345 Emplois pour Machine Learning - France

Lieu : Rennes, France

Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d'activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l'environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d'euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l'innovation tels que l'IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de collaborateurs dans 68 pays.

Nos engagements, vos avantages

• Une réussite portée par notre excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
• Un package de rémunération attractif
• Un développement des compétences en continu : parcours de formation, académies et communautés internes
• Un environnement inclusif, bienveillant et respectant l'équilibre des collaborateurs
• Un engagement sociétal et environnemental reconnu

Votre quotidien
Avec plus de 600 experts IA et une centaine de doctorants en IA chaque année, et disposant d'un réseau de partenaires industriels, start-up et académiques de premier ordre, Thales est, depuis une décennie, un acteur majeur de l'IA de confiance, transparente, explicable et éthique. Le Groupe figure en tête, en Europe, dans le classement des déposants de brevets dans l'IA des systèmes critiques. Il intègre de l'IA dans plus d'une centaine de ses produits et services.

Nous recherchons notre futur
Machine Learning Engineer
dans le cadre du lancement de notre nouvelle entité CortAix :

CortAIx
est l'accélérateur IA qui dotera les forces armées, les avionneurs et tous les opérateurs d'infrastructures critiques, de solutions hautement sécurisées leur apportant plus d'efficacité dans l'analyse des données et la prise de décision, tout en tenant compte des contraintes spécifiques, telles que la cybersécurité, l'embarquabilité et la frugalité, liées aux environnements critiques.

Au sein de cette nouvelle organisation, nous représentons l'axe
"
cortAIx Factory" **
qui vise à accélérer la qualification et l'industrialisation des outils de développement de l'IA ainsi que les cas d'usage pour les données des systèmes. Thales dote déjà ses systèmes d'IA et continue d'identifier de nouveaux cas d'usages pour accélérer la performance, comme par exemple la planification de missions, la gestion du trafic aérien, le pilotage de drones et de robots.

Poste basé à Rennes.
QUI ETES-VOUS ?

• Vous êtes titulaire d'un Master 2 (BAC +5) d'une école d'Ingénieur ou d'un parcours universitaire et vous justifiez d'une expérience expérience pratique de plus de 5 ans dans le domaine de l'intelligence artificielle ?
• Vous avez un intérêt marqué pour les industrie de sécurité et défense ?
• Vous avez une expérience de mise en place de solutions embarquant du machine learning, depuis la collecte de la donnée jusqu'à la mise en production monitorée de la solution par des utilisateurs ?
• Vous faites preuve d'une grande disponibilité et d'une très forte réactivité ?
• Vous êtes reconnu pour votre esprit d'équipe et aimez le travail collaboratif ?
• Une expérience dans une organisation agile est un plus.

COMPÉTENCES :

• Maîtrise approfondie du Machine Learning et du Deep Learning, permettant le développement et l'application de modèles avancés pour répondre aux défis spécifiques du secteur de la défense, tout en assurant la sécurité et la confidentialité des données dans des environnements on-premise.
• Solide expérience en Python et bash, enrichie par des connaissances en Java, Spark, et Scala, pour la création de solutions logicielles robustes et adaptées aux besoins de CortAIx et de ses clients.
• Utilisation experte d'outils tels que MLFlow pour la gestion du cycle de vie des modèles ML/DL, Airflow pour l'orchestration des workflows, et Docker pour la conteneurisation, garantissant le déploiement efficace et la surveillance optimale des performances des solutions ML/DL en environnement on-premise.
• Connaissance des frameworks FastAPI et Flask, essentiels pour le développement de services web interactifs et performants pour les applications ML/DL.
• Excellentes capacités de communication, permettant d'articuler clairement les bénéfices et les défis des projets ML/DL aux parties prenantes non spécialistes, tout en travaillant efficacement au sein d'équipes multidisciplinaires.

CE QUE NOUS POUVONS FAIRE ENSEMBLE :
En tant que membre au sein de l'équipe l'AI delivery team de CortAIx et rapportant directement au Head of AI Engineering (CTO), vous jouerez un rôle pivot dans l'orchestration des efforts de développement et de déploiement des solutions d'intelligence artificielle à travers Thales.

