ML Engineer

🧠 Conception & développement de modèles - Définir les cas d’usage IA en collaboration avec l’équipe produit - Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning - Documenter les approches et résultats pour faciliter leur compréhension par l’équipe

📊 Collecte et préparation des données (Data Engineering) - Identifier les sources de données pertinentes (internes et externes) - Construire et maintenir des pipelines de données (ETL) robustes et automatisés - Nettoyer, normaliser et enrichir les données pour les rendre exploitables - Mettre en place un monitoring de la qualité et de la fraîcheur des données

⚙️ Industrialisation & déploiement - Mettre en production les modèles via API et les intégrer dans notre plateforme - Optimiser les performances (temps d’inférence, consommation ressources) - Surveiller la dérive des modèles et déclencher leur réentraînement si nécessaire

🔍 Qualité & validation - Définir les métriques de succès (précision, rappel, F1-score, etc.) - Établir des plans de tests robustes pour valider les modèles avant leur mise en production - Détecter et corriger les biais dans les données et les prédictions

🤝 Collaboration & transfert de compétences - Travailler avec les développeurs backend pour intégrer les modèles dans la stack technique - Collaborer avec l’équipe produit pour prioriser les cas d’usage à fort impact - Partager les bonnes pratiques ML/IA et évangéliser l’équipe sur les capacités de l’IA