Chez Nexitum, nous accompagnons nos clients dans la mise en œuvre de projets innovants autour de la data, du cloud et de l’intelligence artificielle.

Dans le cadre d’une mission stratégique pour l’un de nos partenaires majeurs, nous recherchons un Machine Learning Engineer avec une expertise solide en MLOps, GCP, et une appétence pour les sujets d’IA générative (LLMs, Langchain, etc.).

💡 Tes missions

Tu intégreras une squad Data-IA, avec pour objectifs de :

• Déployer et opérer des applications de machine learning en production

• Concevoir et maintenir les pipelines de données (collecte, nettoyage, orchestration)

• Créer les outils d’automatisation CI/CD pour industrialiser les mises en production

• Développer des outils de monitoring pour garantir la fiabilité des applications

• Intégrer les modèles dans des produits digitaux à forte valeur métier

• Participer aux rituels agiles (Scrum) de la squad et collaborer en transverse avec les équipes Produit, Data et DevOps

🛠️ Stack & compétences recherchées

Must-have :

• Python (expertise confirmée)

• GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions, Pub/Sub, etc.)

• Expérience en MLOps, CI/CD & GitHub Actions

• Maîtrise du développement d’API (FastAPI)

• Développement d’applications avec Streamlit

• Docker, conteneurisation et déploiement

• Gestion de bases de données SQL & NoSQL

• Orchestration de pipelines de données

• Connaissance en IA générative / LLMs / Langchain

Soft skills :

• Esprit d’équipe & autonomie

• Aisance relationnelle & communication claire

• Méthodes Agile / Scrum

• Anglais professionnel obligatoire

💼 Ce que tu apportes

• 3+ ans d’expérience en Machine Learning Engineering ou MLOps

• Une solide culture Dev/Data/Cloud

• Une vraie curiosité technologique (et une passion pour l’IA)

• L’envie de t’impliquer sur des projets concrets, en production

Profil recherché

• Formation : Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées, ou équivalent.

• Expérience : 2 à 5 ans dans un poste similaire, avec une expérience démontrée en déploiement de solutions ML dans un cadre MLOps.

• Compétences techniques :

  • Maîtrise de Python et des bibliothèques ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).

  • Expérience avec Azure Machine Learning, Databricks, et Apache Spark.

  • Solide compréhension des concepts d’intégration continue/déploiement continu (CI/CD) pour les pipelines ML.

  • Connaissance approfondie des outils Cloud (Azure principalement, AWS ou GCP en complément) et de la conteneurisation (Docker, Kubernetes).

• Atouts :

  • Connaissance en traitement du langage naturel (NLP) ou vision par ordinateur.

  • Expérience avec des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (MongoDB, Cassandra).

  • Familiarité avec des outils de versioning pour modèles (ex. MLflow).

• Qualités personnelles :

  • Esprit analytique et rigueur scientifique.

  • Curiosité, autonomie et goût pour le travail en équipe.

  • Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes.

3 entretiens à prévoir:

- 1er entretien en vision (Description de son parcours, synergie possible entre le candidat et Nexitum)

- 2eme entretien en physique (Savoir être / Savoir vivre / Savoir faire)

- 3eme entretien avec le client en physique