ML Engineer H/F at NEXTON

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

14 Oct, 26

Salary

0.0

Posted On

16 Jul, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Machine Learning, MLOps, AWS, PyTorch, Spark, Airflow, Docker, FastAPI, Snowflake, Terraform, GitLab CI/CD, Feature Engineering, Data Pipelines, NLP, Scikit-learn

Industry

IT Services and IT Consulting

Description

Description de l'entreprise Qui sommes-nous ? Rejoindre NEXTON, c'est intégrer une entreprise où convergent l'esprit d'un cabinet de conseil, la créativité d'une Factory et la dynamique d'une ESN ! Grâce à notre expertise, nous accompagnons des clients grands comptes et des pure players tels que SNCF, Orange, et BNP Paribas dans leurs stratégies d'évolution et d'innovation digitale. Fondée en 2011, NEXTON réunit aujourd'hui une équipe de plus de 450 experts spécialisés dans le digital, le design, l'agilité, le produit et le développement. Ensemble, ils créent un écosystème riche en connaissances et en compétences diversifiées. Description du poste NEXTON recrute un ML Engineer H/F, en CDI, à Paris ! Ton futur environnement de travail : Tu seras intégré à l'équipe AI Product au sein de la direction DATA d'un grand groupe multimédia d'envergure internationale. Cette direction a pour mission d'équiper le groupe avec les outils nécessaires pour maximiser l'utilisation des données, améliorer l'expérience client et favoriser une approche data-driven. Tu évolueras dans un environnement scale-up stimulant : nos applications sont utilisées par des millions d'abonnés à travers divers devices (iOS, Android, décodeurs, etc.) et génèrent une quantité massive de logs (des dizaines de To par jour) pour alimenter nos modèles de machine learning. Tes missions : Au sein de nos équipes d'experts, tes missions seront les suivantes : Développement de modèles ML : Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de machine learning adaptés à des cas d'usage variés (recommandation, segmentation, scoring, prédiction, détection d'anomalies, NLP, etc.). MLOps & industrialisation : Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour assurer le versioning, le suivi des expérimentations, le déploiement et le monitoring des modèles en production. Conception de pipelines de données : Construire et maintenir des pipelines de traitement de données robustes, scalables et automatisés, en s'appuyant sur les services AWS et les outils de l'écosystème. Feature Engineering & Feature Store : Contribuer à l'alimentation et à l'évolution du Feature Store commun, en garantissant la qualité, la réutilisabilité et la cohérence des features produites. Collaboration transverse : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, les équipes métier et les product owners pour comprendre les besoins et livrer des solutions à forte valeur ajoutée. Veille & innovation : Assurer une veille active sur les nouvelles techniques et outils IA/ML et proposer des améliorations continues des pratiques et des architectures en place. Qualifications De formation supérieure en informatique, data science ou équivalent, tu es un consultant Data Scientist orienté ML Engineering, alliant une solide expertise en science des données et de fortes compétences en ingénierie logicielle et infrastructure. Tu possèdes une expérience significative dans le développement de modèles de machine learning ainsi que dans leur industrialisation et leur mise en production à grande échelle. Tes qualités et compétences techniques sont les suivantes : Python : Maîtrise de Python 3.x, boto3, poetry, FastAPI, pydantic, Jupyter Notebooks. Data Science & ML : Polars/Pandas, NumPy, PyTorch, ONNX, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Seaborn, Matplotlib. MLOps : MLFlow, DVC, Feast, BentoML, Triton Inference Server, ONNX Runtime ou équivalent. Data Engineering : Spark, Airflow, dbt. Cloud & Infrastructure : AWS (S3, Glue, SageMaker, Lambda, Kinesis, DynamoDB, EC2), Terraform, Docker, ECS Fargate, Ansible, Linux. Versionning & CI/CD : Git, GitLab CI/CD. Bases de données : Snowflake. Tes qualités et compétences transverses sont les suivantes : Esprit d'analyse et de résolution de problèmes : Capacité à concevoir des solutions robustes et scalables adaptées à des volumes massifs de données. Communication et collaboration : Aptitude à collaborer efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires et à échanger avec des profils techniques et métiers. Autonomie et proactivité : Capacité à naviguer de manière autonome entre la conception IA/ML, la construction de pipelines et le déploiement cloud. Curiosité technique et innovation : Intérêt prononcé pour la veille technologique et l'amélioration continue des architectures en place. Informations complémentaires Pourquoi choisir NEXTON ? Nous te proposons des avantages et des opportunités pour enrichir ton expérience professionnelle et personnelle tout au long de l'année : ▶ Des communautés dynamiques pour t'accompagner dans ton parcours. ▶ Des Meet Up pour développer tes compétences. ▶ Des formations pour te réinventer et progresser. ▶ Des événements sportifs et festifs pour t'épanouir. ▶ Un forfait mobilité durable pour faciliter ton quotidien et encourager la mobilité douce. ▶ Un téléphone de dernière génération pour rester connecté. Prêt à nous rejoindre ? Rencontrons-nous ! NEXTON Domaine: IA Data

Responsibilities

Design, train, and evaluate machine learning models for various use cases such as recommendation and anomaly detection. Implement MLOps practices and build scalable data pipelines using AWS to industrialize models in production.