264 Emplois pour Machine learning - Paris

L’environnement

Intégrez l’AI / GenAI Factory, une entité stratégique du Data & IA Office d’AXA France, dédiée à l’implémentation et à l’industrialisation de projets d’intelligence artificielle au cœur des activités de l’entreprise.

Notre mission : accompagner les projets IA de bout en bout, de l’idéation à la mise en production, jusqu’au monitoring des cas d’usage — en garantissant des solutions fiables, innovantes et alignées avec les standards du marché.

Vous serez intégré(e) à l’équipe Delivery 'AI Cross-Sell', qui intervient sur des sujets à fort impact marketing et business.

Votre rôle

En tant que Senior Machine Learning Engineer, vous jouerez un rôle clé dans :

• L’industrialisation des produits IA et la mise en œuvre des pratiques MLOps / LLMOps ;
• La gouvernance IA et la définition d’un socle technologique robuste pour soutenir l’innovation ;
• Le delivery de projets à forte valeur ajoutée pour les différentes business units d’AXA France

Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists et Machine Learning Engineers, avec pour objectif commun de livrer des IA de haute qualité.

Vos missions

• Accompagner les squads dans le cadrage des projets et l’adoption des bonnes pratiques d’architecture logicielle ;
• Contribuer à la mise en production automatisée des modèles ML, en assurant leur performance et leur maintien opérationnel ;
• Définir et promouvoir les standards MLOps / LLMOps, en conformité avec les exigences de sécurité et d’architecture d’AXA ;
• Participer activement aux Communautés de Pratiques (CoP) et valoriser les travaux de l’équipe à travers des articles, conférences ou meetups.

Et si c'était vous ?

Diplômé(e) d’une formation supérieure en informatique, Data Science ou Mathématique vous justifiez de plusieurs expériences réussies en industrialisation de modèles IA. Aussi :

• Vous êtes passionné(e) par les défis business et les technologies innovantes ;
• Vous maîtrisez Python, les principes de Software Craftsmanship (BDD, TDD, Clean Code, revues de code), ainsi que les architectures logicielles et design patterns ;
• Vous êtes expert(e) en Big Data et en traitement batch via Spark / PySpark ;
• À l’aise avec le Cloud (Azure idéalement), vous avez contribué à la mise en place de bonnes pratiques MLOps / LLMOps ;
• Vous êtes un(e) utilisateur(trice) confirmé(e) de Docker et Kubernetes ;
• Vous valorisez autant les Soft Skills que les compétences techniques, et êtes reconnu(e) pour votre communication claire et votre assertivité.

Ce qui fera la différence

Vous avez déjà travaillé sur des cas d’usage concrets à fort impact business, notamment :

• La personnalisation de l’expérience client via des moteurs de recommandation intelligents ;
• L’anticipation des souscriptions et la prédiction du churn ;
• L’optimisation des parcours e-business et des processus cœur métier ;
• Le déploiement de la GenAI auprès des forces de vente, pour booster leur efficacité et enrichir la relation client.

Nous sommes persuadés que pour bien prendre soin de nos clients, nous devons commencer par bien prendre soin de nos collaborateurs ! Les avantages que nous proposons à nos salariés sont nombreux.

Nous choisir, c’est bénéficier par exemple :

• package de rémunération complet comprenant un salaire fixe, un complément de rémunération variable, des primes, de la participation et de l’intéressement, la possibilité d’acquérir des actions AXA, ou encore des solutions d’épargne avantageuses ;
• cadre de travail flexible jusqu’à 3 jours de télétravail possible par semaine (selon profil du poste), des tickets restaurant pour les jours télétravaillés ou encore une participation à l’achat d’un écran ou fauteuil ergonomique ;
• concilier vie personnelle et vie professionnelle avec 28 jours de congés payés, entre 14 et 16 RTT selon les années, des formules de travail à temps partiel ou encore des jours d’absence rémunérées pour la rentrée scolaire ou un déménagement par exemple ;
• possibilité de s’engager pour une cause qui vous tient à cœur grâce à nos associations telles que AXA Atout Cœur, AXA Compétences Solidaires ou encore AXA Prévention ;
• Et bien plus encore

Perspectives de développement des compétences et de carrières immenses, CE, conciergerie, offres privilèges, soutien en cas d’épreuve personnelle…On s’arrête là, la liste est longue !

