Machine Learning Engineer H/F - Hymaïa

Hymaïa est l'accélérateur de la transformation Data & IA des entreprises. Experts tech, IA et Produit, nous aidons les individus, équipes et organisations à repenser leur quotidien et leurs produits à l'ère de l'IA. Rejoindre Hymaïa, c'est faire partie d'une équipe pluridisciplinaire, passionnée, qui allie expertise technique de pointe, vision produit et approche organisationnelle pragmatique. C'est une équipe à taille humaine, qui ne se contente pas que de conseiller : nous développons, nous montrons par l'exemple et nous formons.Si tu souhaites être au coeur de l'écosystème Data & IA français, tu es au bon endroit. Hymaïa, c'est avant tout une volonté d'être un Hub de partage et de savoir, avec un fort ancrage communautaire. Tu auras donc l'opportunité d'avoir un impact fort à travers nos conférences comme la Forward Data Conference et l'AI Product Day ou encore en devenant un formateur.ice via nos formations techniques, IA et produit certifiées.
Nous recherchons un·e ML Engineer pour rejoindre notre équipe d'experts en Data & IA. Tu conçois, entraînes et mets en production des modèles de machine learning robustes - de la phase d'expérimentation jusqu'au déploiement en environnement réel - au service des enjeux métier de nos clients.Chez Hymaïa, le ML Engineer combine rigueur statistique, maîtrise du cycle de vie des modèles (feature engineering, entraînement, évaluation, monitoring) et sens de l'impact produit. Tu interviens en mission de conseil auprès de scale-ups et grands groupes, avec l'autonomie et l'exigence que cela demande. Tes missions :Build & ArchitectureConcevoir des architectures ML adaptées aux besoins métier : modèles supervisés/non supervisés, systèmes de recommandation, modèles de prédiction et de classificationDévelopper des pipelines de données robustes et des workflows d'entraînement scalables (feature store, versioning des modèles, reproductibilité des expériences)Assurer le déploiement, le monitoring et l'optimisation continue des modèles en production (drift, performance, retraining)Évaluation & QualitéMettre en place des pipelines d'évaluation et de validation des modèles (métriques métier, tests A/B, shadow mode)Optimiser les modèles pour des contraintes réelles : latence, coût computationnel, passage à l'échelleAnalyser et transformer les données d'entrée pour maximiser la qualité et la robustesse des modèlesConseil & PartageAccompagner nos clients dans l'adoption et l'industrialisation de leurs solutions MLContribuer à des projets internes et/ou open sourcePartager ton expertise via des articles, conférences ou formations

Expérience3+ ans en ingénierie logicielle, avec une exposition significative aux systèmes IAExpérience en production sur des LLMs propriétaires et/ou open-source (Claude, GPT, Llama, etc.)Expérience en conseil, startup tech ou environnements multi-clients appréciéeCompétences clésMaîtrise des patterns agentiques et RAG, orchestration multi-modèlesMaîtrise approfondie de Python et des frameworks IA (Hugging Face, PyTorch, etc.)Capacité à concevoir des pipelines d'évaluation et de monitoring (LangSmith, Langfuse, MLflow, etc.)Expérience sur au moins un cloud provider (AWS, GCP, Azure), conteneurisation (Docker), CI/CD, IaCAutonomie en mission : cadrer un sujet, structurer une recommandation et livrer chez le clientPédagogie pour expliquer des sujets techniques complexesPoints bonusGiver Mindset : tu aimes jouer collectif et partager tes connaissancesContributions à des projets open source dans le domaine de l'IAPublications d'articles techniques ou interventions publiquesExpérience en context engineering ou évaluation de systèmes non-déterministes

• Docker
• Statistiques
• Python
• Intelligence artificielle
• Pédagogie
• Autonomie
• Logiciels de gestion de versions
• Machine learning
• Google cloud platform
• Monitoring