POSTE : Machine Learning Engineer - Industrialisation des Modèles H/F DESCRIPTION : Rejoignez-nous pour transformer l'innovation en solutions concrètes ! Nous recherchons un Machine Learning Engineer passionné par l'industrialisation de modèles ML et l'optimisation des workflows data, prêt à relever des défis techniques stimulants dans un environnement innovant et collaboratif. Votre mission : transformer les POC en solutions scalables - Industrialiser les modèles ML et garantir leur performance en production. - Développer et optimiser des pipelines de données et d'entraînement performants. - Déployer des modèles via API, microservices et plateformes cloud. - Mettre en place des workflows CI/CD pour les projets ML, garantissant rapidité et fiabilité. - Gérer la conteneurisation et l'orchestration avec Docker, Kubernetes, Airflow ou Kubeflow. - Assurer le versioning, monitoring et supervision des modèles pour un suivi précis et continu. - Collaborer étroitement avec les Data Scientists, Data Engineers et équipes IT pour créer des solutions robustes et impactantes. Votre profil Diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou équivalent. 3+ ans d'expérience en ML Engineering, MLOps ou Data Engineering orienté ML. Maîtrise des environnements cloud et des data platforms. Capacité à transformer des prototypes en solutions robustes, scalables et fiables. Rigueur, autonomie et sens du produit. Compétences techniques : Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Airflow/Kubeflow DevOps / DataOps Atout : expérience avec Snowflake (Snowpark, Snowflake ML) Déroulement des entretiens : - 1er entretien : échange autour de vos expériences et projets + présentation globale de MP DATA (45min-1h), incluant un test technique sur un cas concret. - 2ème entretien : entretien technique approfondi (1h). - 3ème entretien : visite de nos locaux à Boulogne-Billancourt (92100) et échange avec notre Directeur d'Agence. PROFIL : Votre profil - Diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou équivalent. - 3+ ans d'expérience en ML Engineering, MLOps ou Data Engineering orienté ML. - Maîtrise des environnements cloud et des data platforms. - Capacité à transformer des prototypes en solutions robustes, scalables et fiables. - Rigueur, autonomie et sens du produit. Compétences techniques : - Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch - MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Airflow/Kubeflow - DevOps / DataOps - Atout : expérience avec Snowflake (Snowpark, Snowflake ML) Ce que nous vous offrons : - Rejoindre une équipe tech passionnée et innovante. - Travailler sur des projets à fort impact et en constante évolution. - Opportunité de développer vos compétences en MLOps et cloud dans un environnement stimulant.