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Open nowPosted 294 days ago

Machine Learning Engineer – Practice IA MARGO

margo-group67 open roles

Pay
€50,000 – €70,000 a year
Where
Paris
Work mode
Hybrid
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowMachine Learning Engineer – Practice IA MARGOmargo-group · Paris

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on margo-group's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

8.0% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.6%1 day
  2. 3.6%3 days
  3. 8.0%7 days
  4. 15.0%14 days
  5. 34.2%30 days
This job: posted 294 days ago

The posting

Qui sommes nous ?

Chez MARGO, nos consultants travaillent sur ce qui compte vraiment : des projets complexes qui allient challenge intellectuel et impact business réel.

C’est pourquoi nous accompagnons les plus grands acteurs de la finance, de l’industrie et de la tech sur leurs projets les plus stratégiques en Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle.

Pourquoi rejoindre la practice IA ?

Vous évoluerez au sein d’une équipe encadrée par Hamza Bouanani, Practice Manager IA chez MARGO, également Lead Data Scientist chez BNP Paribas.

Travailler à ses côtés, c’est intégrer une équipe d’experts passionnés, être challengé sur le plan technique et méthodologique, et contribuer à des projets à fort impact pour les clients.

Vos missions

Nous recherchons un Machine Learning Engineer pour rejoindre nos équipes et intervenir au cœur de la stratégie Data de nos clients (Industrie, Finance, Énergie). Votre objectif principal sera d'industrialiser les algorithmes de Machine Learning et de garantir leur cycle de vie en production.

Vous interviendrez sur trois axes techniques majeurs :

1. Industrialisation & Déploiement (Model Serving)

- Transformation des modèles de recherche (Proof of Concept) en code de production robuste, testé et optimisé.

- Développement d'APIs performantes (FastAPI, Flask) pour exposer les modèles aux applications métiers.

- Conteneurisation des solutions (Docker) et orchestration sur des clusters (Kubernetes) pour assurer la scalabilité et la haute disponibilité.

2. Architecture MLOps & Automatisation

- Conception et maintenance de pipelines CI/CD dédiés au Machine Learning (réentraînement automatique, validation des modèles).

- Mise en place et gestion d'outils d'orchestration de flux de données (Airflow, Kubeflow, Dagster).

- Gestion du versioning des données et des modèles (DVC, MLflow) pour assurer la reproductibilité des expériences.

3. Performance & Optimisation

- Optimisation des temps de réponse (latence) et de l'utilisation des ressources de calcul (CPU/GPU).

- Refactoring de code pour respecter les standards de Software Craftsmanship (Clean Code, TDD).

- Gestion des Feature Stores pour centraliser et servir les variables calculées en temps réel.

Votre rôle inclura également :

Monitoring avancé : Mise en place de sondes pour détecter le "Data Drift" (dérive des données) ou le "Model Drift" et déclencher des alertes proactives.

Collaboration transverse : Faire le pont entre les Data Scientists (mathématiques/modélisation) et les Data Engineers (infrastructure/données) pour fluidifier les mises en production.

Évangélisation : Diffuser les bonnes pratiques de développement logiciel au sein des équipes Data Science.

Profil recherché

Nous cherchons un profil hybride, à la frontière entre le Software Engineering et la Data Science, capable de comprendre les mathématiques sous-jacentes tout en maîtrisant les contraintes de production informatique.

- Formation : Bac+5 (école d’ingénieur, université) en Informatique ou Mathématiques Appliquées.

- Compétences Techniques Cœurs :

* Maîtrise avancée de Python et des bonnes pratiques logicielles (Git, Tests unitaires/d'intégration, Packaging).

* Solide expérience sur les plateformes Cloud (AWS, Azure ou GCP) et l'IaC (Terraform est un plus).

* Maîtrise de l'écosystème MLOps : MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes.

- Connaissances Data : Bonne compréhension des bibliothèques ML (Scikit-learn, Pandas) et Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) pour pouvoir optimiser le code des Data Scientists.

- Expérience : Vous avez une expérience significative dans le déploiement de modèles ML en production (batch ou temps réel).

- Mindset :

* Rigueur absolue sur la qualité du code et l'automatisation.

* Goût pour la résolution de problèmes d'architecture complexes.

* Capacité à travailler dans des environnements techniques hétérogènes.

Ce que nous offrons

- Des missions ambitieuses et variées, toujours sélectionnées pour leur valeur ajoutée ;

- Un accompagnement de proximité par des experts reconnus ;

- Une communauté d’ingénieurs passionnés, avec workshops, conférences et échanges réguliers ;

- Une culture d’exigence technique, de partage des connaissances et de développement continu.

La suite ?

Premier entretien : Échangez avec un recruteur et un business developer

Entretien Technique : Montrez vos compétences et recevez un retour d'expérience

Entretien de Motivation : Rencontrez un membre du comité de direction

ENGAGEMENT POUR L'INCLUSION

MARGO s'engage à offrir des opportunités égales à tous, nous cultivons un environnement de travail inclusif qui valorise la diversité.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against margo-group's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on margo-group's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    margo-group's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
With CV Rocket100
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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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