ML Engineer (GCP) - Projet Data & IA - CDI
CDI Paris (Paris)
Description de l'offre
Salaire: 580
Contexte
Dans le cadre du développement de ses offres numériques, un grand groupe audiovisuel français renforce sa Direction Data afin de faire de la donnée un levier clé d’innovation et de personnalisation de l’expérience utilisateur.
Une équipe dédiée est en cours de structuration autour de sujets de recommandation et de machine learning en production.
Vous interviendrez au sein d’une squad composée d’un Product Owner, Data Scientist, Lead ML Engineer et ML Engineer.
Missions
En tant que ML Engineer, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur du machine learning en production :
Concevoir et développer des pipelines ML robustes et scalables (de la data à l’exposition via API)
Participer à la création de cas d’usage de personnalisation
Déployer les modèles en production et mettre en place des A/B tests
Mettre en place le monitoring des performances des modèles
Industrialiser les modèles développés avec les Data Scientists
Structurer le stockage et les flux de données
Mettre en place des infrastructures scalables
Implémenter et maintenir les workflows CI/CD
Collaborer avec les équipes Data & Tech (Data Engineers, Data Scientists…)
Participer aux phases de cadrage, conception et delivery
Environnement technique
Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
Data / ML : Python, SQL
Outils : Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow
API : Flask / FastAPI
Infra : Terraform
CI/CD : Gitlab CI/CD
Profil recherché
Profil recherché
Expérience
Minimum 3 ans d’expérience en Data / Machine Learning
Expérience significative en mise en production de modèles ML
Compétences clés
Excellente maîtrise de Python et SQL
Expérience sur GCP
Solides compétences en data engineering et architecture
Expérience en construction de pipelines ML
Bonne maîtrise des API (Flask / FastAPI)
Connaissance de l’Infrastructure-as-Code (Terraform)
Atouts
Connaissance de frameworks ML (TensorFlow, sklearn…)
Expérience CI/CD (Gitlab)
Capacité à vulgariser des sujets techniques
Expérience en environnement agile (Scrum / Kanban)
À propos de Collective.work
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