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mimi

Machine Learning Engineer

Matmut

Rueil-Malmaison · On-site Contract Senior From €48k/yr 6d ago

About the role

À propos de la Matmut

À la Matmut, nous n'exerçons pas juste un métier. Pour nous, sens et ambition sont indissociables. Nous rendons l'assurance accessible et équitable grâce à notre modèle mutualiste. Responsabilité, proximité, efficacité nous guident pour satisfaire chaque jour nos clients sociétaires.

PAS JUSTE UN QUOTIDIEN – Poste d'Ingénieur Machine Learning - Confirmé F/H

Dans ce contexte, le poste d'Ingénieur Machine Learning - Confirmé F/H occupe un rôle clé : vous êtes au cœur de l'industrialisation des modèles d'apprentissage automatique, assurant leur passage de la phase de R&D à la production opérationnelle.

Missions principales

  • Vous concevez, développez & maintenez des pipelines MLOps complets et automatisés pour l'entraînement, la validation, le déploiement et le monitoring des modèles ML en production
  • Vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les modèles et les jeux de données en utilisant les services GCP (ex : Jupyter, Cloud Composer, GCS, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage) et DataRobot pour l'entraînement à grande échelle
  • Vous produisez un cadrage technique structuré, avec un dossier de conception complet et exploitable par l'ensemble des acteurs et collaborer avec les architectes d'entreprise et architectes data pour concevoir des architectures innovantes, respectant le cadre d'entreprise
  • Vous packagez les modèles sous forme de conteneurs Dockers et orchestrez leur déploiement sur OpenShift/Kubernetes
  • Vous garantissez la conformité réglementaire (QDD, RGPD, IA ACT), mettez en place des mécanismes de CI/CD (Intégration et Déploiement Continus), de tests unitaires et fonctionnels
  • Vous garantissez la disponibilité, la performance et la scalabilité des services.
  • Vous développez des outils de surveillance pour détecter la dérive des données (DataDrift) et la dérive des modèles (Model Drift), et mettez en place des boucles de réentraînement automatiques (via DataRobot, Grafana, etc.)
  • Vous êtes référent technique MLOps pour l'équipe Data Science, participez à la revue de code et documentez les architectures et les bonnes pratiques

PAS JUSTE UN PROFIL – Profil recherché

De formation supérieure en Informatique (Data Science, Ingénierie Logicielle…), vous justifiez de 4 années d'expérience dans l'ingénierie logicielle et le déploiement de modèles Machine Learning en environnement de production.

Compétences requises

  • Vous maitrisez le langage Python & les librairies ML (Tensor Flow, PyTorch…) : vous écrivez du code propre, documenté, testé et maintenable
  • Vous avez un niveau confirmé en Plateforme Data & Auto ML notamment sur GCP (Big Query, Airflow, Cloud Storage) et les outils ML (DataRobot, Vertex AI)
  • Vous maitrisez le déploiement de services conteneurisés avec Kubernetes, OpenShift et Docker
  • Vous avez la capacité à automatiser l'ensemble du cycle de vie du modèle, de l'entraînement au monitoring en production avec MLOps & CI/CD (Jenkins / XL Deploy / XL Release)
  • Vous mettez en place le monitoring et l'observabilité des systèmes ML (Prometheus, Grafana, GCP Cloud Monitoring…)
  • Vous avez un niveau confirmé en Data Engineering (ETL/ELT, SQL avancé, préparation et qualité des données)
  • Vous communiquez efficacement et faites le lien entre les équipes Data Science, Infrastructure, Architecture et DevOps.
  • Vous êtes proactif dans la résolution des incidents de production et dans l'amélioration continue
  • Vous maitrisez les concepts fondamentaux du Machine Learning et de l'IA (supervisé / non supervisé, deep learning, réseaux neuronaux, classification, modélisation, LLMs…)
  • Vous êtes curieux, rigoureux et orienté qualité, performance et robustesse des systèmes.

Localisation

Le poste est basé à Rueil‑Malmaison ou au sein de notre siège social à Rouen.