En rejoignant l'équipe de MLOps Engineering de CortAIx, le centre d'innovation en intelligence artificielle de Thales, vous jouerez un rôle crucial dans la révolution des technologies d'IA au sein de l'industrie de la défense et au-delà. Vos missions incluront :

• Vous serez chargé de créer des modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning, en utilisant Python, Java, Spark, et Scala. Ces modèles devront répondre aux exigences spécifiques de sécurité et d'opérabilité du secteur de la défense, notamment en environnements on-premise.
• Mettre en place des systèmes de gestion de cycle de vie des modèles ML/DL, en exploitant MLFlow pour le suivi, Airflow pour l'orchestration, et Docker pour la conteneurisation. Cela inclut le déploiement, la surveillance, et l'optimisation des performances des modèles en production.
• Agir comme médiateur entre les équipes techniques, les clients internes et externes, et d'autres professionnels chez Thales pour assurer un déploiement fluide des solutions d'IA. Cela implique de communiquer efficacement les bénéfices, les coûts, et les solutions aux problèmes des modèles d'IA, particulièrement auprès des non-spécialistes.
• Utiliser des frameworks tels que FastAPI et Flask pour développer des interfaces web interactives qui facilitent l'accès et l'utilisation des modèles d'IA par les utilisateurs finaux.
• Intégrer les meilleures pratiques de DevOps et DevSecOps dans le développement et le déploiement des solutions d'IA, en utilisant des outils de CI/CD et des technologies de conteneurisation pour accélérer le cycle de développement tout en maintenant les normes de sécurité.

Nous sommes toujours en phase ?

Rejoignez-nous

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous

We are working with a pioneering
deeptech organisation
dedicated to transforming the drug discovery and development process in immunology and inflammation. With a unique foundation model dedicated to immune-mediated diseases, the company leverages multimodal data to bridge the gap in translational research, accelerate the validation of new therapeutic targets, and advance the development of personalised treatments.

Backed by significant recent funding and recognised as one of the most promising startups in Europe, this is an opportunity to join a highly collaborative, science-led team at the forefront of AI in healthcare.

This role will offer you:

• The opportunity to design and optimise
  transformer-based foundation models
  for biomedical data, including transcriptomics, histology, and large-scale clinical datasets.
• A key role in building
  scalable ML infrastructure
  and pipelines to support research and production applications.
• Collaboration with a multidisciplinary team of AI researchers, computational biologists, and immunologists.
• A chance to contribute to cutting-edge science featured in top-tier journals and international congresses.

Responsibilities:

• Develop, implement, and fine-tune ML models, with a focus on pre-training, fine-tuning, and benchmarking at scale.
• Build and maintain scalable ML pipelines, including data preprocessing, model training, evaluation, and deployment.
• Apply MLOps best practices, ensuring model versioning, monitoring, and reproducibility.
• Transform raw biomedical datasets into deep-learning-ready loaders capable of scaling to millions of datapoints.
• Collaborate closely with scientific experts to align AI approaches with biological questions and translational applications.

You will bring:

• Master's degree or PhD in Machine Learning, Computer Science, Data Science, or a related field.
• 3+ years' experience with deep learning frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX).
• Strong Python skills and experience in production ML systems, including containerisation (Docker), orchestration (Kubernetes), and cloud platforms (AWS, GCP, Azure).
• Hands-on experience with MLOps frameworks (Kubeflow, MLflow, Weights & Biases, Metaflow) and modern DevOps practices.
• Experience with distributed training, GPU programming, and model optimisation techniques.

How to stand out:

• Experience with biological or healthcare data, especially transcriptomics or histology.
• Background in foundation models (NLP or multimodal).
• Strong adaptability and motivation to work in a dynamic, fast-growing startup environment.
• A team-oriented mindset with high agency and problem-solving skills.

Ingénieur Machine Learning Operations F/H

Localisation : Paris 3

Poste à pourvoir en CDI, dès que possible

QUI SOMMES NOUS ?

