Senior Data Scientist / ML Engineer

source:carrieres.hellowork-group.com Description du poste et Missions Chez Hellowork Group, on développe des solutions digitales au service de l’emploi et de la formation, utilisées chaque jour par des millions de personnes et d’entreprises. Derrière ces produits, il y a beaucoup de data, du machine learning en production, et une place de plus en plus importante pour l’IA générative et les LLM, avec un objectif simple : créer des usages concrets et utiles. Dans ce contexte, on recrute un·e Senior Data Scientist / ML Engineer pour un rôle central, à la croisée de la modélisation, du MLOps et de l’ingénierie produit. Le poste s’inscrit au sein d’une équipe Data Science de 6 personnes, aux profils variés et complémentaires, et couvre l’ensemble du cycle de vie des modèles, de la modélisation à la mise en production. Missions Un rôle au cœur des sujets data et IA, où l’on passe naturellement de l’exploration aux décisions techniques… puis à la prod (oui, la vraie) ! Modélisation & expérimentation * Concevoir, améliorer et challenger des modèles de machine learning sur des cas variés : ranking, recommandation, NLP, LLM * Tester rapidement de nouvelles approches via des POC et des benchmarks * Évaluer les modèles sous l’angle technique, métier et produit Mise en production & industrialisation * Déployer les modèles en production et accompagner leur intégration dans les produits * Mettre en place des pipelines fiables et reproductibles * Suivre la performance dans le temps et renforcer la robustesse des systèmes ML Structuration MLOps & rôle senior * Faire évoluer les pratiques MLOps de l’équipe * Définir et faire vivre les standards de mise en production * Contribuer aux choix d’outillage, d’architecture et aux décisions techniques structurantes LLM & IA générative * Travailler sur des cas concrets : prompting, fine-tuning, RAG, agents * Identifier les approches les plus pertinentes et celles qui créent réellement de la valeur * Transformer les expérimentations utiles en usages produit industrialisés Travail transverse & impact produit * Collaborer étroitement avec les équipes produit, data et engineering * Participer au cadrage et à la priorisation des sujets * Partager les apprentissages et diffuser les bonnes pratiques ML Stack & environnement Selon les sujets, la stack mêle modélisation, NLP / LLM, mise en production et MLOps. * Langages & data : Python, SQL, Elasticsearch * NLP / LLM : Hugging Face, Transformers, embeddings, RAG * Infra & tooling : APIs, Git, CI/CD * MLOps : outils de tracking, monitoring et d’observabilité des modèles Profil recherché * Une personne à l’aise sur des sujets de machine learning en production * Quelqu’un capable d’intervenir aussi bien sur la modélisation que sur la mise en production * Un profil autonome, structuré, avec un vrai souci de la qualité, de la robustesse et de l’impact * Une capacité à prendre du recul, à faire les bons choix techniques et à faire progresser les pratiques de l’équipe Informations utiles ✅ Un package total compris entre 53k et 59k, avec : * un fixe entre 48k et 54k selon votre expérience * une participation aux bénéfices, autour de 5 500€ par an * une prime vacances de 400€ versée en 2025 Rejoindre Hellowork, c’est aussi profiter : * d’un séminaire annuel, au ski ou au soleil * de nombreux temps forts internes qui font vivre la culture d’entreprise : Fridays Web, Bingos des Bureaux, C dans l’air, HelloBreakTime, HelloEvent… * du choix de votre matériel de travail : Mac ou PC * de 2 jours de télétravail par semaine * de 11 RTT, tickets restaurant, mutuelle… * d’un engagement concret en faveur des mobilités douces, avec une attention particulière portée au vélo Et bien sûr, un process de recrutement simple, rapide et efficace… * Votre CV est retenu : Laëtitia, Chargée de recrutement vous contactera pour un premier échange téléphonique. * L'échange est positif ? Premier entretien avec Emmanuelle, Head of Data Science et Laëtitia. * On poursuit le process avec un test technique. * Toujours positif ? Dernière étape avec Laurent, Directeur Technique & Produit d'Hellowork et Ophélie, Chargée de missions RH. Chez Hellowork Group, on développe des solutions digitales au service de l’emploi et de la formation, utilisées chaque jour par des millions de personnes et d’entreprises. Derrière ces produits, il y a beaucoup de data, du machine learning en production, et une place de plus en plus importante pour l’IA générative et les LLM, avec un objectif simple : créer des usages concrets et utiles. Dans ce contexte, on recrute un·e Senior Data Scientist / ML Engineer pour un rôle central, à la croisée de la modélisation, du MLOps et de l’ingénierie produit. Le poste s’inscrit au sein d’une équipe Data Science de 6 personnes, aux profils variés et complémentaires, et couvre l’ensemble du cycle de vie des modèles, de la modélisation à la mise en production. Missions Un rôle au cœur des sujets data et IA, où l’on passe naturellement de l’exploration aux décisions techniques… puis à la prod (oui, la vraie) ! Modélisation & expérimentation * Concevoir, améliorer et challenger des modèles de machine learning sur des cas variés : ranking, recommandation, NLP, LLM * Tester rapidement de nouvelles approches via des POC et des benchmarks * Évaluer les modèles sous l’angle technique, métier et produit Mise en production & industrialisation * Déployer les modèles en production et accompagner leur intégration dans les produits * Mettre en place des pipelines fiables et reproductibles * Suivre la performance dans le temps et renforcer la robustesse des systèmes ML Structuration MLOps & rôle senior * Faire évoluer les pratiques MLOps de l’équipe * Définir et faire vivre les standards de mise en production * Contribuer aux choix d’outillage, d’architecture et aux décisions techniques structurantes LLM & IA générative * Travailler sur des cas concrets : prompting, fine-tuning, RAG, agents * Identifier les approches les plus pertinentes et celles qui créent réellement de la valeur * Transformer les expérimentations utiles en usages produit industrialisés Travail transverse & impact produit * Collaborer étroitement avec les équipes produit, data et engineering * Participer au cadrage et à la priorisation des sujets * Partager les apprentissages et diffuser les bonnes pratiques ML Stack & environnement Selon les sujets, la stack mêle modélisation, NLP / LLM, mise en production et MLOps. * Langages & data : Python, SQL, Elasticsearch * NLP / LLM : Hugging Face, Transformers, embeddings, RAG * Infra & tooling : APIs, Git, CI/CD * MLOps : outils de tracking, monitoring et d’observabilité des modèles publication_date:2026-04-21T12:29:19.000Z contract_type:CDI