Machine Learning Engineer Junior (IT) / Freelance
? Informations ClésContrat / Mission : Prestation de services (Freelance)
Localisation : Paris (Format hybride : sur site \+ quelques jours de télétravail)
Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 450 ? HT
Date de démarrage : ASAP
Date de fin : 31/12/2026 (Mission long terme)
? Contexte et MissionIntégré(e) au sein d?une équipe IA internationale axée "produit", vous participerez au cycle de vie complet des systèmes d'intelligence artificielle à grande échelle : de la donnée brute au déploiement en production, jusqu'à la mesure de l'impact métier.
Votre rôle consistera à concevoir, construire et optimiser des systèmes intelligents et composés pour répondre à des problématiques concrètes liées au secteur du voyage d'affaires (classement, recommandation, expériences LLM orientées clients).
Principales responsabilités : Développement IA : Concevoir et implémenter des solutions basées sur l'apprentissage automatique, le deep learning et l'IA générative (classement, chatbots, reconnaissance d'intention, systèmes agentiques, NLQ).
End\-to\-End Delivery : Gérer l'ingénierie des fonctionnalités, le pipeline de données, la modélisation, ainsi que l'évaluation (en ligne/hors ligne) et le monitoring des modèles.
Analyse \& Data : Manipuler de grands ensembles de données réelles (structurées et non structurées) pour extraire des insights exploitables.
Collaboration \& Communication : Vulgariser des concepts de Data Science complexes pour les restituer de manière simple à la direction et aux partenaires métiers, au sein d'une équipe multisite et multiculturelle.
Profil candidat:
?? Profil RecherchéExpérience et Diplômes : Master ou Doctorat : 2 ans et plus d'expérience en entreprise.
Ou Licence / Bachelor : 4 ans et plus d'expérience en entreprise.
Compétences Techniques Requises : Langages \& Data : Excellente maîtrise de Python, nettoyage et manipulation de données avec SQL et PySpark.
Machine Learning \& Stats : Solides bases en statistiques, méthodes bayésiennes, clustering, modèles d'arbres d'ensemble et NLP.
Frameworks : Scikit\-learn, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow.
IA Générative : Bonne compréhension des LLM, du RAG, des frameworks de garde\-fous (guardrails) et de l'IA agentique.
Méthodologie : Bonne culture MLOps.
Les "Plus" appréciés : Expérience avec MLFlow, AWS SageMaker et AWS Bedrock.
Connaissance des outils de Feature Stores et du déploiement de modèles en tant que service (Model\-as\-a\-Service).
Notions en infrastructure (AWS, Kubernetes) et sensibilité à l'optimisation des coûts Cloud.
Soft Skills : Excellente communication orale et écrite (contexte international).
Pragmatisme, esprit d'innovation et forte capacité à résoudre des problèmes complexes.
Capacité à travailler en équipe dans un environnement globalisé.
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