Notre raison d’être chez AXA ? Chaque jour, nous agissons ensemble pour le progrès humain en protégeant ce qui compte dans + de 50 pays. Accompagner près de 95 millions de clients à chaque étape de leur vie, une mission qui donne le sourire et envie de se lever le matin à nos employés et agents (+ de 145 000 dans le monde !)

Chez AXA, nous sommes riches de nos singularités et accueillons tous les profils dans leur diversité. Au-delà de mener une politique inclusive engagée , nous agissons au quotidien en tant qu’employeur citoyen et responsable pour des causes sociétales & environnementales. Ces ambitions vous parlent ? Alors rejoignez un des leaders de l’assurance et venez changer le monde avec nous !

Présente sur l'ensemble du territoire, AXA France se distingue comme la filiale la plus importante du Groupe en termes de chiffre d'affaires et d'effectifs. Leader sur les marchés de l'assurance, de la santé et de la prévoyance, l'entreprise offre à ses équipes un cadre de travail moderne et agréable en 'smartworking'.

Vous hésitez encore ? Sachez que nous avons conçu un dispositif d'intégration baptisé ' ' pour accompagner vos premiers pas parmi nous avec attention. En lien avec nos engagements, nous célébrons chaque arrivée en agissant en faveur de la reforestation mondiale : depuis 2020, nous plantons un arbre pour chaque recrutement. Alors, prêt à postuler ?

Rejoignez notre équipe Data Science et travaillez sur un large éventail de défis à l’intersection de l’énergie et des données. Nous traitons des jeux de données complexes et à grande échelle, combinant des séries temporelles, des données de capteurs, et bien plus encore. Notre domaine évolue rapidement, avec de nombreuses normes encore à établir. En tant que Machine Learning Engineer, vous contribuerez à développer des solutions de ML de bout en bout, depuis l’idéation et la définition du problème jusqu’à la conception et l’évaluation du modèle, avec un fort accent sur les cas d’usage liés à l’énergie.

• Développer des solutions de machine learning de bout en bout, depuis l’idéation initiale et la définition du problème jusqu’à la conception et l’évaluation du modèle, avec un fort accent sur les cas d’usage liés à l’énergie
• Rester à jour des dernières avancées de la recherche et appliquer les bonnes pratiques en machine learning
• Assurer le déploiement fluide et le bon fonctionnement des modèles en production, incluant le versionnage, la supervision et l’amélioration continue
• Collecter, nettoyer et analyser des ensembles de données volumineux et hétérogènes
• Collaborer pour comprendre les besoins des clients et contribuer à la définition d’une plateforme cohérente

• 3 ans d'expérience ou un doctorat en mathématiques, informatique (ou domaines connexes)
• Vous comprenez la théorie derrière les algorithmes que vous utilisez
• Vous maîtrisez un ou plusieurs langages de programmation – chez nous, c’est principalement Python
• Vous avez de l’expérience en prévision de séries temporelles
• Autonome et curieux(se), vous êtes capable de proposer de nouvelles idées

• Vous maîtrisez un ou plusieurs outils cloud : OVH, GCP, AWS, Azure, etc.
• Vous vous intéressez aux enjeux énergétiques et climatiques

Nous accueillons avec intérêt les candidatures de profils présentant un fort potentiel d’évolution, même si toutes les compétences listées ne sont pas encore acquises. Notre équipe valorise l’adaptabilité et l’envie d’apprendre, et nous sommes ouverts à discuter de la manière dont vos compétences et expériences peuvent contribuer aux objectifs essentiels du poste.

