Machine Learning Engineer

TJM : 850€ à 900€

Mission de 6 mois minimum

Nous accompagnons une très belle plateforme AdTech dédiée à l'écosystème in-app. Leur produit aide les éditeurs d'applications à engager et recibler leurs audiences à très grande échelle.

L’enjeu : concevoir, industrialiser et faire passer à l'échelle des systèmes prédictifs critiques capables de traiter des milliards de décisions par jour.

Dans ce cadre, nous renforçons leur équipe Machine Learning, le véritable moteur algorithmique au cœur de leur business. L'objectif est de consolider une approche très ">produit", combinant recherche appliquée de pointe et ingénierie logicielle robuste.

Pour ce faire, nous recrutons un.e ML Engineer qui sera le garant.e de la vision technique de l'écosystème ML. Avec pour mission de définir l'architecture globale, de concevoir les modèles et d'assurer la performance extrême de l'infrastructure pour répondre aux contraintes du temps réel.

Les missions :

• Définir l'architecture globale de la plateforme ML et piloter les choix techniques pour l'ensemble du système d'enchères.
• Concevoir, développer et entraîner les modèles prédictifs (Deep Learning, taux de clics, conversion), de la phase de recherche jusqu'à la mise en production.
• Gérer l'infrastructure MLOps de bout en bout : feature stores, pipelines d'entraînement, A/B testing, surveillance des performances et réentraînement automatisé.
• Optimiser le traitement des algorithmes pour garantir une inférence en temps réel inférieure à 10 millisecondes face à des volumes de requêtes massifs.
• Mentorer les membres de l'équipe Machine Learning, mener les revues d'architecture (ADR) et faire grandir les standards d'ingénierie.
• Collaborer étroitement avec les équipes Data & Analytics pour structurer les KPIs, concevoir les plans d'expérimentation et évaluer l'impact des modèles.
• Assurer le pont entre la R&D et la direction, en traduisant les métriques algorithmiques en véritable impact business.

Le profil :

• Très solide expérience en Machine Learning, dont au moins 3 ans sur l'architecture, le déploiement et la gestion de systèmes ML critiques à grande échelle.
• Expérience idéale dans l'AdTech ou la MarTech impliquant de très fortes volumétries de données, avec une expertise en systèmes de recommandation ou modélisation de la valeur client (LTV/Churn).
• Maîtrise de l'écosystème ML (Python, PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, Spark/Flink) et des outils de déploiement en temps réel (Triton, TorchServe, Ray Serve).
• Solides bases en ingénierie logicielle garantissant la livraison d'un code robuste, testé et maintenable en production.
• Leadership technique, capacité à structurer des projets complexes et à communiquer efficacement avec les équipes techniques comme avec la direction.