Chez
Guerbet, nous tissons des liens durables pour permettre de vivre mieux
. C'est notre
Raison d'Etre
. Nous sommes un leader de l'imagerie médicale au niveau mondial, offrant une gamme étendue de produits pharmaceutiques, de dispositifs médicaux, de solutions digitales et IA, pour l'imagerie diagnostique et interventionnelle.

Achieve, Cooperate, Care et Innovate
sont les valeurs que nous partageons et pratiquons au quotidien. Travailler chez Guerbet, c'est non seulement faire partie d'une équipe multiculturelle de 2 600 collaborateurs dans plus de 20 pays, mais c'est avant tout jouer un rôle unique pour l'avenir de l'imagerie médicale.

Pour plus d'informations sur Guerbet, rendez-vous sur et suivez Guerbet sur Linkedin, Twitter, Instagram et Youtube.

NOUS VOUS PROPOSONS :

Nous recherchons pour notre site de Paris, notre futur
Ingénieur Machine Learning Operations pour les applications d'imagerie médicale F/H.

Guerbet vise à développer des systèmes d'intelligence artificielle capables de détecter et de caractériser automatiquement les lésions cancéreuses sur les images de tomodensitométrie.

Notre solution analysera les tomodensitométries afin d'identifier les anomalies suspectes, telles que les nodules, les masses ou les tumeurs, et fournira également une caractérisation détaillée de ces lésions, notamment leur taille, leur forme, leur texture et leur emplacement.

En combinant son expertise en radiologie et en IA, Guerbet vise à révolutionner la détection et la prise en charge des cancers à un stade précoce, ce qui aura un impact significatif sur les soins de santé.

Vos missions :

• Concevoir, développer et déployer des pipelines de données robustes et évolutifs

• Automatiser l'analyse comparative et les rapports de performance des algorithmes sur plusieurs ensembles de données et bases de données d'imagerie médicale

• Collaborer avec les scientifiques des données pour mettre en production et surveiller les workflows d'inférence des modèles

• Mettre en œuvre et surveiller des pipelines de déploiement de modèles ML évolutifs, sécurisés et contrôlés par version

• Développer des outils et des interfaces pour faciliter l'analyse et la visualisation des données

• Assurer la traçabilité, la documentation et la reproductibilité des modèles, des ensembles de données et des pipelines déployés

• Gérer les environnements conteneurisés à l'aide de Docker et prendre en charge les déploiements.

• Participer à la veille technologique et proposer des améliorations continues des processus et des technologies utilisés

Vous collaborerez étroitement avec des data scientists, des ingénieurs logiciels et des experts en imagerie afin d'intégrer des fonctionnalités IA innovantes dans des pipelines cliniques offrant des performances de calcul, une fiabilité et une reproductibilité élevées.

VOTRE PROFIL ET COMPETENCES :

• Expérience avérée dans des postes liés au DevOps, au MLOps ou à l'ingénierie logicielle, avec un accent particulier sur le déploiement et l'automatisation

• Solides connaissances des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes)

• Expérience des outils et pratiques CI/CD (GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins, etc.)

• Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/de données courantes (par exemple, pandas, scikit-learn, PyTorch)

• Une expérience de travail avec DICOM et les pipelines d'imagerie médicale est un atout majeur

• Esprit d'équipe, autonomie et proactivité, excellentes compétences en communication et en documentation

• Esprit agile et collaboratif, à l'aise pour travailler au sein d'équipes interfonctionnelles.

• Votre niveau d'anglais est courant afin de pouvoir échanger à l'international

• Offres d'emploi

• Les Secteurs

• Industrie

• Numérique
• Santé
• Transition écologique

• Agriculture

• Rejoindre la Mission French Tech

• Découvrir les métiers de la Tech

Machine Learning Engineer

• Paris
• CDI
• Postuler

À propos

Le vieillissement de la population entraine une augmentation considérable du recours au soin, mais les lourdeurs administratives continuent d'éroder le temps consacré aux patient·es. Fluidifier le parcours de soin grâce au digital se fait donc de plus en plus nécessaire. Dans ce but, une multitude d'outils existent, mais l'absence de compatibilité avec les systèmes existants limitent l'utilisation que les professionnel·les de santé peuvent en faire (données incomplètes, parcours de soins fragmenté…). C'est pour débloquer le potentiel de la e-santé en créant des synergies et un partage données entre l'ensemble de ces solutions que Lifen, aujourd'hui actrice du Next 40, est née.

