Intitulé du poste : Ingénieur Machine Learning
Niveau d’expérience : Intermédiaire à Senior
Localisation : Sur site / Hybride
Type de contrat : Temps plein
Chez MyTower, nous recherchons un Ingénieur Machine Learning pour concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et des systèmes basés sur les données, en lien avec nos solutions d’exécution de la supply chain (TMS, GTM, SCM).
Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie du machine learning, depuis la préparation des données et l’expérimentation jusqu’au déploiement et au suivi des modèles en production.
Le candidat idéal possède une solide expérience pratique des techniques modernes de machine learning, des frameworks de deep learning et des infrastructures ML évolutives. Les travaux réalisés au sein du MyTower AI Competence Center seront ensuite intégrés dans les modules logiciels existants et futurs de la MyTower Solution Suite.
Le profil recherché combine une expertise technique approfondie en machine learning avec une vision stratégique de l’utilisation de l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur, l’automatisation, la prise de décision et la performance opérationnelle.
Stratégie IA et innovation
• Collaborer avec les équipes produit afin d’identifier les domaines où l’IA peut créer de la valeur dans les solutions logicielles de MyTower.
• Évaluer la faisabilité, la disponibilité des données et les approches techniques pour de nouvelles fonctionnalités basées sur l’IA.
• Développer des prototypes ou preuves de concept afin de valider les cas d’usage potentiels.
• Conseiller sur les technologies d’IA, les outils, les tendances et les choix d’architecture.
• Contribuer à la feuille de route IA à long terme et à la vision produit.
Développement et sélection des modèles
• Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et de deep learning.
• Mettre en place des pipelines de feature engineering et de prétraitement des données.
• Mener des expérimentations, comparer les performances des modèles et optimiser les hyperparamètres.
• Construire des pipelines d’entraînement reproductibles et assurer la gestion des versions des modèles.
Collaboration et leadership technique
• Travailler en étroite collaboration avec les data engineers, product managers et experts métier.
• Fournir des recommandations sur les bonnes pratiques ML, l’expérimentation et l’architecture.
• Documenter le code, le comportement des modèles et l’architecture des systèmes.
• Contribuer aux décisions techniques et à l’innovation.
• Collaborer avec les équipes de la software factory MyTower et l’équipe DevOps afin de préparer l’intégration et le déploiement des modèles d’IA dans les modules logiciels existants et futurs.
• 3+ ans d’expérience en tant que ML Engineer, NLP Engineer ou Data Scientist avec une forte dimension engineering.
• Solide maîtrise de Python.
• Première expérience dans la conception et la mise en œuvre d’agents IA utilisant des frameworks agentiques (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen…).
• Expérience avec des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Expérience avec les large language models (LLM) ou l’IA générative.
• Connaissance d’outils de déploiement de modèles (FastAPI, TorchServe, MLflow, etc.).
• Connaissance des plateformes cloud (Scaleway, AWS, Azure ou GCP).
• Expérience dans le déploiement de modèles ML en production.
• Bonne compréhension des structures de données, des algorithmes et des principes d’ingénierie logicielle.
• À l’aise avec Linux, Docker et les systèmes de gestion de version.
• Français et anglais courants (niveau minimum : B2).
• Participer au déploiement des modèles en production (APIs, microservices, batch jobs).
• Intégrer les modèles aux infrastructures cloud et aux workflows CI/CD.
• Surveiller les performances des modèles, la dérive (drift) et leur fiabilité dans le temps.
• Maintenir des pipelines d’inférence évolutifs.
• Connaissance des concepts d’exécution de la supply chain : Transportation Management (TMS), Global Trade Management (GTM), fret, douanes ou flux de commerce international. Une compréhension métier est un vrai plus.
• Connaissance de frameworks frontend et backend (notamment Spring Boot, Angular).
• Connaissance des concepts et outils GenOps.
• Expérience en tests, monitoring de modèles et analytics.
Experts de la digitalisation du Transport, de la Douane et du Commerce Extérieur.
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