : Développer des algorithmes de Machine Learning de pointe appliqués à des séries temporelles complexes et des données géospatiales.

  • Industrialiser et déployer (MLOps) : Assurer la mise en production, le suivi des performances et le réentraînement automatisé de vos modèles.

  • Exploiter la data temps réel : Traiter et analyser de larges volumes de données aéronautiques récoltées en continu.

  • Garantir la valeur métier : Déployer des solutions concrètes ayant un impact direct et mesurable sur les opérations de géants de l'aérien (Air France, British Airways, Iberia, Vueling...).

  • Faire évoluer le produit : Être le/la référent(e) technique sur la partie IA/ML tout en travaillant main dans la main avec le Lead Engineer et le CTO (qui gèrent l'architecture globale et le backend).

Profil recherché


  • Formation : Diplôme d'une Grande École d'Ingénieurs Top 6 (Polytechnique, CentraleSupélec, Mines Paris, Télécom Paris, Ponts, Centrale Lyon) ou Master de référence en Data/IA (Master MVA, Dauphine, Imperial College, Oxford, UCL...).

  • Expérience : 2 à 3 ans d'expérience professionnelle minimum (hors stages et alternances

  • Expertise Séries Temporelles : Pratique obligatoire et maîtrisée de la prévision/modélisation sur séries temporelles (Time Series).

  • Compétences techniques :

    • Python parfaitement maîtrisé (seul prérequis strict).

    • Expérience concrète sur le cycle MLOps (entraînement, déploiement en production, CI/CD, réentraînement).

  • Un plus apprécié : Connaissances en théorie des graphes, modèles géospatiaux ou finance quantitative.

  • Soft skills & Mindset : Esprit d'équipe, autonomie, envie de prendre de la hauteur et de monter rapidement en responsabilités (management).

  • Langues : Français courant / C2 impératif.

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