• Premier échange (30 min)
• Entretien technique (2h) : ~1h sur un cas préparé en amont et ~1h de discussion ML en général.
• Entretien 'fit' (2 h) : Rencontre avec l'équipe, discussions sur la motivation, les objectifs à long terme, les valeurs, la vision et les compétences relationnelles.

I am partnering with an innovative Deeptech Biotech company based in Paris, France, which harnesses Artificial Intelligence and multimodal data to transform the Drug Discovery process in Immunology.

Position: Machine Learning Engineer

Location: Paris, France (3 days onsite / 2 days remote)

About the Role

You will design and deploy scalable machine learning systems for complex biomedical data, focusing on developing infrastructure and pipelines to support foundation models that advance therapeutic discovery and healthcare innovation.

Key Responsibilities

• Architect, build, and optimize transformer-based models for high-dimensional biomedical datasets, including transcriptomics, histology, and clinical records, for pre-training, fine-tuning, and benchmarking.
• Develop and maintain robust MLOps workflows covering data preprocessing, model training, evaluation, deployment, monitoring, versioning, and retraining.
• Transform biomedical data into formats suitable for deep learning to enable high-throughput model training.
• Collaborate with domain experts like computational biologists and AI researchers to translate scientific insights into production-ready ML systems.
• Promote engineering best practices, ensuring reproducibility, high code quality, and continuous improvement in ML infrastructure.

Ideal Candidate

• Master’s or PhD in Machine Learning, Computer Science, Data Science, or related fields.
• 3+ years of experience with deep learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX.
• Proficiency in Python, with experience in building production ML systems; familiarity with Docker, Kubernetes, and cloud platforms (AWS, GCP, Azure).
• Experience with MLOps tools like Kubeflow, MLflow, W&B, and knowledge of CI/CD workflows and infrastructure-as-code.
• Skilled in GPU computation, distributed training, and model performance optimization.

Desirable Skills

• Experience with biomedical datasets, especially modalities like transcriptomics or histology.
• Background in large-scale foundation models in domains like NLP or multimodal data.
• Comfortable working in fast-paced, startup-like environments, solution-driven and proactive.

After applying, Jay Robins, a specialized AI recruiter, will discuss the opportunity with you in detail. He can answer questions about the industry and your career growth. Discussions may also include other current or upcoming opportunities. This position is highly popular and may close early, so we recommend applying promptly.

Overview

Capital Fund Management (CFM) is a successful alternative investment manager and a pioneer in quantitative trading applied to capital markets. Our methodology relies on statistically robust analysis of terabytes of financial data for asset allocation, trading decisions and automated order execution. Our collaborators rely on original theoretical insights accumulated over 30 years of market experience, as well as cutting-edge technology and disciplined approaches. These fundamentals foster exciting opportunities and state-of-the-art trading strategies. Our employees’ diversity and dedication contribute to CFM’s culture of research, innovation and achievement. The company is regulated by AMF, the SEC and the CFTC, with assets under management of $13.8 billion (Feb 2024).

ML Platform team

The ML Platform team focuses on enhancing researcher productivity in training machine learning (ML) models by developing libraries, services, and best practices, and ensuring robust ML production at scale. The aim is to provide a seamless path from experimentation to production that integrates with existing systems and boosts efficiency for model deployment. The team mandate addresses pain points, advances organizational ML capabilities, and leverages platform engineering with a modular, self-service approach. It balances immediate user needs with sustainable technical decisions, emphasizing best practices and automation. The team is composed of profiles working on cross-functional projects as well as engineers supporting functional teams in their ML journey.

This job is for a distributed ML engineer within the ML Platform team. You will serve as the primary contact for a functional team utilizing ML at CFM, dedicating 70-80% of your time to their ML-related activities, while the rest involves collaboration with cross-functional ML platform engineers. Your core duties include promoting the use of ML Platform tools and services, and identifying areas for improvement within our tool suite. You'll work closely with users to integrate enhancements.

