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ML Engineer (IT) / Freelance
Bifora
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About the role
Contexte
Mission au sein de la Direction Data d'un grand groupe média français. L'équipe porte la personnalisation de l'expérience utilisateur sur les offres numériques. Elle travaille sur des sujets de recommandation et de machine learning en production.
L'équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un Lead ML Engineer et un ML Engineer. Stack technique : Google Cloud Platform, Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow.
Positionnement transverse, en lien direct avec la Direction Technique du Numérique et les équipes Data Engineering.
Responsabilités
- Concevoir et maintenir des pipelines ML robustes, de la collecte des données à l'exposition des modèles via API REST
- Créer un premier cas d'usage de personnalisation utilisateur, le déployer et l'AB tester en production
- Mettre en place le monitoring et le contrôle des performances des modèles
- Organiser et structurer le stockage des données
- Industrialiser les modèles IA en lien avec les Data Scientists
- Construire et maintenir les workflows CI/CD
- Assurer l'évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements
- Collaborer avec les Data Engineers et les équipes techniques sur les bonnes pratiques
- Contribuer à la documentation et à la veille technologique
- Participer aux phases de cadrage, planification et réalisation en méthode Agile
Environnement technique
- Python, SQL
- Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run)
- Airflow (orchestration)
- Flask / FastAPI
- Terraform (Infrastructure-Code)
- TensorFlow, scikit-learn
- GitLab, GitLab CI/CD
Profil candidat
- Minimum 3 ans d'expérience en environnement Data / Machine Learning
- Expérience avérée en déploiement de modèles ML en production
- Maîtrise de Google Cloud Platform
- Solides compétences en architecture data, structures de données et code
- Connaissance des concepts ML/IA et des frameworks associés
- Pratique des méthodes Agile (Scrum ou Kanban)
- Capacité à vulgariser des sujets techniques
Requirements
- Expérience avérée en déploiement de modèles ML en production
- Maîtrise de Google Cloud Platform
- Solides compétences en architecture data, structures de données et code
- Connaissance des concepts ML/IA et des frameworks associés
- Pratique des méthodes Agile (Scrum ou Kanban)
- Capacité à vulgariser des sujets techniques
Responsibilities
- Concevoir et maintenir des pipelines ML robustes, de la collecte des données à l'exposition des modèles via API REST
- Créer un premier cas d'usage de personnalisation utilisateur, le déployer et l'AB tester en production
- Mettre en place le monitoring et le contrôle des performances des modèles
- Organiser et structurer le stockage des données
- Industrialiser les modèles IA en lien avec les Data Scientists
- Construire et maintenir les workflows CI/CD
- Assurer l'évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements
- Collaborer avec les Data Engineers et les équipes techniques sur les bonnes pratiques
- Contribuer à la documentation et à la veille technologique
- Participer aux phases de cadrage, planification et réalisation en méthode Agile
Skills
AirflowBigQueryCloud RunFastAPIFlaskGitLabGitLab CI/CDGoogle Cloud PlatformPythonscikit-learnSQLTerraformTensorFlowVertex AI
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