ML Engineer

Détails de la mission

Contexte

Un grand groupe du secteur des médias et du numérique mène des projets transverses en collaboration étroite avec ses différentes directions, notamment sa direction Data.

Cette direction a pour objectif de faire de la data un levier de croissance des offres numériques, en s’appuyant sur trois axes principaux :

• Maximisation de la collecte de données dans le respect des réglementations

• Développement de la connaissance et de l’expérience utilisateur

• Mise à disposition d’outils de pilotage et d’aide à la décision

Dans ce cadre, une équipe dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur est en cours de structuration, avec un focus sur les systèmes de recommandation et le machine learning en production.

L’équipe est composée d’un Product Owner, d’un Data Scientist, d’un Lead ML Engineer et d’un ML Engineer.

L’environnement technique repose sur Google Cloud Platform, avec notamment Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow.

Prestations attendues

• Développer un premier cas d’usage autour de la personnalisation de l’expérience utilisateur

• Déployer la solution en production avec mise en place d’A/B testing

• Mettre en place un monitoring et assurer le suivi des performances

Missions

En collaboration avec les équipes techniques, la prestation consiste à :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de machine learning robustes et scalables

• Structurer et organiser le stockage des données

• Garantir la scalabilité, la sécurité et la stabilité des environnements

• Mettre en place des infrastructures adaptées aux volumes de données

• Industrialiser les modèles de machine learning

• Développer et maintenir les workflows de CI/CD

• Collaborer avec les équipes data et techniques pour appliquer les bonnes pratiques

• Contribuer à la documentation technique

• Assurer une veille technologique active

• Participer aux phases de cadrage, planification et réalisation

Expertises attendues

• Minimum 3 ans d’expérience en data / machine learning

• Expérience en mise en production de modèles ML

• Maîtrise de Google Cloud Platform

• Expérience avec des frameworks API type Flask ou FastAPI

• Maîtrise de Python et SQL

• Bonnes connaissances en architecture data et structures de données

• Connaissances en infrastructure-as-code (Terraform)

• Connaissances en machine learning et technologies associées (TensorFlow, scikit-learn…)

• Expérience avec GitLab et CI/CD

• Capacité à vulgariser des sujets techniques

• Expérience en méthodes Agile (Scrum ou Kanban)

Modalités de la mission

• Présence sur site requise en fonction des besoins, avec un minimum d’environ 50 % du temps

• Pas d’astreintes prévues

Expertises attendues

• Minimum 3 ans d’expérience en data / machine learning

• Expérience en mise en production de modèles ML

• Maîtrise de Google Cloud Platform

• Expérience avec des frameworks API type Flask ou FastAPI

• Maîtrise de Python et SQL

• Bonnes connaissances en architecture data et structures de données

• Connaissances en infrastructure-as-code (Terraform)

• Connaissances en machine learning et technologies associées (TensorFlow, scikit-learn…)

• Expérience avec GitLab et CI/CD

• Capacité à vulgariser des sujets techniques

• Expérience en méthodes Agile (Scrum ou Kanban)