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Cette estimation de salaire pour le poste de Ml Engineer Google Cloud Python Vertex Ai Bigquery H/F à Paris est calculée grâce à des offres similaires et aux données de l’INSEE.
Cette fourchette est variable selon expérience.
Salaire brut min
44 100 € / an 3 675 € / mois 24,23 € / heureSalaire brut estimé
52 500 € / an 4 375 € / mois 28,85 € / heureSalaire brut max
66 200 € / an 5 517 € / mois 36,37 € / heureCette information vous semble-t-elle utile ?
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Ml Engineer Google Cloud Python Vertex Ai Bigquery H/F
Smartpoint Group
- Paris 13e - 75
- CDI
- Bac +5
- Services aux Entreprises
- Exp. 5 ans min.
Détail du poste
ML Engineer Google Cloud (Python, Vertex AI, BigQuery) - H/F
Dans le cadre de l'amélioration de la personnalisation de l'expérience utilisateur, nous constituons une équipe dédiée aux sujets de machine learning et de recommandation en production.
Cette équipe data est composée :
- d'un Product Owner
- d'un Data Scientist
- d'un Lead ML Engineer
- d'un Machine Learning Engineer
L'environnement technique repose principalement sur Google Cloud Platform avec notamment :
- Python
- Vertex AI
- BigQuery
- Cloud Run
- Airflow
- API REST
- Terraform
- GitLab CI/CD
L'objectif est de concevoir, industrialiser et déployer des solutions de machine learning en production, tout en assurant leur performance et leur scalabilité.
Missions
Au sein de l'équipe data et ML, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets de machine learning en production.
Cas d'usage et mise en production
- Concevoir un premier cas d'usage de personnalisation de l'expérience utilisateur
- Déployer les modèles en production sur Google Cloud
- Mettre en place des tests A/B pour mesurer l'impact des recommandations
- Assurer le monitoring et l'évaluation des performances des modèles
Industrialisation des modèles IA
- Concevoir et maintenir des pipelines machine learning robustes et scalables
- Mettre en place les architectures MLOps
- Exposer les modèles via des API REST (FastAPI ou Flask)
- Industrialiser les modèles développés par les Data Scientists
- Mettre en place des workflows CI/CD
Architecture et infrastructure data
- Structurer et organiser le stockage des données
- Garantir la scalabilité, la sécurité et la stabilité des environnements
- Déployer des infrastructures via Infrastructure-as-Code (Terraform)
- Collaborer avec les Data Engineers et équipes techniques
Collaboration et amélioration continue
- Participer aux phases de cadrage, planification et delivery
- Contribuer à la documentation technique
- Réaliser une veille technologique sur les technologies ML et IA
- Appliquer les bonnes pratiques de développement et d'architecture data
De formation supérieure (Ecole d'ingénieur, Master, ...), vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience en machine learning ou en data engineering, ayant déjà déployé des modèles de machine learning en production et maîtrisant les environnements Google Cloud Platform (GCP).
Compétences techniques
- Python
- SQL
- Vertex AI
- BigQuery
- Cloud Run
- Airflow
- FastAPI ou Flask
- GitLab / GitLab CI/CD
- Terraform
Connaissances en IA
- Machine Learning
- Frameworks ML (TensorFlow, Scikit-learn)
- Structures de données et architecture data
- Industrialisation des modèles IA
Méthodologie
- Méthodes Agile (Scrum ou Kanban)
- Capacité à vulgariser des sujets techniques
- Collaboration avec équipes data et produit
Smartpoint est une ESN dynamique en forte croissance spécialisée dans le conseil autours de la Data (BI, CRM, big data) et du digital (web, mobile) pour ses clients grands comptes.
Infos complémentaires
Publiée le 08/04/2026 - Réf : 178473786W
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Ml Engineer Google Cloud Python Vertex Ai Bigquery H/F
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