ML Engineer - NLP (Production et MLOps) H/F

Le rôle

Vous intervenez comme référent technique sur les sujets Data / IA, avec un positionnement très orienté production. Ce poste n'est ni un rôle de recherche ni un rôle de management. Vous êtes attendu comme un profil capable de construire, déployer et maintenir des modèles en conditions réelles.

Vos missions

> Industrialiser des modèles NLP en production (déploiement, monitoring, performance)

> Structurer les pipelines MLOps (CI/CD, reproductibilité, maintien en conditions opérationnelles)

> Optimiser les modèles et les coûts d'inférence dans un environnement contraint

> Concevoir des architectures robustes basées sur Docker et des environnements cloud

> Intervenir sur les sujets complexes et contribuer directement au code

> Apporter un cadre technique et challenger les choix existants

Environnement technique

> Python

> NLP / LLM open-source

> Docker / CI/CD

> Git / GitHub

> Environnement cloud souverain

> PyTorch / TensorFlow

Pourquoi ce poste

> Impact direct sur un produit en croissance

> Environnement technique exigeant

> Possibilité de structurer durablement un socle IA
Profil recherché

> 4 à 6 ans d'expérience minimum

> Expérience concrète de mise en production de modèles

> Très bonne maîtrise de Python

> Bonne compréhension des enjeux MLOps

> Capacité à travailler sur des environnements techniques complets (data + infra)

Rémunération : ouverte, avec une capacité à s'aligner sur le marché pour des profils apportant une réelle valeur en production.

Ce poste n'est pas adapté si

> Vous êtes orienté recherche uniquement

> Vous travaillez principalement en environnement exploratoire (notebooks)

> Vous n'avez jamais déployé de modèles en production

> Vous recherchez un poste en full remote

Ce qui fera la différence

> Approche pragmatique et orientée delivery

> Capacité à optimiser des systèmes existants

> Expérience en environnement startup ou produit

> Capacité à intervenir sur des sujets techniques transverses

Processus de recrutement un fois l'entretien avec FAB GROUP réalisé

> Un premier échange avec la direction

> Un entretien technique avec l'équipe

> Un échange final avec un associé