T
ML Engineer / Lead ML Engineer (H/F)
Tilencia
On-site Contract Lead Today
About the role
About the Company
Tilencia est une société de conseil spécialisée dans les activités de Cybersécurité et de DevOps.
Notre ADN et nos valeurs :
- L'humain au centre
- Détection de talents
- Suivi, coaching
- Solutions cousues main
Context
Notre client renforce sa Direction Data et crée une équipe dédiée au machine learning en production et aux systèmes de recommandation, afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateur sur ses offres numériques. Vous rejoignez une équipe composée d’un Product Owner, d’un Data Scientist et de ML Engineers, dans un environnement Google Cloud Platform moderne et orienté production.
Responsibilities
- Concevoir, déployer et maintenir des pipelines ML en production
- Industrialiser des modèles de recommandation et de personnalisation
- Exposer les modèles via API REST (FastAPI / Flask)
- Mettre en place des tests, monitoring et contrôle des performances
- Contribuer aux pipelines CI/CD (GitLab) et à l’infrastructure (Terraform)
- Collaborer avec les équipes Data, Produit et Tech en mode Agile
Technical Stack
- Python, SQL, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow, GitLab CI/CD, Terraform
Requirements
- 3+ ans d’expérience en Data / Machine Learning
- Expérience en mise en production de modèles ML
- Solide maîtrise de Python, SQL et concepts ML
- Expérience sur Google Cloud Platform
- À l’aise avec les méthodes Agile
- Bon communicant, capable de vulgariser des sujets techniques
Why Join Us?
- Projets ML à grande échelle, au service de millions d’utilisateurs
- Enjeux concrets de production et de performance
- Environnement technique stimulant et collaboratif
Requirements
- 3+ ans d’expérience en Data / Machine Learning
- Expérience en mise en production de modèles ML
- Solide maîtrise de Python, SQL et concepts ML
- Expérience sur Google Cloud Platform
- À l’aise avec les méthodes Agile
- Bon communicant, capable de vulgariser des sujets techniques
Responsibilities
- Concevoir, déployer et maintenir des pipelines ML en production
- Industrialiser des modèles de recommandation et de personnalisation
- Exposer les modèles via API REST (FastAPI / Flask)
- Mettre en place des tests, monitoring et contrôle des performances
- Contribuer aux pipelines CI/CD (GitLab) et à l’infrastructure (Terraform)
- Collaborer avec les équipes Data, Produit et Tech en mode Agile
Skills
AirflowBigQueryCloud RunFastAPIGitLab CI/CDGoogle Cloud PlatformPythonSQLTerraformVertex AI
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