Les offres de “Collective.work”

Nouveau Collective.work

Senior ML Engineer – Systèmes de recommandation & personnalisation - Freelance

  • Freelance
  • Paris (Paris)

Description de l'offre

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de systèmes de personnalisation à grande échelle, nous recherchons un(e) Senior ML Engineer spécialisé(e) dans les systèmes de recommandation.

Vous interviendrez sur des problématiques à fort impact produit, avec pour enjeu de concevoir, déployer et faire évoluer des modèles de recommandation capables de servir des millions d'interactions avec une latence maîtrisée.

Vous prendrez en charge l'ensemble du cycle de vie des modèles, de l'expérimentation jusqu'au serving en production, dans un environnement technique exigeant mêlant Machine Learning, Data et Software Engineering.

Vos principales missions :

  • Concevoir et industrialiser des pipelines et modèles de recommandation : collaborative filtering, content-based, modèles hybrides, two-tower et modèles séquentiels de type SASRec/BERT4Rec.

  • Piloter le cycle de vie complet des modèles : expérimentation, entraînement, évaluation, déploiement progressif et monitoring.

  • Développer des services de recommandation temps réel scalables, capables de gérer de très forts volumes d'interactions.

  • Concevoir et maintenir les couches de feature engineering en garantissant qualité, cohérence et fraîcheur des données.

  • Collaborer avec les équipes Data et Analytics Engineering pour définir et maintenir les contrats de données.

  • Optimiser les performances, la latence et les coûts d'inférence grâce à des mécanismes de batching, caching et profiling.

  • Mettre en œuvre des dispositifs d'A/B testing afin de mesurer et d'améliorer continuellement les performances des algorithmes.

  • Développer des composants logiciels et librairies internes robustes, testables, réutilisables et maintenables.

  • Participer aux décisions d'architecture ML autour du stockage, de l'orchestration, de l'industrialisation et du découplage des environnements.

Environnement technique

  • ML / Deep Learning : PyTorch, collaborative filtering, two-tower, SASRec, BERT4Rec, modèles hybrides

  • Orchestration & Data : Airflow, Databricks (Bundles, Jobs)

  • Data Stores : Snowflake, Cassandra, Azure Blob Storage

  • Langages : Python, SQL, Rust

  • CI/CD & MLOps : Azure DevOps, Terraform, Datadog

  • Architecture : APIs temps réel, systèmes distribués, environnements découplés

Profil recherché

Vous justifiez idéalement de 5 à 7 ans d'expérience en ML Engineering, avec une expérience concrète de plusieurs modèles déployés, exploités et maintenus en production.

Vous disposez d'une expertise solide des systèmes de recommandation et maîtrisez les enjeux associés au serving temps réel à grande échelle.

Vous êtes à l'aise à l'intersection du Machine Learning et du Software Engineering et accordez une importance particulière à la qualité du code, aux tests, à la robustesse et à la maintenabilité des solutions mises en production.

Vous savez également relier les choix techniques à leur impact produit et utilisateur, en comprenant comment les performances des algorithmes contribuent directement à la création de valeur.

Une bonne capacité à travailler en collaboration avec des équipes Produit, Data et Analytics Engineering est essentielle.

Les plus : expérience en A/B testing, optimisation de l'inférence, bases distribuées à forte volumétrie et/ou utilisation de LLM appliqués à des problématiques de personnalisation.

Une mission particulièrement adaptée à un profil Senior ML Engineer souhaitant travailler sur des problématiques de recommandation à grande échelle, avec de vrais enjeux de performance, d'industrialisation et d'impact produit.

À propos de Collective.work

Collective.work est la plateforme de recrutement nouvelle génération pour trouver votre prochain emploi.

Fort d'une grande expertise dans l'IA, Collective.work permet de mieux cibler les offres et leurs candidats correspondants, créant ainsi un système beaucoup plus fluide que les acteurs traditionnels.

Plus de 10,000 recruteurs utilisent Collective, permettant à des dizaines de milliers de candidats de trouver leur futur emploi chaque jours

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