Sa plateforme facilite l'intégration de solutions innovantes à l'hôpital et permet l'échange de données entre les différents acteur·rices (hôpitaux, cliniques, médecins de ville, État, éditeur·rices de logiciels…). Cette solution répond aussi aux enjeux gouvernementaux portants sur la modernisation de notre système de soin. En optimisant la communication et le relai d'informations entre les établissements, les équipes de Lifen font économiser un temps précieux au personnel soignant. Elles lui permettent surtout de se concentrer sur son cœur de métier : l'accompagnement des malades.

Aujourd'hui, ce sont plus de 850 cliniques et hôpitaux et professionnel·les de santé qui ont déjà adopté Lifen. Plus de 4 millions de documents médicaux transitent ainsi chaque mois, grâce à son application de transmission sécurisée.

Descriptif du poste

Qui sommes-nous ?
Lifen met l'intelligence des données au service des soignants. Depuis 2015, nous transformons fondamentalement la façon dont les données médicales sont accessibles, structurées et partagées pour améliorer la qualité des soins.

Notre Impact Concret

• 800+ établissements nous font déjà confiance
• professionnels de santé gagnent du temps grâce à nos solutions
• 40% des comptes rendus médicaux français passent par notre plateforme
• Des milliers d'heures rendues aux soignants pour ce qui compte vraiment : soigner

Plus récemment, et avec le soutien de France 2030, nous nous attaquons à un défi majeur : accélérer la recherche contre le cancer. Comment ? En transformant par l'IA des milliers de dossiers patients en données exploitables pour la recherche. Aux côtés de Gustave Roussy, nous donnons déjà vie à cette mission sur le cancer du poumon.

Aujourd'hui, nous sommes 140 Lifeners partageant une mission commune : construire un monde en meilleure santé.

L'aventure ne fait que commencer

Notre équipe IA
L'équipe IA de Lifen délivre plus d'un million de prédictions quotidiennes en temps réel, alimentant notre produit phare Lifen Document qui transforme les échanges de comptes rendus médicaux entre praticiens en France.

Avec 6 années d'expertise dans le traitement de données médicales, notre équipe de 5 ML Engineers et 1 Engineering Manager maîtrise l'art de construire des modèles robustes et sécurisés qui accélèrent drastiquement les tâches administratives des professionnels de santé.

De l'extraction de layout à la pseudonymisation, en passant par le fine-tuning de LLM pour l'extraction de données médicales et les algorithmes de NLP pour structurer les documents, nous couvrons toute la chaîne de traitement intelligent des données de santé.

Ce que tu feras chez nous
Chez Lifen, le Machine Learning couvre tout le cycle de vie des modèles : du POC à l'intégration dans notre stack, jusqu'à la mise en production et la maintenance, le tout avec des pratiques exemplaires de Software Engineering.

Ici, tu écris du code qui tourne en production et pas seulement des expériences isolées dans des notebooks.

Au Quotidien, Tu Vas

• Adapter des algorithmes existants à de nouveaux cas d'usage et concevoir des solutions quand c'est nécessaire.
• Garantir la performance et la robustesse de nos modèles de base en assurant leur maintenance régulière, au service des besoins produit.
• Faire évoluer notre infrastructure ML en développant de nouvelles fonctionnalités pour accélérer l'entraînement, le déploiement et l'évaluation des modèles.

Bonus : tu collabores étroitement avec les équipes produit, data et plateforme pour livrer des modèles fiables, mesurables et faciles à opérer.

