En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et déployer des solutions de machine learning innovantes.
- Entreprise: Collectif d’expertise .LOUD Technology avec une culture humaine.
- Avantages: Rémunération compétitive, environnement flexible, formation continue et projets stimulants.
- Autres infos: Opportunités de croissance dans un cadre collaboratif et innovant.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez des projets d'IA passionnants.
- Qualifications: Expérience en ML Engineering et maîtrise de Python et des outils MLOps.
Le salaire estimé est compris entre 48000 - 58000 € par an.
Dans le cadre de notre développement au sein du collectif d’expertise .
LOUD Technology, nous recherchons un profil ML Engineer confirmé ou senior pour concevoir, développer et déployer des solutions de machine learning en production.
- Missions principales
- Développer et entraîner des modèles de machine learning pour répondre aux problématiques métier.
- Concevoir et mettre en place des pipelines MLOps pour l’industrialisation des modèles.
- Déployer et monitorer des modèles en production (drift detection, performance monitoring).
- Optimiser les performances des modèles (feature engineering, hyperparameter tuning).
- Collaborer avec les Data Engineers pour l’accès et la préparation des données.
- Travailler avec les équipes métier pour traduire les besoins en solutions ML pertinentes.
- Mettre en place les bonnes pratiques de versioning et de reproductibilité (MLflow, DVC).
- Assurer une veille technologique active sur les avancées en ML/IA.
- Accompagner nos clients dans leur stratégie d’adoption de l’IA.
- Votre profil
- Diplômé(e) en informatique, data science ou mathématiques appliquées, vous disposez d’au moins 3 ans d’expérience en ML Engineering.
- Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques ML (scikit-learn, Tensor Flow, Py Torch).
- Solide expérience en déploiement de modèles en production (Docker, Kubernetes, APIs).
- Maîtrise des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Vertex AI, Sage Maker).
- Bonne connaissance des techniques de feature engineering et de preprocessing.
- Expérience avec les bases de données vectorielles et les architectures RAG est un plus.
- Une maîtrise de l’anglais (B2-C1) est souhaitée pour le travail avec l’ensemble de nos clients.
- Apprécié
: Expérience avec les LLM et les techniques de fine-tuning.
Apprécié
: Certification cloud ML (AWS ML Specialty, GCP ML Engineer).
Apprécié
: Contribution à des projets open source ou publications.
- Types de projets
- Développement de modèles de prédiction et de classification pour des cas d’usage métier.
- Mise en place de pipelines MLOps end-to-end pour l’industrialisation de modèles.
- Déploiement de solutions de NLP et d’analyse de documents.
- Intégration de LLM et développement d’applications d’IA générative.
- Création de systèmes de recommandation et de personnalisation.
- Optimisation et monitoring de modèles en production.
- Ce que nous offrons
Rémunération
Confirmé (3-5 ans) : 48-58k€ / Senior (5+ ans) : 58-75k€ brut annuel, selon profil, expérience et expertise.
- Un environnement de travail flexible : hybride avec présence à Bordeaux (Halle Héméra).
- Des projets variés et stimulants auprès de clients grands comptes (Paris, Toulouse, Bordeaux).
- Une culture centrée sur l’humain : formation continue, certifications financées, montée en compétences.
- Une équipe à taille humaine avec une approche pragmatique et orientée valeur.
- Processus de recrutement
Réponse
Retour sur votre candidature sous 5 jours ouvrés.
Entretiens
Un premier échange téléphonique suivi d’un entretien technique.
Nous nous engageons à répondre à toutes les candidatures, qu’elles soient retenues ou non.
Concevez et optimisez des pipelines de données robustes pour alimenter les systèmes analytiques et IA de nos clients.
Sécurisez les infrastructures cloud de nos clients et accompagnez-les dans leur conformité et leur stratégie de cybersécurité.
#J-18808-Ljbffr
ML Engineer – Confirmé/Senior (H/F) in Bordeaux employeur : Loud Technology
Rejoindre .LOUD Technology en tant que ML Engineer confirmé ou senior, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'humain et l'innovation. Située à Bordeaux, notre culture de travail flexible et collaborative favorise le développement professionnel grâce à des formations continues et des projets variés auprès de clients prestigieux. Vous aurez l'opportunité de travailler dans un environnement stimulant, où votre expertise en machine learning sera mise à profit pour relever des défis passionnants.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher ML Engineer – Confirmé/Senior (H/F) in Bordeaux
✨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 Loud Technology
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Loud Technology. 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 ML Engineer – Confirmé/Senior (H/F) in Bordeaux
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Loud Technology, 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 Loud Technology 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 Loud Technology. 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 Loud Technology
✨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 Loud Technology et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.