Machine Learning Engineer F/H

Le·la ML Engineer / Data Engineer du Studio Builder conçoit, développe et maintient les solutions data et les modèles d'intelligence artificielle embarqués dans les MVP réalisés au sein de La France Mutualiste.

Il·elle est le garant de la solidité technique des pipelines data pour les MVP, de la qualité des modèles et de leur exploitabilité en production.

Intégré·e dans une équipe Agile aux côtés du·de la Product Owner et du Lead Data Scientist, il·elle intervient sur l'ensemble du cycle de vie des MVP : de la phase d'idéation et de cadrage des besoins data, jusqu'au déploiement, au MCO des modèles et au passage en RUN avec la DSI.

Son expertise couvre à la fois l'ingénierie des données (collecte, transformation, qualification) et le déploiement de modèles ML en environnement de production, dans un contexte low code / cloud orienté rapidité de delivery.

• Missions principales
• Construction & gestion des pipelines data
• Concevoir et développer les pipelines d'ingestion, de transformation et de qualification des données nécessaires aux MVP
• Assurer la fiabilité, la traçabilité et la reproductibilité des flux de données tout au long du cycle du projet
• Identifier et résoudre les problèmes de qualité des données en lien avec les équipes métiers et la DSI
• Mettre en place les bonnes pratiques de versioning des données et de documentation des traitements
• Contribuer à la définition d'une architecture data / IA cible adaptée aux besoins du Studio Builder
• Développement & entraînement des modèles ML
• Développer les modèles ML/IA en collaboration étroite avec le Lead Data Scientist : feature engineering, entraînement, évaluation
• Mettre en œuvre les expérimentations (A/B tests, benchmarks de modèles) et documenter les résultats
• Assurer la reproductibilité des expériences via des outils de tracking (MLflow, DVC ou équivalent)
• Optimiser les modèles en termes de performance, de latence et de coût d'inférence
• Participer à la veille technologique sur les frameworks ML, LLM et approches RAG
• Déploiement & intégration (MLOps)
• Packager et déployer les modèles dans les environnements cibles (API, micro-services, plateformes low code)
• Mettre en place les chaînes CI/CD adaptées aux projets ML en lien avec la DSI
• Intégrer les modèles dans les applications métiers développées au sein du Studio Builder
• Documenter les interfaces techniques (API, schémas de données, contrats de service) pour faciliter la reprise DSI
• Contribuer à la mise en place d'une infrastructure MLOps partagée au sein du Studio
• MCO des modèles & monitoring en production
• Mettre en place et suivre les tableaux de bord de monitoring des modèles déployés (drift, performance, volumes)
• Détecter les dérives et dégradations de performance et proposer des actions correctives
• Organiser les cycles de réentraînement ou de mise à jour des modèles selon les évolutions des données
• Rédiger et maintenir le dossier d'exploitation technique des modèles (architecture, dépendances, procédures de MCO)
• Assurer la passation technique complète à la DSI pour garantir la continuité de service
• Contribution Agile & animation des sprints
• Participer activement aux cérémonies Agile : sprint planning, daily, review, retrospective
• Estimer les User Stories techniques en collaboration avec la PO et le Lead DS
• Contribuer aux démos sprint en présentant les avancées techniques de manière pédagogique aux métiers
• Identifier et remonter les risques et dépendances techniques dès la phase d'idéation
• Contribuer à la documentation produit et à la rédaction des notes de version
• Expérience & Formation
• Formation Bac +5 en informatique, data science, mathématiques appliquées ou équivalent
• Expérience de 5 ans minimum en ingénierie ML/data en environnement de production
• Expérience dans des projets conduits en méthodologie Agile (Scrum, Kanban)
• Expérience souhaitée sur des projets IA (NLP, LLM, modèles prédictifs, RAG)
• Expérience en déploiement cloud et mise en production de modèles ML appréciée
• Compétences techniques
• Maîtrise de Python et des librairies ML/data : scikit-learn, Py Torch ou Tensor Flow, pandas, Spark
• Compétences en ingénierie des données : ETL/ELT, orchestration (Airflow, Prefect), qualité des données
• Maîtrise des pratiques MLOps : versionning modèles (MLflow, DVC), CI/CD ML, monitoring de dérive
• Connaissance des architectures LLM, RAG et des outils d'intégration associés (Lang Chain, Llama Index…)
• Expérience avec les plateformes cloud (Azure, AWS ou GCP) et les services ML managés
• Connaissance des approches low code / no code et des plateformes associées est un plus
• Sensibilité aux enjeux RGPD, sécurité des données et éthique de l'IA
• Maîtrise des outils de gestion de backlog (Jira) et de versioning (Git)
• Compétences comportementales
• Rigueur technique : produire un code maintenable, documenté et testé dans un contexte de delivery rapide
• Esprit de collaboration : travailler en binôme efficace avec le Lead DS et la PO au quotidien
• Communication & pédagogie : vulgariser les enjeux techniques pour les interlocuteurs métiers
• Curiosité & veille : appétence forte pour les avancées en IA, ML et data engineering
• Orientation résultats : s'adapter aux priorités Agile et contribuer à livrer de la valeur à chaque sprint
• Autonomie & initiative : prendre en charge des sujets end-to-end avec un minimum de supervision
• Agilité & adaptabilité : s'ajuster rapidement aux changements de périmètre et aux nouvelles contraintes projet

La France Mutualiste valorise la diversité des personnes qu'elle embauche et favorise un milieu de travail où les différences individuelles sont appréciées et respectées, de façon à accompagner chacun dans le développement de son potentiel.

Pour candidater à ce poste il est impératif de justifier d'un casier judiciaire vierge.

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