Ce que nous recherchons

• Tu es diplômé d'une top école d'ingénieur, d'informatique ou de sciences appliquées.
• Software Engineering: tu possèdes un état d'esprit software engineer et une maîtrise de Python et de l'écosystème (uv, Mypy, FastAPI, Pydantic.)
• Machine Learning: tu as 1 à 2 ans d'expérience d'entrainement de modèles de deep learning (Pytorch, Huggingface, Tensorflow, Keras, .) et de l'expérience avec des LLMs (APIs, fine-tuning.)
• DevOps & Orchestration : Tu es à l'aise avec les concepts de production & d'intégration continue (Git, Docker, CI/CD, Monitoring, etc.) et de pipelines (Kubeflow, Airflow, etc.)
• Tu disposes déjà d'une première expérience dans le déploiement de pipelines d'apprentissage automatique dans des contextes de production, de la collecte de données à l'évaluation de modèles
• Tu as une bonne connaissance du NLP, qui va du fonctionnement des modèles classiques aux dernières publications du domaine
• Excellentes capacités de communication, autonomie, adaptabilité, souci du détail et esprit d'équipe
• Nous communiquons ensemble en français mais publions des papiers en anglais, donc les deux langues sont obligatoires
• Si tu as connaissances dans le domaine de la santé, c'est la cerise sur le gâteau

Nos avantages

• Rythme hybride : 2 jours/semaine au bureau + 3 semaines de full remote par an
• Carte Swile avec 9€/jour avec prise en charge par Lifen de 50%
• Mutuelle santé incluant médecine alternative et soutien en santé mentale prise en charge à 50%
• 30€mois pour des concerts, abonnements Spotify etc
• BSPCE pour tous les Lifeners en CDI
• Prise en charge à 100% du congé maternité et parental - 5 jours enfants malades par an
• 1 offsite par semestre et par équipe - 1 offsite global Lifen par an - monthly d'entreprise
• Politique de rémunération transparente et graduelle

Notre process de recrutement

• Premier échange RH avec Antoine, Talent Acquisition Manager (30 minutes);
• Entretien avec le manager ou un membre de l'équipe (45 minutes);
• Cas pratique à préparer chez soi, puis restitution et discussion avec l'équipe dans nos locaux (1 heure);
• Entretien final avec deux Lifeners d'une autre équipe;
• Prises de références.

Soigner mieux en soignant ensemble, c'est aussi agir avec bienveillance. À l'image du secteur dans lequel nous évoluons, nous favorisons la diversité, l'inclusion et l'équité. Nous mettons en valeur vos compétences et votre savoir-faire, et bannissons toute forme de discrimination, qu'elle soit sexuelle, religieuse ou politique.
Informations complémentaires

• Type de contrat : CDI
• Lieu : Paris
• Télétravail partiel possible
• Salaire : entre 5000€ et 69000€ / an
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Voir toutes les offres de Lifen

Partout dans le monde, grâce aux solutions innovantes conçues et fabriquées par ses équipes, Sagemcom permet au plus grand nombre d'accéder au haut débit Internet, aux divertissements, et à une énergie maîtrisée. Entreprise à mission depuis 2022, Sagemcom est leader technologique dans le monde des télécoms et de l'énergie, et ses équipes s'engagent chaque jour à fournir des solutions sur mesure et responsables, adaptées aux besoins de leurs clients opérateurs télécom et utilities.

Aujourd'hui, notre Groupe est :

• Numéro 1 mondial des solutions haut débit (box internet et services logiciels associés)
• Leader technologique des solutions audio-vidéo (hubs vidéo 4K et Video SoundBox )
• Leader européen des solutions smart-grid (comptage communicant, réseaux intelligents, électrification rurale, IoT)

En 2024, Sagemcom a réalisé un chiffre d'affaires de 2.3 milliards d'euros, et s'appuie sur 6 500 collaborateurs répartis dans plus de 50 pays.

