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PRÉSENTATION DE L'ÉQUIPE Intégrez une équipe agile d'une dizaine d'experts de la donnée (Data Scientists, ML Engineers, Data Analysts, Analytics Engineers) positionnée au centre de la stratégie technologique d'un grand groupe international. Notre vocation est de concevoir et de déployer des plateformes hautement scalables pour réinventer l'expérience client et sécuriser l'ensemble de nos processus opérationnels. Nous répondons à des enjeux majeurs et concrets, tels que la modération automatisée de contenus et la détection avancée de la fraude, impactant directement des millions d'utilisateurs au quotidien. Nous favorisons une culture axée sur l'innovation continue, la cohésion d'équipe et le droit à l'expérimentation pour progresser collectivement. VOTRE FUTURE CONTRIBUTION En tant que Machine Learning Engineer / MLOps Senior, vous vous positionnerez comme le référent technique indispensable pour l'industrialisation, le passage à l'échelle et le déploiement de nos solutions Data, avec une intégration pragmatique des technologies d'IA générative et agentique. Votre périmètre d'intervention s'articulera autour des axes suivants : * Architecture, Design & Robustesse MLOps : Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures de production résilientes, hautement disponibles et évolutives pour le cycle de vie complet des modèles de ML traditionnels et génératifs (LLMOps), tout en évitant le sur-dimensionnement technique (over-engineering). * Exploration & Intégration Agentique : Contribuer activement à la définition architecturale et à la mise en œuvre de systèmes autonomes et d'architectures multi-agents. Assurer l'interopérabilité des services à travers des protocoles récents (notamment le Model Context Protocol - MCP) et des frameworks d'orchestration fluides et robustes. * Industrialisation & Automatisation : Automatiser les processus d'entraînement, de scoring, de validation et de mise en production des pipelines de données et d'agents, en développant des workflows CI/CD sécurisés et fiables. * Leadership Technique & Pragmatisme : Devenir le garant des standards d'excellence en ingénierie logicielle (clean code, conception modulaire, tests automatisés), assurer le mentorat des profils moins expérimentés et orienter les arbitrages technologiques vers la création de valeur concrète. * Observabilité & Monitoring : Mettre en place des mécanismes de supervision avancés (détection du data drift, évaluation de la pertinence des réponses et des barrières de sécurité /guardrails, ainsi que le pilotage et l'optimisation des coûts d'infrastructure).
Vous êtes titulaire d'un Master ou d'un diplôme d'Ingénieur avec une spécialisation en Informatique, Data Science ou Machine Learning. Vous valorisez d'une solide expérience professionnelle en tant que ML Engineer ou MLOps, idéalement acquise au sein d'environnements de production d'envergure confrontés à de forts enjeux de scalabilité. Vous maîtrisez parfaitement les standards de l'ingénierie logicielle appliqués au ML (conception d'APIs, conteneurisation, gestion des architectures distribuées) et possédez une excellente culture générale des architectures liées à l'IA Générative. Plus que la maîtrise d'un outil spécifique, c'est votre grande agilité d'apprentissage, votre esprit critique et votre veille active sur les frameworks récents (ex: kits de développement d'agents, outils d'orchestration) ou les protocoles d'intégration émergents (ex: MCP) qui feront la différence. Enfin, vous faites preuve d'un leadership technique naturel, d'une grande autonomie et d'une aptitude à concevoir des solutions simples, pérennes et maintenables face à des technologies complexes ou en constante évolution.
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