En un coup d'œil
- Missions: Conçois et mets en production des systèmes d'IA pour révolutionner le recrutement.
- Entreprise: Start-up HR Tech innovante avec une culture d'ambition et de liberté.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, tickets resto et mutuelle santé.
- Autres infos: Travaille en full remote et profite d'une forte culture d'équipe.
- Pourquoi ce job: Impacte le futur du travail avec des technologies de pointe et une équipe dynamique.
- Qualifications: Expérience en ML Engineering et maîtrise de Python, AWS et IA vocale.
Le salaire estimé est compris entre 70000 - 85000 € par an.
L'équipe Sciences s'agrandit ! AssessFirst, en quelques mots : Nous sommes une HR Tech en forte croissance, avec une mission claire : révolutionner le recrutement à l’échelle mondiale. Plutôt que de se baser sur le CV, nous aidons les entreprises à prédire la performance et l’épanouissement des talents grâce à l’analyse de leur personnalité, de leurs motivations et de leur capacité à apprendre. Aujourd’hui, nous sommes plus de 110 collaborateurs et accompagnons 3 500+ clients dans plus de 40 pays, pour recruter et faire évoluer leurs équipes de manière plus inclusive et plus efficace. Notre culture ? Ambition, impact et liberté. Tu veux contribuer à transformer le futur du travail ? On veut te rencontrer.
Ce que tu feras :
- Développer des agents IA autonomes : conçois des systèmes agentiques capables de gérer un processus de recrutement complet, du sourcing à la qualification des candidats, jusqu'à la création d'une shortlist documentée.
- Faire évoluer notre IA vocale : améliore la fluidité et le naturel des entretiens conversationnels en travaillant sur la latence, la gestion des tours de parole et la robustesse aux accents et aux environnements bruyants.
- Construire des outils d'analyse intelligents : développe des solutions capables d'exploiter les échanges recruteur-candidat, de générer des comptes rendus et d'apporter une assistance en temps réel, en structurant les informations issues des CV, portfolios et transcriptions.
- Concevoir et entraîner des modèles ML : développe des modèles de scoring, de classification et de modélisation probabiliste, en collaboration avec nos psychométriciens, pour combiner différents signaux et quantifier l'incertitude.
- Garantir la qualité et la fiabilité de nos systèmes : sélectionne les approches adaptées à chaque problématique, construis des frameworks d'évaluation et mesure la performance, l'équité et la robustesse des modèles avant et après leur mise en production.
- Industrialiser et faire évoluer nos solutions IA : déploie et monitore tes systèmes avec l'équipe MLOps, conçois des services réutilisables et partage tes découvertes sur les dernières avancées en IA vocale, agentique et multimodale.
Ta future équipe : Tu rejoins notre équipe Product & Science, composée de 10 personnes : psychométriciens, ML Engineers, ingénieurs MLOps, Data Engineers, Product Managers et Product Designers. Ton manager est Emeric, notre CPO, qui pilote à la fois le Produit et la Science. Au quotidien, tu avances avec Matthias, notre ML Team Lead, sur la conception de nos systèmes et les choix techniques. Tu travailles aussi avec les équipes back-end, front-end et QA.
Expérience souhaitée : Tu as une expérience confirmée en ML Engineering, avec des modèles et systèmes d'IA que tu as personnellement contribué à déployer en production. Tu maîtrises Python (moderne, typé, asynchrone), les bonnes pratiques de software engineering et le développement de solutions ML de bout en bout, de la préparation des données à l'entraînement et à l'évaluation. Tu es à l'aise avec l'écosystème AWS, notamment SageMaker, Lambda et Kubernetes, pour développer et industrialiser des systèmes ML. Tu as une expérience en IA vocale (ASR, TTS) ou dans le développement d'agents conversationnels temps réel, avec une attention particulière portée à la qualité des interactions. Tu sais concevoir et évaluer des agents IA ou des systèmes complexes, et tu explores les possibilités offertes par les modèles de fondation et les architectures agentiques. Tu possèdes de solides bases en statistiques, notamment en modélisation probabiliste, calibration et évaluation rigoureuse des modèles. Une expérience en inférence causale, expérimentation ou fairness en ML est un vrai plus. Tu sais expliquer et défendre tes choix techniques, y compris auprès d'interlocuteurs non techniques, et tu apprécies travailler avec des expertises complémentaires. Tu es curieux, pragmatique et sensible à l'impact de l'IA sur les personnes. Tu sais arbitrer entre innovation, performance et fiabilité, notamment dans des environnements régulés. Tu utilises les outils d'IA au quotidien (Claude, ChatGPT, Gemini ou équivalents) pour accélérer ton développement, explorer des approches techniques et challenger tes solutions, tout en gardant un regard critique sur les résultats.
Qu'est ce que tu obtiendras ?
- Fourchette salariale : 70 000 € à 85 000 € brut annuel fixe.
- Autonomie & flexibilité : tu t'organises librement selon les priorités et les projets du moment.
- Full remote : travaille d'où tu veux en Europe !
- Tickets resto : carte Swile à 10 € par jour travaillé.
- Mutuelle : couverture santé avec Alan.
- Épargne & participation : dispositif d'épargne salariale et de participation.
- Bien-être : participation à tes activités sportives, chèques cadeaux et plateforme d'avantages.
- Coworking : accès à des espaces partagés jusqu'à 5 fois par mois avec Worklib.
- Vie d'équipe : une culture forte et quatre séminaires par an pour se retrouver.
Notre processus de recrutement : Notre annonce te parle et te donne envie d’en savoir plus. Tu remplis nos tests en ligne en postulant (tu recevras un lien par email). L'équipe Talent te contacte. 3 entretiens maximum : avec Matthias (Lead Science) et Basile (ML Engineer), puis Emeric (CPO) et Anthony (Lead Back End), et enfin Quentin (CEO) et David notre fondateur ! Bienvenue, tu fais désormais partie de l'équipe !
Senior ML Engineer in Paris employeur : AssessFirst
AssessFirst est un employeur de choix, offrant un environnement de travail flexible et dynamique, idéal pour les professionnels passionnés par le développement des ressources humaines. Avec des avantages tels que des tickets restaurant, une mutuelle compétitive et l'accès à des espaces de coworking, nous favorisons une culture d'innovation et de collaboration. De plus, notre engagement envers la croissance personnelle et professionnelle de nos employés fait de nous une entreprise où chacun peut s'épanouir pleinement.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior ML Engineer in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de AssessFirst
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez AssessFirst. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior ML Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez AssessFirst, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à AssessFirst que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez AssessFirst. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez AssessFirst
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de AssessFirst et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