Intégrer le groupe Sagemcom, c'est rejoindre un groupe de dimension internationale, où vous pourrez chaque jour relever de nouveaux défis. Si le travail en équipe, l'agilité, la créativité et les nouvelles technologies vous intéressent, rejoignez l'aventure »

Ingénieur Machine Learning / Deep Learning H/F

Stage

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Sujet du stage: Développement d'algorithmes de traitement audio par Machine Learning / Deep Learning en embarqué

Sagemcom conçoit et produit des produits innovant et à haute valeur ajoutée. Dans cette gamme, les Video Sound Box de nouvelle génération comportent des réseaux de micros, ainsi que des haut-parleurs optimisés pour un rendu audio Dolby Atmos. Ces produits utilisent les OS Linux et Android TV principalement. Les nouvelles générations sont pourvues d'accélérateur de réseaux de neurones (NPU : Neural Processing Unit). Ces plateformes matérielles combinent beaucoup de fonctionnalités (décodeur TV, haut-parleur intelligent, assistants vocaux, système audio multicanal avec enceintes satellites) et permettent de créer de nouveaux cas d'usage.

L'objectif de ce stage est de démontrer les capacités des nouveaux chipsets équipés de processeurs neuronaux en alliant intégrations d'algorithme de « Machine Learning / Deep Learning » et développements logiciel à la fois niveau application Android TV et middleware.

Vous serez intégré à l'activité innovation dans une équipe logicielle Android TV transverse multi métiers et serez en charge de :

• Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» pour l"'upmixing" de contenu audio stéréo vers du multicanal
• Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» d'amélioration de la spatialisation de la scène sonore par combinaison de plusieurs enceintes audio
• Concevoir et intégrer des algorithmes de « Machine Learning / Deep Learning» pour créer des "Audio Effects" applicables au traitement de la voix
• Développer le logiciel middleware qui exploitera les informations recueillies par ces algorithmes.
• Combiner ces développements pour une mise en situation dans un cadre applicatif.

Compétences techniques requises :

Connaissance des bases des réseaux des neurones.

Être à l'aise avec les langages de programmation C/C++ , Java/Kotlin, Python.

Être à l'aise avec les frameworks de Deep Learning (TensorFlow, Pytorch, etc .).

Notions en traitement de signal.

Cycle ingénieur dernière année.

Anglais technique

Langage et Environnements: Android, Linux embarqué, C/C++, Java, Kotlin, Python, cross compilation, Machine learning, Deep learning, Tensorflow, Keras, Tensorflow Lite/LiteRT, Traitement de signal, Traitement de langage.

Sagemcom est une entreprise handi-accueillante.

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Europe, France, Bécon Les Bruyères

Description
What We're Looking For:

Meltwater's Consumer Intelligence AI Team is looking for a Machine Learning Engineer to help improve the multimodal semantic layer of MIRA, our AI assistant, while also developing innovative new features that power the next generation of applied generative AI in the Consumer Intelligence industry.

We are looking for someone with a creative, proactive, collaborative, and innovation focused mindset. You will work alongside a team of passionate machine learning engineers driven by enthusiasm for adopting new technologies and excitement about making the difference for customers using applied AI.

Our team is organized over 3 objectives: innovation, research and production.

• Innovation: We leverage our AI expertise to constantly imagine new business oriented features to enhance our products.
• Research: To implement our algorithms, we need to stay up-to-date to the latest breakthroughs over the Machine Learning world as well as the latest frameworks.
• Production: We make a point of designing and developing our algorithms with production-grade best practices. Scalability is our goal. The models and systems that we develop are running over billions of documents (text or image) per day.

Responsibilities:

• Drive the development of new industrial level projects from ideation to deployment. This includes deep expertise in areas such as early ideation & prototyping, research, infrastructure, scalability, monitoring, and evaluation of AI systems
• You'll write efficient, well-tested and design code, build clean systems to empower MIRA with new advanced generative AI capabilities.
• Collaborate closely with product teams in their domains, building domain expertise, and leveraging ML to solve critical business problems
• Keep up-to-date with the latest advancements in machine learning to stay current on emerging techniques to solve novel problems

Preferred Experience:

