L'entreprise :

Je recrute pour une entreprise tech en forte croissance qui développe une plateforme d’analyse de risques alimentée par des données capteurs.
Leur mission : transformer des flux de données complexes en outils d’aide à la décision concrets, utilisés notamment dans les secteurs de la mobilité, de l’assurance ou de l’énergie.

Ils recherchent un·e Ingénieur·e ML / MLOps confirmé·e pour reprendre la main sur l’industrialisation des modèles et pipelines de données.

Vos missions :

> Concevoir, maintenir et faire évoluer les pipelines de traitement et d’ingestion de données
> Développer et déployer des services ML exposés via API ou interfaces (FastAPI, Gradio)
> Structurer les SDK/outils utilisés par les data scientists
> Maintenir et faire évoluer l’infrastructure MLflow
> Participer aux choix d’architecture et potentiellement évoluer vers un rôle de lead

Votre profil :

> Expérience confirmée (3 ans minimum) en ML Engineering ou MLOps, avec une bonne vision du cycle complet d’un projet ML
> Maîtrise de Python, FastAPI, Docker, et bonne culture cloud (idéalement AWS)
> Solide expérience en mise en production de modèles, gestion de pipelines et monitoring
> Rigueur, structuration, bonnes pratiques de CI/CD et documentation claire
> Curiosité, esprit d’équipe, envie de transmettre et de construire à long terme

Stack technique (Tout n'est pas un pré-requis) :

Python, FastAPI, MLflow, Gradio
AWS, PostgreSQL, Docker
CI/CD GitHub Actions, Git
Microservices, API, traitement de données capteurs

Les ++ :

> Full remote
> Rémunération entre 50 et 65K€ selon profil
> Impact direct sur le produit et les décisions stratégiques
> Équipe experte, environnement technique stimulant et perspectives d'évolutions
> Données capteurs en temps réel, sujets R&D concrets

Qu'en pensez-vous ? Discutons-en !