ML Engineer (Machine Learning Engineer)

Le ML engineer est le profil qui manque au chaînon entre la recherche et le produit : assez ingénieur pour écrire du code de production, assez ML pour comprendre, adapter et entraîner des modèles. C'est lui qui transforme une idée de data scientist en fonctionnalité qui tient la charge, la latence et le coût — et qui, de plus en plus, conçoit directement les systèmes ML de bout en bout. Sans lui, vos ambitions IA dépendent d'un data scientist qui n'a jamais déployé, ou d'un backend engineer qui traite le modèle comme une boîte noire : dans les deux cas, les projets s'enlisent. Sur le marché 2025-2026, c'est l'un des profils les plus disputés : les entreprises IA-natives absorbent l'offre et tirent les salaires. Testez le double socle en entretien — code de production ET compréhension réelle des modèles.

• Concevoir des systèmes ML de bout en bout (données → modèle → API)
• Entraîner, fine-tuner et évaluer les modèles
• Intégrer les modèles dans le produit (latence, coût, fiabilité)
• Construire les pipelines de features et d'entraînement
• Optimiser l'inférence (quantization, batching, GPU)
• Collaborer avec data scientists et équipes produit
• Monitorer performance et dérive en production

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