• 2+ years of experience as a Machine Learning Engineer or Software Engineer building ML Systems
• You have high technical engineering competence. This means being able to design and write complex software from end-to-end and make it production-ready
• Advanced knowledge in a least one programming language (Python or other e.g. Rust, Scala, Java)
• Passion for AI (in particular Generative AI), with a constant drive to stay updated and ahead of the curve
• You are a team-player, self-learner and autonomous
• MS or PhD in Computer Science, Engineering or a related technical field

Nice to have:

• Experience building industry-scale user-facing ML/AI/Agentic applications
• Experience with MLOps and DevOps principles and technologies (e.g. CI/CD, Terraform, Containerization, Kubernetes)
• Demonstrable experience with the full lifecycle of machine learning models - from development to deployment and monitoring
• Experience with Information Retrieval systems in a production environment (Elasticsearch, Quickwit, Vespa, …) is a plus

Where You'll Work: 8, rue du Renard Paris

Our Story

At Meltwater, we believe that when you have the right people in the right environment, great things happen.

Our best-in-class technology empowers our 27,000 customers around the world to make better business decisions through data. But we can't do that without our global team of developers, innovators, problem-solvers, and high-performers who embrace challenges and find new solutions for our customers.

Our award-winning global culture drives everything we do and creates an environment where our employees can make an impact, learn every day, feel a sense of belonging, and celebrate each other's successes along

the way.

We are innovators at the core who see the potential in people, ideas and technologies. Together, we challenge ourselves to go big, be bold, and build best-in-class solutions for our customers.

We're proud of our diverse team of 2,200+ employees in 50 locations across 25 countries around the world. No matter where you are, you'll work with people who care about your success and get the support you need to unlock new heights in your career.

We are Meltwater. Inspired by innovation, powered by people.

Equal Employment Opportunity Statement

Meltwater is an Equal Opportunity Employer and Prohibits Discrimination and Harassment of Any Kind: At Meltwater, we are dedicated to fostering an inclusive and diverse workplace where every employee feels valued, respected, and empowered. We are committed to the principle of equal employment opportunity and strive to provide a work environment that is free from discrimination and harassment.

All employment decisions at Meltwater are made based on business needs, job requirements, and individual qualifications, without regard to race, color, religion or belief, gender, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, marital status, veteran status, or any other status protected by the applicable laws and regulations.

Meltwater does not tolerate discrimination or harassment of any kind, and we actively promote a culture of respect, fairness, and inclusivity. We encourage applicants of all backgrounds, experiences, and abilities to apply and join us in our mission to drive innovation and make a positive impact in the world.

Nous recherchons un Machine Learning Engineer freelance pour rejoindre un projet stratégique autour de la recommandation de campagnes marketing. Le consultant interviendra au sein d?une équipe pluridisciplinaire dynamique et internationale.

? Responsabilités

• Concevoir, développer et mettre en production des modèles de recommandation.

• Participer à l?optimisation et à la maintenance des solutions ML existantes.

• Collaborer avec des experts data, produit et marketing pour transformer les besoins métier en solutions concrètes.

• Garantir la performance, la qualité et la robustesse des modèles déployés.

Profil candidat:

• Expérience : 3 à 6 ans en Machine Learning / Data Science.

• Maîtrise de Python et des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn?).

• Expérience en industrialisation et monitoring de modèles ML.

• Bonne compréhension des systèmes de recommandation et de l?IA appliquée au marketing.

• Solides compétences en communication et travail en équipe.

• Anglais courant obligatoire

? Soft Skills

• Esprit collaboratif et capacité à travailler dans une équipe pluridisciplinaire.

• Autonomie, curiosité et rigueur.

• Aisance à évoluer dans un environnement international.

? Processus de sélection

• Screening CV.

• Entretien technique (~1h).

• Entretien final sur motivation et fit (~45 min).

