Machine Learning Engineer / Déploiement IA & MLOps F/HAPEC

Au sein d'équipes pluridisciplinaires (Data Engineers, Architectes Cloud, Product Owners), vous êtes en charge du cycle de vie complet des modèles d'IA. Vos missions principales sont :

• Développer, entraîner et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés aux cas d'usage (NLP, vision, classification, prédiction, etc.)
• Concevoir, développer et maintenir les pipelines de traitement permettant l'automatisation du cycle de production des modèles (CI/CD pour le ML)
• Assurer le conditionnement, le versioning et le déploiement des modèles via des API, des conteneurs ou des services cloud gérés
• Mettre en place les solutions de monitoring, d'observabilité et d'évaluation continue des modèles en production (détection de dérive, réentraînement)
• Travailler conjointement avec les équipes d'ingénierie des données et d'infrastructure cloud sur les choix d'architecture technique
• Exercer un rôle de conseil technologique auprès des clients sur la faisabilité, le passage à l'échelle et l'industrialisation des solutions d'IA
• Contribuer à la structuration des pratiques d'ingénierie IA en interne (standards de code, veille technologique, amélioration continue)

Environnement technique

• Langages : Python (Java, Scala ou Spark appréciés)
• Frameworks ML/DL : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
• Conteneurisation & API : Docker, FastAPI
• Plateformes Cloud / ML (selon client) : AWS SageMaker, Google Vertex AI, etc.
• Versioning et CI/CD : GitLab, Git, outils MLOps
• Méthodologies : Agile (Scrum / Kanban)

Vous justifiez d'au moins 4 ans d'expérience professionnelle dans le domaine de la Data Science, de l'Intelligence Artificielle et/ou du MLOps, avec une expérience éprouvée de la mise en production de modèles.

Compétences attendues

• Maîtrise des techniques de Machine Learning, Deep Learning et de leurs principaux frameworks (PyTorch, TensorFlow...)
• Solides compétences en développement Python orienté production
• Maîtrise du cycle de vie complet d'un modèle (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring) et des concepts MLOps
• Expérience concrète des outils de versioning, d'intégration continue et de conteneurisation (Docker)
• Pratique du déploiement sur des environnements Cloud (AWS, GCP ou Azure)
• Compréhension des enjeux métiers liés à l'exploitation des données
• Excellente maîtrise de l'anglais professionnel (lu, écrit, parlé) indispensable pour intervenir dans des contextes internationaux et sur des documentations anglophones

eXalt Lyon, spécialisée sur les métiers du Data Engineering, recherche son/sa nouveau/elle Machine Learning Engineer confirmé / senior F/H, pour aller à la conquête de nouveaux projets techniques !

Mais qui sommes-nous ?!

Des passionnés de code propre, de bonnes pratiques et l'envie de progresser en continu.

Ici, on cultive l'excellence technique au quotidien ;
Nos rituels : meet-ups internes, ateliers, coaching pair à pair, mentoring technique labs, formations…

Cette année, nos consultants ont assisté à : Devoxx, Android Makers, EcoCode Challenge…et on en oublie ! (Et parfois, ils ne font pas que participer : ils montent aussi sur scène !) ;

Et côté eXalt, on a aussi nos propres évènements : soirées tech, meetups inter-communautés, tables rondes métier, ou encore nos fameux eXaltemps où on mixe fun, vision stratégique et défis collectifs ;
Nos missions : des environnements exigeants, enjeux de temps réel et de volumétrie de données chez des clients tels que CA CIB, Accor, Hermès ou encore Enedis ;
Et pour finir, ici, tu ne seras jamais juste "un consultant seul en mission".