PAS JUSTE UN SALAIRE – Rémunération et avantages

Travailler chez nous, c'est aussi bénéficier d'avantages qui favorisent votre épanouissement :

  • Matmut Académie (formations et parcours professionnels)
  • Salaire à partir de 48 000 € brut annuel (évolutif selon profil)
  • Intéressement et participation aux résultats
  • Mutuelle santé à 2 € par mois
  • Remboursement des frais de transport public à hauteur de 75 %
  • Comité Social et Économique (CSE) proposant de nombreux avantages

Nous vous offrons une formation complète sur nos produits, un tutorat de proximité et un environnement de travail favorisant l'esprit d'équipe. De quoi grandir, en restant toujours motivé(e).

Candidature

Vous pensez que c'est #justement votre place ? Alors échangeons.

Égalité des chances

À compétences égales, ce poste est ouvert aux travailleurs en situation de handicap ou assimilés au sens de l'article L. 5212‑13 du Code du travail. L'UES Matmut s'engage en faveur de la diver.

Requirements

  • Vous maitrisez le langage Python & les librairies ML (Tensor Flow, PyTorch…) : vous écrivez du code propre, documenté, testé et maintenable
  • Vous avez un niveau confirmé en Plateforme Data & Auto ML notamment sur GCP (Big Query, Airflow, Cloud Storage) et les outils ML (DataRobot, Vertex AI)
  • Vous maitrisez le déploiement de services conteneurisés avec Kubernetes, OpenShift et Docker
  • Vous avez la capacité à automatiser l'ensemble du cycle de vie du modèle, de l'entraînement au monitoring en production avec MLOps & CI/CD (Jenkins / XL Deploy / XL Release)
  • Vous mettez en place le monitoring et l'observabilité des systèmes ML (Prometheus, Grafana, GCP Cloud Monitoring…)
  • Vous avez un niveau confirmé en Data Engineering (ETL/ELT, SQL avancé, préparation et qualité des données)
  • Vous communiquez efficacement et faites le lien entre les équipes Data Science, Infrastructure, Architecture et DevOps.
  • Vous êtes proactif dans la résolution des incidents de production et dans l'amélioration continue
  • Vous maitrisez les concepts fondamentaux du Machine Learning et de l'IA (supervisé / non supervisé, deep learning, réseaux neuronaux, classification, modélisation, LLMs…)
  • Vous êtes curieux, rigoureux et orienté qualité, performance et robustesse des systèmes.

Responsibilities

  • Vous concevez, développez & maintenez des pipelines MLOps complets et automatisés pour l'entraînement, la validation, le déploiement et le monitoring des modèles ML en production
  • Vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les modèles et les jeux de données en utilisant les services GCP (ex: Jupyter, Cloud Composer, GCS, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage) et DataRobot pour l'entraînement à grande échelle
  • Vous produisez un cadrage technique structuré, avec un dossier de conception complet et exploitable par l'ensemble des acteurs et collaborer avec les architectes d'entreprise et architectes data pour concevoir des architectures innovantes, respectant le cadre d'entreprise
  • Vous packagez les modèles sous forme de conteneurs Dockers et orchestrez leur déploiement sur OpenShift/Kubernetes
  • Vous garantissez la conformité réglementaire (QDD, RGPD, IA ACT), mettez en place des mécanismes de CI/CD (Intégration et Déploiement Continus), de tests unitaires et fonctionnels
  • Vous garantissez la disponibilité, la performance et la scalabilité des services.
  • Vous développez des outils de surveillance pour détecter la dérive des données (DataDrift) et la dérive des modèles (Model Drift), et mettez en place des boucles de réentraînement automatiques (via DataRobot, Grafana, etc.)
  • Vous êtes référent technique MLOps pour l'équipe Data Science, participer à la revue de code et documenter les architectures et les bonnes pratiques

Benefits

formations et parcours professionnelsIntéressement et participation aux résultatsMutuelle santé à 2 € par moisRemboursement des frais de transport public à hauteur de 75 %Comité Social et Économique (CSE) proposant de nombreux avantages

Skills

AirflowBigQueryCloud ComposerCloud StorageCI/CDDataDriftData EngineeringData ScienceDeep learningDockerETLGCPGrafanaIA ACTIntégration et Déploiement ContinusJenkinsJupyterKubernetesLLMsMachine LearningMLOpsModel DriftOpenShiftPrometheusPyTorchPythonQDDRGPDSQLTensor FlowVertex AIXL DeployXL Release

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