Ingénieur(e) ML / MLOps – Éditeur Logiciel Supply Chain (H/F)

À propos du poste

Au sein d'un éditeur de logiciels leader dans l’optimisation de la Supply Chain, vous rejoignez l'équipe Data pour transformer nos modèles théoriques en solutions industrielles performantes.

Le défi ? Ne pas se contenter de créer des modèles, mais garantir qu’ils tournent à grande échelle pour impacter directement les flux logistiques de nos clients. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de l'industrialisation au monitoring, avec une ouverture forte sur les technologies d'IA Générative (RAG).

Vos missions principales

En tant qu'Ingénieur ML/MLOps, vos responsabilités se divisent en trois axes :

1. Industrialisation & Mise en production :
   • Concevoir et déployer des modèles de Machine Learning (régression, classification, séries temporelles).
   • Transformer les prototypes des Data Scientists en services robustes, scalables et maintenables.
2. Architecture & Culture MLOps :
   • Automatiser et orchestrer les pipelines d’entraînement et de déploiement (CI/CD).
   • Gérer le monitoring des performances et de la dérive des modèles (drift detection).
   • Garantir la stabilité de l'infrastructure sur un environnement Cloud moderne.
3. Innovation & IA Avancée :
   • Participer au développement de nouveaux cas d'usage : implémentation de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et assistants IA internes.
   • Assurer une veille technologique active pour maintenir notre stack à l'état de l'art.

Environnement Technique

• Langages : Python (expert)
• Frameworks ML : Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow / PyTorch
• DevOps / MLOps : Docker, Kubernetes, Kubeflow, MLflow, CI/CD
• Data & Cloud : GCP (BigQuery, Vertex AI), APIs
• GenAI : Frameworks LLM, Vector Databases

Votre profil

• Formation : Bac+5 en Informatique, Data Science ou Mathématiques Appliquées.
• Expérience : Vous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en environnement Machine Learning ou MLOps.
• Compétences clés : Vous maîtrisez le cycle de vie du logiciel (Software Engineering) et possédez une solide expérience en mise en production de modèles.
• Soft Skills : Rigueur, capacité à collaborer avec des profils variés (Data Scientists, Devs Backend, Ops) et esprit d'initiative.
• Bonus : Une connaissance des problématiques métiers liées à la logistique ou à l'industrie.

Ce que nous offrons

• Un cadre de travail stimulant sur des projets Data à fort impact métier.
• Une stack technique de pointe et un environnement Cloud moderne (GCP).
• Une organisation flexible : 2 à 3 jours de télétravail par semaine.
• Une équipe passionnée et un management technique à l'écoute.

Vous souhaitez relever le défi ?

Envoyez-nous votre candidature (CV et quelques lignes sur vos réalisations marquantes en production) pour échanger sur cette opportunité