Descriptif du poste: Offre : Machine Learning Engineer Lead Expert Début : 01/10/2025 / Durée : 6 mois (renouvelables) Localisation : Paris Secteur : Assurance Nous recherchons un Machine Learning Engineer Lead Expert pour rejoindre un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes. L’objectif est de développer et entraîner des modèles de Machine Learning sur de très gros volumes de données afin d’identifier les risques liés aux catastrophes naturelles. Les équipes utilisent des simulations météo et un code intégralement en Python, sur des environnements cloud AWS et on-premise. Missions principales : * Accompagner l’équipe R&D dans le développement et l’évaluation des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. * Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python existante pour les simulations, l’inférence et l’analyse. * Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, y compris sur GPU. * Mettre en œuvre les meilleures pratiques de développement scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). * Optimiser l’utilisation des serveurs multi-GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, parallélisme, planification). * Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et l’utilisation des GPU. Organisation : À préciser Profil recherché: Profil recherché : * Expérience confirmée en développement Python avancé et en bonnes pratiques de développement logiciel scientifique. * Maîtrise des pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots et suivi d’expérimentations. * Connaissance des outils de versioning et de conteneurisation : Git et Docker. * Expérience sur cloud AWS et environnements on-premise pour le traitement de données massives. * Compétences en optimisation et utilisation de serveurs GPU pour l’entraînement de modèles Machine Learning. * Capacité à structurer, documenter et refactoriser des bibliothèques scientifiques existantes. * Bonnes aptitudes pédagogiques pour accompagner et former l’équipe sur les pratiques de développement et l’utilisation des GPU. * Forte exigence en matière de qualité et de clarté du code. * Intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique apprécié. * Anglais courant / professionnel pour les communications et la documentation technique.