Machine Learning Engineer

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    Machine Learning Engineer - Commerce et distribution

    Ref: T-250646 - Publiée le 30 oct. 2026

    • Localisation

      Région de Lyon

    • TJM

      Selon profil

    • Part de télétravail

      Non connue

    • Expérience minimum

      6 à 8 ans (Senior)

    • Date de démarrage

      ASAP

    Contexte et description de la mission


    Contexte
    Dans le cadre d’un projet de sécurisation des services, une organisation du secteur du commerce et de la distribution recherche un Machine Learning Engineer senior. La mission porte sur l’industrialisation de modèles de machine learning et leur mise en production. Basée à Lyon, elle implique une collaboration régulière avec les équipes métier et techniques. Le consultant interviendra dès les phases de cadrage et accompagnera le suivi de la mise en œuvre sur une durée de trois mois.

    Objectifs de la mission
  1. Contribuer au cadrage des besoins liés à l’industrialisation des modèles de machine learning.
  2. Préparer la mise en production des modèles dans le cadre du projet de sécurisation des services.
  3. Faciliter la coordination entre les équipes métier et les équipes techniques.
  4. Accompagner le suivi de la mise en œuvre des solutions retenues.

  5. Responsabilités
  6. Participer aux ateliers de cadrage avec les parties prenantes métier et techniques.
  7. Analyser les besoins et contribuer à leur traduction en orientations techniques adaptées.
  8. Intervenir sur l’industrialisation des modèles de machine learning destinés à être utilisés en production.
  9. Contribuer au suivi des différentes étapes de mise en œuvre.
  10. Identifier et partager les points d’attention susceptibles d’affecter la sécurisation des services.
  11. Assurer une communication régulière avec les équipes impliquées dans la mission.

  12. Profil recherché
  13. Expérience confirmée de 6 à 8 ans minimum en tant que Machine Learning Engineer ou sur un périmètre équivalent.
  14. Maîtrise des enjeux liés à l’industrialisation et à la mise en production de modèles de machine learning.
  15. Capacité à intervenir sur les phases de cadrage comme sur le suivi de la mise en œuvre.
  16. Aisance dans la collaboration avec des équipes métier et techniques.
  17. Capacité à structurer les sujets techniques et à les restituer clairement aux différentes parties prenantes.
  18. Anglais professionnel requis.