• Promote adoption of ML Platform tools and services.
• Guide the tools’ evolution to meet user needs.
• Establish standard practices for ML development, ensuring reproducibility, quality, and auditability.
• Create self-service tools to boost ML development efficiency at CFM.
• Mentor junior team members as the team expands.
• Train users and advocate for industry best practices in ML related software development across the company.

We are looking for candidates with 5-7 years of experience in ML at large, and 3+ years working with production grade ML.

Mandatory

• Extensive expertise in Python and general software development best practices.
• Experience working in environments that deploy ML solutions to production and address MLOps challenges.
• Proficient in using containerization technologies.
• In-depth experience with traditional ML and deep learning tools such as TensorFlow or PyTorch, MLFlow or similar platforms, and inference servers like Triton.
• Experience applying ML techniques to time series data.
• Strong familiarity with UNIX-based systems.
• Experience with AWS services.
• Experience with Agile, emphasizing flexibility and pragmatism over strict adherence.
• Ability to simplify and clearly communicate technical concepts.
• Maintain a user-focused approach, avoiding short-term fixes.
• Skill in inspiring and encouraging colleagues to adopt best practices.
• Prioritize overall team productivity and resilience through skill-sharing, rather than just individual efficiency.

Nice to have

• Previous experience as a Data Scientist
• Design thinking and software architecture
• Having worked within the e-commerce industry, or any industry facing large amounts of temporal data and models to be built on top of this kind of data
• Having worked on NLP related projects, preferably using LLMs

If you don’t meet every requirement but believe you’d be a great fit, feel free to reach out to us.

EQUAL OPPORTUNITIES STATEMENT

We are continuously striving to be an equal opportunity employer and we prohibit any discrimination based on sex, disability, origin, sexual orientation, gender identity, age, race, or religion. We believe that our diversity, breadth of experience, and multiple points of view are among the leading factors in our success.

CFM is a signatory of the Women Empowerment Principles.

FOLLOW US

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About Teads

Teads is the omnichannel outcomes platform for the open internet, driving full-funnel results for marketers across premium media. With a focus on meaningful business outcomes for branding and performance objectives, the combined company ensures value is driven with every media dollar by leveraging predictive AI technology to connect quality media, beautiful brand creative, and context-driven addressability and measurement. One of the most scaled advertising platforms on the open internet, Teads is directly partnered with more than 10,000 publishers and 20,000 advertisers globally. The company is headquartered in New York, with a global team of nearly 1,800 people in 36 countries.

For more information, visit

About the opportunity

We are seeking a skilled and passionate Machine Learning Engineer who combines strong software engineering expertise with a deep understanding of data science and machine learning. In this role, you will be instrumental in developing and improving our ML systems, ensuring that both the underlying infrastructure and the algorithms powering our models are optimized for performance and scalability.

You will collaborate closely with cross-functional teams, including data scientists and software engineers, to implement end-to-end machine learning models that drive impactful business outcomes. Additionally, your work will ensure the continued improvement of our ML platform, which supports algorithmic work across the company.

What will you do?

As a Senior Machine Learning Engineer, your mission will be :

• Improve existing ML library & tools allowing to explore and analyze more and more data and provide accurate feedback on the Teads activities.
• Create, design, develop, test and monitor your code in production autonomously and reliably.
• Design, develop, and implement ML models and algorithms with a focus on robustness, performance, and scalability.
• Collaborate with data scientists to identify and apply effective machine learning techniques and strategies for improved system performance.
• Mentor other team members to improve their autonomy and Software Engineering skills.
• Collaborate with various teams for production cases to develop services from design to deployment.
• Ensure software quality by writing, running, and automating tests (unit, functional, load.).
• Keep up to date with the latest Machine Learning technologies to continually improve our ML system.

What will you bring to the team?

• Strong programming skills with a focus on Python, Java, Scala and proficiency in software engineering practices such as testing, debugging, and performance tuning.
• Hands-on experience implementing machine learning algorithms, particularly in production environments.
• Strong problem-solving skills.
• Strong communication skills, with the ability to collaborate effectively across teams and explain complex technical concepts clearly.

