ML Engineer

🧠 Conception & développement de modèles
- Définir les cas d’usage IA en collaboration avec l’équipe produit
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning
- Documenter les approches et résultats pour faciliter leur compréhension par l’équipe

📊 Collecte et préparation des données (Data Engineering)
- Identifier les sources de données pertinentes (internes et externes)
- Construire et maintenir des pipelines de données (ETL) robustes et automatisés
- Nettoyer, normaliser et enrichir les données pour les rendre exploitables
- Mettre en place un monitoring de la qualité et de la fraîcheur des données

⚙️ Industrialisation & déploiement
- Mettre en production les modèles via API et les intégrer dans notre plateforme
- Optimiser les performances (temps d’inférence, consommation ressources)
- Surveiller la dérive des modèles et déclencher leur réentraînement si nécessaire

🔍 Qualité & validation
- Définir les métriques de succès (précision, rappel, F1-score, etc.)
- Établir des plans de tests robustes pour valider les modèles avant leur mise en production
- Détecter et corriger les biais dans les données et les prédictions

🤝 Collaboration & transfert de compétences
- Travailler avec les développeurs backend pour intégrer les modèles dans la stack technique
- Collaborer avec l’équipe produit pour prioriser les cas d’usage à fort impact
- Partager les bonnes pratiques ML/IA et évangéliser l’équipe sur les capacités de l’IA