En un coup d'œil
- Missions: Piloter des projets de machine learning prédictif et travailler directement sur les données clients.
- Entreprise: Bluethink, cabinet de recrutement spécialisé dans la tech et l'IA.
- Avantages: Environnement dynamique avec des opportunités de carrière exceptionnelles.
- Autres infos: Travaillez avec des technologies de pointe et collaborez avec des équipes internationales.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une deeptech innovante et impactez des projets concrets en machine learning.
- Qualifications: Formation Bac+5, expérience en data science et maîtrise de Python requises.
Le salaire estimé est compris entre 64350 - 78650 € par an.
Notre client est une deeptech spécialisée dans le développement de modèles de fondation dédiés aux problématiques de machine learning prédictif. La technologie adresse des cas d’usage tels que le credit scoring, la détection de fraude, le churn, la maintenance prédictive ou la prévision de la demande.
En tant que Forward Deployed Engineer, vous prenez en charge les projets clients après signature et intervenez directement sur leurs données, leurs modèles existants et leur environnement technique. L’objectif est de cadrer le problème prédictif, démontrer la performance de la solution face aux modèles en place puis accompagner son intégration jusqu’à la production.
Le rôle combine une forte profondeur en data science appliquée, la compréhension des enjeux métiers et une responsabilité directe dans la réussite des projets clients. Il ne s’agit ni d’un poste de recherche, ni d’un rôle principalement MLOps, ni d’un poste orienté LLM ou GenAI.
Missions :
- Piloter les projets clients de bout en bout, du cadrage du besoin jusqu’au passage en production.
- Traduire les problématiques métiers en problèmes prédictifs clairement définis avec des métriques de succès adaptées.
- Travailler directement sur les données clients : ingestion, préparation, feature engineering et intégration.
- Construire des pipelines prédictifs et travailler sur des modèles tree-based et gradient boosting.
- Concevoir des frameworks d’évaluation rigoureux et benchmarker les modèles face aux solutions existantes.
- Analyser la calibration, les compromis précision/rappel, les changements de distribution et les performances hors distribution.
- Produire des analyses d’interprétabilité et d’incertitude : SHAP, feature importance, edge cases.
- Animer les échanges techniques avec les équipes data science, engineering et les interlocuteurs métiers des clients.
- Accompagner la mise en production, le monitoring et le transfert de compétences vers les équipes clientes.
- Faire remonter les observations terrain aux équipes produit, ML engineering et recherche.
- Contribuer à la construction de méthodologies de déploiement et d’évaluation réutilisables.
Profil recherché :
- Formation Bac+5 issue d’une très bonne école d’ingénieurs ; doctorat apprécié.
- Minimum 3 ans d’expérience post-diplôme, idéalement 4 à 7 ans, en data science, machine learning engineering ou conseil technique spécialisé ML.
- Expérience récente et significative en machine learning prédictif sur données tabulaires.
- Excellente maîtrise de Python en dehors d’environnements principalement no-code ou Dataiku.
- Expérience hands-on avec des modèles tree-based / gradient boosting tels que LightGBM, XGBoost ou équivalents.
- Maitrise des méthodologies d’évaluation de modèles et capacité à sélectionner les métriques pertinentes selon le contexte métier.
- Expérience concrète sur des projets ML menés de la donnée brute jusqu’à un environnement de production.
- Expérience récente et substantielle en relation directe avec des clients externes, idéalement avec responsabilité autonome du delivery.
- Expérience sur des problématiques prédictives dans des environnements data-intensive : finance, assurance, énergie, industrie ou secteurs comparables.
- Bonne compréhension des Tabular Foundation Models et de leur écosystème.
- Anglais courant indispensable pour travailler directement avec des clients et des équipes internationales.
- Une expérience professionnelle ou académique internationale constitue un plus.
Environnement technique :
- Python, SQL, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch, JAX, SHAP, machine learning prédictif, données tabulaires, feature engineering, calibration, OOD testing, uncertainty quantification, MLflow, monitoring, drift detection, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Parquet, DuckDB, API, cloud, on-premise, infrastructure hybride.
A propos de Bluethink :
Bluethink est un cabinet de recrutement spécialisé dans les métiers tech, data, IA et produit. Nous accompagnons des entreprises technologiques et des équipes en forte croissance sur des recrutements à fort niveau d’exigence, avec une approche directe, spécialisée et confidentielle.
Forward Deployed Engineer – Machine Learning Prédictif F/H in Paris employeur : BLUETHINK
BLUETHINK est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant au cœur de Paris. Avec un fort accent sur la collaboration et l'autonomie, les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant sur des projets à la pointe de la technologie dans le domaine de l'IA. La culture d'entreprise valorise la créativité et l'engagement, faisant de BLUETHINK un lieu idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence significative dans le secteur de l'informatique industrielle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Forward Deployed Engineer – Machine Learning Prédictif F/H 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 BLUETHINK
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez BLUETHINK. 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 Forward Deployed Engineer – Machine Learning Prédictif F/H in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez BLUETHINK, 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 BLUETHINK 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 BLUETHINK. 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 BLUETHINK
✨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 BLUETHINK et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.