Descriptif du poste: Nous recrutons un(e) Ingénieur(e) en Machine Learning passionné(e) par l'innovation et les nouvelles technologies * Localisation : France * Expérience : minimum 3 ans Vos Missions : * Concevoir et développer des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique adaptés aux besoins des projets. * Traiter, nettoyer et préparer des jeux de données complexes pour alimenter les modèles. * Optimiser les performances des modèles en ajustant les hyperparamètres et en testant différentes architectures. * Intégrer les solutions d'apprentissage automatique dans des environnements de production. * Assurer une veille technologique pour appliquer les dernières avancées du domaine. Compétences requises : * Maîtrise des langages de programmation Python ou R, avec une expérience avérée dans TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. * Solides compétences en mathématiques appliquées : algèbre linéaire, statistiques, probabilités. * Connaissance des bases de données SQL et NoSQL pour la manipulation de données massives. * Expérience dans l'utilisation de plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils d'orchestration comme Kubernetes ou Docker. * Familiarité avec les frameworks de traitement de Big Data (Hadoop, Spark). * Expérience dans la mise en œuvre de pipelines MLOps pour le déploiement des modèles IA.   Ce que nous offrons : * Une opportunité de travailler sur des projets qui ont un réel impact. * Un environnement stimulant avec des outils et technologies à la pointe. * Des perspectives d'évolution rapide au sein de l'équipe. * Une culture d'entreprise axée sur l'innovation et la collaboration.   Intéressé(e) ? Postulez dès maintenant Profil recherché: Compétences requises : * Maîtrise des langages de programmation Python ou R, avec une expérience avérée dans TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. * Solides compétences en mathématiques appliquées : algèbre linéaire, statistiques, probabilités. * Connaissance des bases de données SQL et NoSQL pour la manipulation de données massives. * Expérience dans l'utilisation de plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils d'orchestration comme Kubernetes ou Docker. * Familiarité avec les frameworks de traitement de Big Data (Hadoop, Spark). * Expérience dans la mise en œuvre de pipelines MLOps pour le déploiement des modèles IA.