Bonus Points :

• Knowledge of Data Engineering tools (e.g., Spark, Airflow, .).
• Familiarity with ML frameworks and tools (e.g., TensorFlow, PyTorch,.).
• Performance engineering capabilities, including profiling and optimizing algorithms and systems for high efficiency and low latency.
• Experience working with cloud-based infrastructures (e.g., AWS, GCP).
• A Master's or PhD in SC / Math.

The Team

• The AI department currently consists of 50 people who are a mix of data scientists, machine learning and backend engineers.
• The department provides technologies that power outcomes of campaigns with a total yearly turnover of $1.7B.
• Runs large-scale prediction and control systems for ad delivery, handling millions of live ads and making over a billion predictions per second based on large online trained models updated every 5 minutes.

We care about you :

• Security & Savings: Attractive package including competitive compensation, profit-sharing, daily meal vouchers (Swile), family health insurance (Alan), and a personalized relocation package (if needed).
• Career Development: Continuous investment in skills through in-house and external training, tech conferences, and internal mobility options.
• Life Balance: 35+ days off per year, hybrid work model (2-3 days remote), fully covered parental leave, and daycare support.
• Wellness: Prioritizing employee well-being with premium equipment, team building events, remote work subsidies, diversity & inclusion initiatives, charitable activities, and sustainability actions.

Life at Teads

At Teads, we blend creativity, technology, and data to shape the future of media. You'll work with talented teams, meaningful brands, and innovative tools, helping to redefine advertising transparency, insights, and strategies.

Joining Teads means being part of a collaborative, innovative, and supportive environment that values diversity, inclusion, and continuous learning. We are committed to your success and growth within the company.

Join to apply for the Machine Learning Engineer role at Corsearch

Get AI-powered advice on this job and more exclusive features.

At Corsearch, we are dedicated to creating a world where consumers can trust the choices they make.

As a global leader in Trademark and Brand Protection, we partner with businesses to safeguard their most valuable assets in an increasingly complex digital environment.

Our comprehensive solutions, powered by AI-driven data and deep analytics, enable brands to establish, monitor, and protect their presence against infringement and counterfeiting.

• Innovative Solutions : We combine cutting-edge technology with expert judgment to deliver market-leading services in trademark clearance, brand protection, and anti-counterfeiting.
• Global Impact : Trusted by over 5,000 customers worldwide, including 73 of Fortune's Top 100 companies, our work has a meaningful impact on businesses and consumers alike.
• Collaborative Culture : With a team of over 1,900 professionals across multiple global offices, you'll be joining an inclusive environment where diverse perspectives thrive.
• Mission-Driven Purpose : Our commitment to protecting consumers and their trust in brands drives everything we do, making Corsearch a force for good in the world.

As an ML Engineer you’ll play a crucial role in advancing our shared mission of protecting and enhancing the world’s most valuable brands.

You will design and optimize AI models that power our state-of-the-art image search engine and other innovative solutions.

Collaborating with Corsearch’s global team of data scientists, engineers, and brand protection experts, you’ll help drive innovation in brand protection and online content monitoring , ensuring our clients stay ahead in a rapidly evolving digital landscape.

• Develop and optimize machine learning models with a focus on computer vision (e.g., image recognition, object detection) and NLP (e.g., text classification, sentiment analysis, entity recognition).
• Train and fine-tune deep learning models (e.g., CNNs, RNNs, Transformers) for tasks such as reverse image search , image-text matching , and online content analysis .
• Collaborate with cross-functional teams to improve product and system performance.
• Research and implement state-of-the-art algorithms and techniques to improve the accuracy and performance of AI solutions.
• Build scalable data pipelines for the ingestion and processing of image and text data for model training and evaluation.
• Continuously monitor the performance of models in production, identify bottlenecks, and propose optimizations.
• Proven experience as a Machine Learning Engineer with at least 3 years of professional experience.
• Strong proficiency in machine learning frameworks such as CatBoost , TensorFlow , PyTorch , or Keras .
• Experience with image processing , feature extraction , and text preprocessing techniques .
• Solid understanding of algorithms for tasks such as object detection , image classification , text extraction , and sentiment analysis .
• Hands-on experience with large datasets and data pipelines for training and deploying ML models.
• Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to translate business challenges into technical solutions.
• Full professional English proficiency

