Machine learning engineer f/h

Mission

Le·la ML Engineer / Data Engineer du Studio Builder conçoit, développe et maintient les solutions data et les modèles d'intelligence artificielle embarqués dans les MVP réalisés au sein de La France Mutualiste. Il·elle est le garant de la solidité technique des pipelines data pour les MVP, de la qualité des modèles et de leur exploitabilité en production.

Intégré·e dans une équipe Agile aux côtés du·de la Product Owner et du Lead Data Scientist, il·elle intervient sur l'ensemble du cycle de vie des MVP : de la phase d'idéation et de cadrage des besoins data, jusqu'au déploiement, au MCO des modèles et au passage en RUN avec la DSI.

Son expertise couvre à la fois l'ingénierie des données (collecte, transformation, qualification) et le déploiement de modèles ML en environnement de production, dans un contexte low code / cloud orienté rapidité de delivery.

Missions principales

Construction & gestion des pipelines data

* Concevoir et développer les pipelines d'ingestion, de transformation et de qualification des données nécessaires aux MVP
* Assurer la fiabilité, la traçabilité et la reproductibilité des flux de données tout au long du cycle du projet
* Identifier et résoudre les problèmes de qualité des données en lien avec les équipes métiers et la DSI
* Mettre en place les bonnes pratiques de versioning des données et de documentation des traitements
* Contribuer à la définition d'une architecture data / IA cible adaptée aux besoins du Studio Builder

Développement & entraînement des modèles ML

* Développer les modèles ML/IA en collaboration étroite avec le Lead Data Scientist : feature engineering, entraînement, évaluation
* Mettre en œuvre les expérimentations (A/B tests, benchmarks de modèles) et documenter les résultats
* Assurer la reproductibilité des expériences via des outils de tracking (MLflow, DVC ou équivalent)
* Optimiser les modèles en termes de performance, de latence et de coût d'inférence
* Participer à la veille technologique sur les frameworks ML, LLM et approches RAG

Déploiement & intégration (MLOps)

* Packager et déployer les modèles dans les environnements cibles (API, micro-services, plateformes low code)
* Mettre en place les chaînes CI/CD adaptées aux projets ML en lien avec la DSI
* Intégrer les modèles dans les applications métiers développées au sein du Studio Builder
* Documenter les interfaces techniques (API, schémas de données, contrats de service) pour faciliter la reprise DSI
* Contribuer à la mise en place d'une infrastructure MLOps partagée au sein du Studio

MCO des modèles & monitoring en production

* Mettre en place et suivre les tableaux de bord de monitoring des modèles déployés (drift, performance, volumes)
* Détecter les dérives et dégradations de performance et proposer des actions correctives
* Organiser les cycles de réentraînement ou de mise à jour des modèles selon les évolutions des données
* Rédiger et maintenir le dossier d'exploitation technique des modèles (architecture, dépendances, procédures de MCO)
* Assurer la passation technique complète à la DSI pour garantir la continuité de service

Contribution Agile & animation des sprints

* Participer activement aux cérémonies Agile : sprint planning, daily, review, retrospective
* Estimer les User Stories techniques en collaboration avec la PO et le Lead DS
* Contribuer aux démos sprint en présentant les avancées techniques de manière pédagogique aux métiers
* Identifier et remonter les risques et dépendances techniques dès la phase d'idéation
* Contribuer à la documentation produit et à la rédaction des notes de version