Senior MLOps Engineer: Scalable ML Platform (Hybrid) in Paris

Qui sommes-nous ? Turo est le leader mondial du partage de voitures entre particuliers. Présent aux US, Canada, UK, Australie et en France, notre plateforme connecte des millions d’hôtes et de voyageurs, offrant une expérience simple, flexible et sûre pour louer la voiture idéale. Notre objectif : optimiser l’usage des plus de 1,5 milliard de voitures dans le monde, tout en garantissant sécurité et fluidité sur notre plateforme.

Chez Turo, les données sont la clé de la gestion de la marketplace. Exploitées grâce à l’expertise de nos équipes Data Science, elles sont au cœur du Pricing, de la gestion du Risque et de la Fraude, ainsi que des algorithmes de Search, de recommandation et de personnalisation du produit.

Votre rôle : Vous jouerez un rôle central dans la création et l’optimisation de notre plateforme d’apprentissage automatique et d’IA. Collaborer avec les équipes Data Science et Machine Learning Engineering pour construire et maintenir des pipelines de machine learning performants, de la création de features au déploiement des modèles. Développer une infrastructure optimisée pour l’entraînement, le tuning et le service de modèles à grande échelle. Sélectionner et intégrer les meilleurs outils pour chaque étape du cycle ML (orchestration, feature store, distributed computing, artifact registry, etc.). Mettre à profit votre expertise sur les technologies clés de l’écosystème OSS (principalement Ray, MLFlow, Airflow, Docker, Kubernetes). Améliorer nos systèmes de traitement batch et temps réel, assurer un code robuste et maintenable. Encadrer et accompagner l’équipe en cultivant une culture d’excellence et d’apprentissage continu.

Votre profil : Plus de 5 ans d’expérience dans l’industrie. Solide expérience en développement et en infrastructure. Expérience dans la mise en place et la mise à l’échelle de pipelines de training, de tests et de production ML. Maîtrise de la programmation avec Python. L’expérience en Java et Kotlin est un plus. Expérience avec les outils d’infrastructure en tant que code (IaC) tels que Terraform. Connaissance de Kubernetes, Airflow et des systèmes distribués. Notions sur les méthodes statistiques, techniques d’optimisation et algorithmes d’apprentissage automatique. Avant tout, nous cherchons une personne enthousiaste, prête à innover !

Informations pratiques : Lieu : Paris Bourse, télétravail partiel possible 2 jours par semaine. Rémunération : Nous offrons un salaire compétitif, incluant une portion significative de rémunération en actions gratuites. Accessibilité : poste éligible aux personnes en situation de handicap. Pour ce poste MLOps, la fourchette de salaire de base cible au bureau de Paris est comprise entre 70 000 et 87 000 euros par an. Ce poste ouvre également droit à des attributions en actions ainsi qu’à des avantages sociaux. De manière générale, nos fourchettes reflètent la rémunération cible du marché pour les nouvelles embauches, en fonction du niveau et de la localisation du poste. À l’intérieur de cette fourchette, la rémunération individuelle est déterminée par des critères objectifs évalués au cours du processus de candidature et d’entretien, tels que les compétences techniques liées au poste, l’expérience professionnelle, ainsi que la formation ou l’éducation pertinente. Nous vous encourageons à échanger avec votre recruteur afin d’obtenir plus de détails sur la rémunération globale et les avantages associés à ce rôle.

Turo accorde une grande importance au travail en présentiel, favorisant ainsi un environnement collaboratif et une culture d’entreprise dynamique. Ce poste s’exerce selon un mode hybride : les collaborateurs sont attendus au bureau trois jours par semaine, les lundis, mercredis et jeudis. Turo considère qu’une présence minimale de trois jours par semaine au bureau constitue une exigence essentielle de ce rôle hybride.