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Information importante
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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