Introduction
Dans ce rôle, vous travaillerez dans l'un de nos IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers), où nous fournissons une expertise technique et industrielle approfondie à un large éventail de clients des secteurs public et privé dans le monde entier. Nos centres de livraison offrent à nos clients des compétences et une expertise technique locales pour stimuler l'innovation et l'adoption de nouvelles technologies. Une carrière chez IBM Consulting s'appuie sur des relations à long terme et une collaboration étroite avec des clients du monde entier. Vous travaillerez avec des visionnaires dans de multiples secteurs pour améliorer le parcours du cloud hybride et de l'IA pour les entreprises les plus innovantes et les plus précieuses au monde. Votre capacité à accélérer l'impact et à apporter des changements significatifs pour vos clients est rendue possible par notre écosystème de partenaires stratégiques et nos plateformes technologiques robustes à travers le portefeuille IBM ; y compris Software et Red Hat. La curiosité et la recherche constante de connaissances sont les fondements de la réussite au sein d'IBM Consulting. Dans votre rôle, vous serez encouragé à remettre en question la norme, à rechercher des idées en dehors de votre rôle et à trouver des solutions créatives qui auront un impact révolutionnaire pour un large réseau de clients. Notre culture de l'évolution et de l'empathie est axée sur l'évolution de carrière à long terme et les opportunités de développement dans un environnement qui prend en compte vos compétences et votre expérience uniques.

Your Role And Responsibilities
En tant que MLEngineer confirmé, vous serez responsable de mettre en place des pipelines efficaces pour le déploiement, la maintenance et le suivi des modèles de Machine Learning. Vous contribuerez également à l'amélioration continue de nos infrastructures et processus, tout en favorisant une culture de collaboration et d'innovation.

A ce titre, vous participerez à toutes les étapes du projet :

Industrialisation des modèles IA

• Collaborer avec les Data Scientists pour intégrer les modèles entraînés dans des environnements de production.
• Développer et maintenir les scripts d'inférence des modèles déployés.
• Garantir la performance, la fiabilité et l'optimisation des modèles en production.

Respect des normes et standards du SI

• S'assurer que les modèles et pipelines respectent les normes de sécurité, de performance et de conformité du Système d'Information (SI).
• Collaborer avec les équipes Cloud pour garantir une intégration harmonieuse dans les infrastructures existantes.
• Documenter les processus et solutions pour répondre aux exigences de gouvernance du SI.

Pipelines de données

• Concevoir et automatiser des pipelines pour le traitement et la transformation des données.
• Garantir la qualité des données utilisées dans les modèles, notamment via le feature engineering.

Optimisation & Monitoring

• Implémenter des solutions de surveillance des modèles en production (monitoring, détection de dérive…).
• Optimiser les performances des modèles : latence, consommation de ressources, scalabilité.

Développement d'API

• Exposer les modèles via des API robustes et performantes (Flask, FastAPI.).
• Intégrer les modèles dans les systèmes existants en collaboration avec les équipes backend.

Collaboration technique

• Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists , Data Engineers, ML OPS et les OPS pour assurer une transition fluide du développement à la production.

Documenter les workflows, pipelines et solutions développés.

Required Technical And Professional Expertise
Vous disposez d'une expérience en tant que Machine Learning Engineer d'au moins 5 ans. Vous savez démontrer vos compétences et capacités dans les domaines suivants :

DevOps & MLOps

• GitLab, GitLab-CI, Docker, CI/CD pipelines
• Environnements cloud (AWS, GCP, Azure)
• Outil de versioning de modèles : MLflow
• Bonne connaissance de Domino Data Lab (optionnel mais apprécié)

Développement logiciel

• Bonnes pratiques d'architecture logicielle (clean code, modularité)
• Développement et documentation d'API
• Tests unitaires et tests d'intégration : Pytest, Unnitest
• Outils de qualité de code : Ruff, Black, MyPy, SonarQube

Data Science & Machine Learning

• Solides compétences en Data Science ou très bonne maîtrise des concepts fondamentaux :

Machine Learning
,
Deep Learning
,
NLP
,
LLM

• Connaissance du cycle de vie complet d'un projet ML :

Vous êtes à l'aise avec l'Anglais (lu et écrit).

Preferred Technical And Professional Experience
Vous aimez travailler dans un environnement agile.

Vous êtes rigoureux dans le respect des process et aimez l'innovation.

Vous avez déjà travaillé sur des projets implémentant l'intégration continue.