Corsearch is an equal opportunity and inclusive employer and does not tolerate discrimination of any kind. We are committed to creating a diverse and inclusive workplace where all employees feel valued, respected, and supported. We welcome applications from all individuals regardless of race, nationality, religion, gender, gender identity or expression, sexual orientation, age, disability, or any other protected characteristic. Together, we are working proactively to build a workplace where everyone can belong and be at their best selves. Together, we make an Impact.

Description

L'environnement

Intégrez l'AI / GenAI Factory, une entité stratégique du Data & IA Office d'AXA France, dédiée à l'implémentation et à l'industrialisation de projets d'intelligence artificielle au cœur des activités de l'entreprise.

Notre mission : accompagner les projets IA de bout en bout, de l'idéation à la mise en production, jusqu'au monitoring des cas d'usage - en garantissant des solutions fiables, innovantes et alignées avec les standards du marché.

Vous serez intégré(e) à l'équipe Delivery 'AI Cross-Sell', qui intervient sur des sujets à fort impact marketing et business.

Votre rôle

En tant que Senior Machine Learning Engineer, vous jouerez un rôle clé dans :

• L'industrialisation des produits IA et la mise en œuvre des pratiques MLOps / LLMOps ;
• La gouvernance IA et la définition d'un socle technologique robuste pour soutenir l'innovation ;
• Le delivery de projets à forte valeur ajoutée pour les différentes business units d'AXA France

Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists et Machine Learning Engineers, avec pour objectif commun de livrer des IA de haute qualité.

Vos missions

• Accompagner les squads dans le cadrage des projets et l'adoption des bonnes pratiques d'architecture logicielle ;
• Contribuer à la mise en production automatisée des modèles ML, en assurant leur performance et leur maintien opérationnel ;
• Définir et promouvoir les standards MLOps / LLMOps, en conformité avec les exigences de sécurité et d'architecture d'AXA ;
• Participer activement aux Communautés de Pratiques (CoP) et valoriser les travaux de l'équipe à travers des articles, conférences ou meetups.

Qualifications

Et si c'était vous ?

Diplômé(e) d'une formation supérieure en informatique, Data Science ou Mathématique vous justifiez de plusieurs expériences réussies en industrialisation de modèles IA. Aussi :

• Vous êtes passionné(e) par les défis business et les technologies innovantes ;
• Vous maîtrisez Python, les principes de Software Craftsmanship (BDD, TDD, Clean Code, revues de code), ainsi que les architectures logicielles et design patterns ;
• Vous êtes expert(e) en Big Data et en traitement batch via Spark / PySpark ;
• À l'aise avec le Cloud (Azure idéalement), vous avez contribué à la mise en place de bonnes pratiques MLOps / LLMOps ;
• Vous êtes un(e) utilisateur(trice) confirmé(e) de Docker et Kubernetes ;
• Vous valorisez autant les Soft Skills que les compétences techniques, et êtes reconnu(e) pour votre communication claire et votre assertivité.

Ce qui fera la différence

Vous avez déjà travaillé sur des cas d'usage concrets à fort impact business, notamment :

• La personnalisation de l'expérience client via des moteurs de recommandation intelligents ;
• L'anticipation des souscriptions et la prédiction du churn ;
• L'optimisation des parcours e-business et des processus cœur métier ;
• Le déploiement de la GenAI auprès des forces de vente, pour booster leur efficacité et enrichir la relation client.

About AXA

Notre raison d'être chez AXA ? Chaque jour, nous agissons ensemble pour le progrès humain en protégeant ce qui compte dans + de 50 pays. Accompagner près de 95 millions de clients à chaque étape de leur vie, une mission qui donne le sourire et envie de se lever le matin à nos employés et agents (+ de 145 000 dans le monde !)

