Senior Machine Learning Engineer, LLM - Paris

Contexte de la mission

Marketplace e-commerce B2C présente dans plusieurs pays européens, le client réunit des milliers de vendeurs partenaires autour d'un catalogue de plusieurs millions de produits en constante évolution.

L'équipe Machine Learning, orientée delivery et impact business, est aujourd'hui pleinement engagée dans la construction de produits IA et ML au cœur de la marketplace.

L'enjeu est d'améliorer la qualité du catalogue pour rendre les produits plus faciles à trouver, à comparer et à utiliser. Le client recherche un Senior Machine Learning Engineer capable de concevoir, mettre en production et faire évoluer des solutions IA à grande échelle sur la catégorisation, l'extraction d'attributs, le matching et l'enrichissement de produits.

Responsabilités

• Concevoir et développer des solutions de ML et d'IA pour la qualité du catalogue : catégorisation, qualification, extraction d'attributs, matching et enrichissement de produits

• Construire et maintenir des pipelines scalables de classification, de matching d'entités, de similarité sémantique et d'extraction d'attributs

• Adapter et évaluer des modèles, dont des LLM et des modèles vision langage (VLM), sur des cas d'usage propres au catalogue

• Concevoir des workflows combinant ML, modèles IA, règles métier et validation humaine pour fiabiliser la qualité des données produits

• Définir et suivre les métriques de qualité catalogue et de performance des modèles, construire des benchmarks et restituer les résultats aux équipes tech et produit

• Écrire du code prêt pour la production, déployer les systèmes IA et en garantir la fiabilité, l'observabilité et la performance

• Travailler avec les développeurs, les Product Managers et les équipes métier pour cadrer les problèmes sous l'angle scientifique et business

Profil recherché

• Plus de 5 ans d'expérience en Machine Learning, Deep Learning ou AI Engineering, avec des modèles menés du prototype à la production à grande échelle

• Expérience solide sur au moins une partie de ces sujets : catégorisation de produits, taxonomie, extraction d'attributs, entity resolution, matching de produits, similarité sémantique, embeddings, recherche d'information

• Rigueur scientifique : conception de métriques, expérimentation, analyse d'erreurs et benchmarks pour orienter les décisions

• Expérience de pipelines data et ML robustes en production (monitoring, fiabilité, performance)

• Excellente maîtrise de Python et de SQL, avec un vrai souci de simplicité et de performance du code

• Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral

• Fine tuning de LLM ou VLM, expérience e-commerce ou marketplace, pratiques MLOps et frameworks distribués (Spark, Ray, Dask) appréciés

Stack technique

Python, SQL, AWS, Airflow, Kubernetes, Snowflake, GitLab, bases vectorielles (PGVector), frameworks d'inférence et de fine tuning de LLM (OpenAI SDK, vLLM, Unsloth)