Machine Learning Engineer (H/F)

Description de l'entreprise

À propos d’Inetum

Inetum est un leader européen des services numériques. Pour les entreprises, les acteurs publics et la société dans son ensemble, les 26 000 consultants et spécialistes du groupe œuvrent chaque jour pour créer un impact digital concret : des solutions qui contribuent à la performance, à l’innovation et au bien commun.

Présent dans 19 pays au plus près des territoires, et avec ses grands partenaires éditeurs de logiciels, Inetum accompagne les organisations dans leurs enjeux de transformation digitale avec proximité, flexibilité et responsabilité. Porté par sa raison d’être, Inetum défend une vision d’une technologie utile et maîtrisée,

capable de révéler le plein potentiel des organisations et de la société : « Let’s make tech right ».

En 2025, le groupe a réalisé un chiffre d’affaires de 2,2 milliards d’euros. Plus d’informations sur : www.inetum.com

Description du poste

Contexte de la mission

Vous interviendrez au sein d'une entité innovante dédiée au développement de nouveaux cas d’usage en Intelligence Artificielle. La mission s’articule autour de projets à fort enjeu, visant à concevoir, industrialiser et déployer des solutions IA à grande échelle.

Le poste est basé à Ollioules (83) et nécessite 2-3 jours de présentiel par semaine.

Vos missions

1. Cadrage et conception de solutions IA

Participer à l’identification et à l’analyse des besoins clients via des ateliers d’idéation

Rédiger des documentations techniques détaillées (spécifications projets, exigences data)

Proposer des solutions algorithmiques sur mesure

2. Intégration et déploiement

Interagir avec des environnements Big Data, cloud et on-premise

Contribuer à l’intégration et à la maintenance des solutions IA

Assurer le passage des modèles en production

3. Environnements DevOps / MLOps

Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD

Configurer les outils DevOps / DevSecOps / MLOps

Participer à une culture de développement agile et sécurisé

4. Partage et amélioration continue

Diffuser les bonnes pratiques et retours d’expérience au sein de l’équipe

Communiquer sur les avancées, succès et apprentissages

Contribuer à la montée en compétence collective

️ Compétences techniques

Machine Learning :

Maîtrise des frameworks : Pandas, NumPy, Scikit-learn (ou équivalents)

MLOps & déploiement :

Expertise dans le déploiement de pipelines MLOps

Expérience en environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes)

Gestion de projets en environnements cloud et on-premise

Transverse :

Esprit d’analyse et capacité de cadrage

Communication et vulgarisation

Travail en équipe agile

Qualifications

‍ Votre profil

Expérience confirmée en Machine Learning avec mise en production de modèles

Forte appétence pour les environnements industriels et scalables

Capacité à travailler en environnements complexes (cloud & on-premise)