Staff Machine Learning Engineer
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Au sein d’une scale-up tech à fort impact, vous rejoignez une équipe Machine Learning senior et intervenez comme Staff ML Engineer (contributeur individuel). Le rôle est transverse et orienté delivery : vous portez des décisions techniques structurantes, sécurisez la mise en production, et faites monter le niveau d’exécution de l’équipe via design reviews et mentorat.
Les informations suivantes donnent un aperçu des compétences, des qualités et des qualifications nécessaires pour ce poste.
Missions
- Porter des sujets ML complexes de bout en bout : design, fine-tuning, évaluation, intégration production, monitoring et fiabilité
- Structurer la roadmap ML et les standards d’implémentation pour des workflows de plus en plus configurables et autonomes
- Construire des frameworks d’évaluation robustes et définir des métriques orientées impact produit
- Définir et piloter la stratégie data pour training et évaluation : qualité, couverture, versioning, acquisition/annotation si nécessaire
- Contribuer aux choix d’infrastructure ML et hardware (training / inference) avec un focus scalabilité, fiabilité et coûts
- Élever le niveau global : mentorat, arbitrages, design reviews, diffusion de bonnes pratiques
Profil recherché
- Expérience : 15 ans minimum, avec un mix solide software engineering + ML engineering en production, sur des systèmes à l’échelle
- Profil “software engineer first” : qualité, maintenabilité, testabilité, performance, robustesse
- Très bonne maîtrise des approches Transformers / LLM en production (fine-tuning, prompt/context engineering, agents)
- Ownership complet sur le cycle de vie : build → déploiement → monitoring → fiabilité
- Leadership technique reconnu (influence, collaboration, xuezdbg structuration), sans management hiérarchique requis
- Français et anglais courants, à l’écrit comme à l’oral
- Bonus appréciés : speech-to-text / text-to-speech ; expérience internationale / environnements Big Tech
Environnement technique
- Python, PyTorch
- Cloud public (type GCP), orchestration / infra as code, conteneurisation
- Backend JVM (type Kotlin), API (type GraphQL), base de données relationnelle (type PostgreSQL)
- Frontend TypeScript (type React)