Chez AXA, nous sommes riches de nos singularités et accueillons tous les profils dans leur diversité. Au-delà de mener une politique inclusive engagée, nous agissons au quotidien en tant qu'employeur citoyen et responsable pour des causes sociétales & environnementales. Ces ambitions vous parlent ? Alors rejoignez un des leaders de l'assurance et venez changer le monde avec nous !

Présente sur l'ensemble du territoire, AXA France se distingue comme la filiale la plus importante du Groupe en termes de chiffre d'affaires et d'effectifs. Leader sur les marchés de l'assurance, de la santé et de la prévoyance, l'entreprise offre à ses équipes un cadre de travail moderne et agréable en 'smartworking'.

Vous hésitez encore ? Sachez que nous avons conçu un dispositif d'intégration baptisé ' ' pour accompagner vos premiers pas parmi nous avec attention. En lien avec nos engagements, nous célébrons chaque arrivée en agissant en faveur de la reforestation mondiale : depuis 2020, nous plantons un arbre pour chaque recrutement. Alors, prêt à postuler ?

Vous façonnerez les modèles d'IA de nouvelle génération de Qantev, de l'extraction d'informations à la détection d'anomalies. Votre travail alimentera la compréhension des documents, l'inférence du code médical et les architectures évolutives de détection des fraudes. Vous occuperez une position centrale dans le cycle de vie du développement des modèles, en écrivant du code de production de haute qualité pour notre serveur d'inférence, en vous alignant étroitement avec les équipes produit et plateforme, et en concevant des pipelines d'évaluation automatisés pour évaluer et améliorer continuellement les performances.

• Conception de modèles : Architecturer et développer des modèles d'apprentissage profond pour le NLP (transformateurs, VLMs), la détection d'anomalies (GNNs, autoencodeurs), et l'intégration UI-L.
• Solutions personnalisées : Construire et affiner des LLM spécifiques à un domaine ou des modèles vision-langage pour l'OCR de documents, l'extraction de champs et l'inférence médicale.
• Infrastructure évolutive : Concevoir des pipelines au service des modèles, en tenant compte de la mise en lots, de la répartition, de la quantification et de la surveillance.
• Apprentissage continu : Mettre en œuvre l'apprentissage actif et les boucles de rétroaction pour recycler les modèles sur la base des annotations des chercheurs.
• Analyse des performances : Définir et suivre la précision, le rappel, le NGCD et d'autres paramètres ; effectuer des tests A/B et des simulations de règles.
• Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les MLOps, les ingénieurs de données et les équipes de produits pour déployer des modèles en production et procéder à des itérations rapides.

• 5+ ans dans l'apprentissage automatique ou l'ingénierie de l'apprentissage profond.
• Expert en PyTorch ou TensorFlow ; expérience avec l'écosystème Hugging Face.
• Solides connaissances en NLP, modèles vision-langage et réseaux neuronaux graphiques.
• Familiarité avec les techniques d'optimisation des modèles (FT, LoRA, quantification, élagage).
• Solide compréhension des MLOps : conteneurisation, surveillance et CI/CD pour
• Excellentes compétences en matière de communication et de documentation.

• Expérience des applications ML dans le domaine de la santé ou de l'assurance.
• Publications dans des conférences de premier plan sur le ML/NLP.
• Connaissance du reclassement bayésien, de l'apprentissage auto-supervisé ou des cadres autoML agentiques.

• Entretien de sélection : Une brève conversation initiale pour comprendre vos antécédents et vos intérêts.
• Entretien sur l'apprentissage automatique : Un examen approfondi de votre expertise technique dans le domaine de l'apprentissage automatique, y compris la construction et l'évaluation de modèles.
• Entretien sur la conception de systèmes : Évaluer votre capacité à concevoir des systèmes et des pipelines de ML évolutifs et faciles à maintenir.