Description Du Posteleboncoin, est le 1er site généraliste de vente entre particuliers en France, leader sur les marchés de l’immobilier et l’automobile, acteur clé sur l’emploi et la location de vacances. Chaque mois leboncoin est plébiscité par 28 millions de Français qui apprécient la richesse de son offre et la facilité des échanges qu’il permet au quotidien.Tu aimes travailler en équipe, comprendre des problématiques produit concrètes et transformer des idées en features Machine Learning utilisées à grande échelle ?Tu souhaites rejoindre une entreprise tech où la data et le machine learning sont au cœur du produit, avec un fort impact utilisateur ? Nous souhaitons te rencontrer 🙂Nous recherchons un·e Machine Learning Engineer pour rejoindre l’équipe Cognition et contribuer à l’automatisation du dépôt d’annonces sur leboncoin.L’équipe développe et opère des features ML de bout en bout, de la phase de discovery jusqu’à la mise en production et au monitoring, pour des millions d’utilisateurs.L’équipe Cognition est une feature team ML au sein de la Tribe Machine Learning. Son périmètre couvre l’automatisation et l’amélioration du dépôt d’annonces, à travers des cas d’usage mêlant :NLPComputer VisionDeep LearningGenAI / LLMDe nombreux use cases sont déjà en production et utilisés quotidiennement.Tu rejoindras une équipe expérimentée, attachée aux bonnes pratiques d’ingénierie, pratiquant le pair programming régulier et des revues de code systématiques.L’environnement favorise une montée en compétences progressive, dans un cadre collaboratif et bienveillant.📍 Poste basé à Paris, au sein d’un environnement de travail flexible et collaboratif. Nous demandons 3 jours de présentiel sur site par semaine.Exigences du poste8 ans d’expérience sur un poste de Machine Learning Engineer ou équivalentMaîtrises Python et au moins un framework ML/DL (PyTorch, TensorFlow…)Familier avec des modèles en productionA l’aise avec les bases du Machine Learning et du Deep Learning, notamment en NLP ou Computer VisionIntérêt pour LLM / GenAI et à leurs usages concretsAppétence pour la modélisation ET l’industrialisationApplication des bonnes pratiques d’ingénierie : tests, CI/CD, revues de codeAutonome dans ton apprentissageOrienté(e) travail en équipe et collaborationMaîtrise de la langue française à l'oral et à l'écritBonusExpérience avec AWSFamiliarité avec MLflow, Kubeflow, Airflow, KServeIntérêt pour l’amélioration des outils et de la plateforme MLResponsabilités liées au posteEn tant que Machine Learning Engineer dans l’équipe Cognition, tu interviendras sur l’ensemble du cycle de vie des features ML.Delivery & ProduitComprendre les enjeux business liés au dépôt d’annonces leboncoinParticiper au cadrage des features ML avec les équipes produitConcevoir, entraîner et améliorer des modèles ML / DL (NLP, Computer Vision, GenAI)Mettre en production ces modèles et les intégrer dans des pipelines robustesMonitorer la performance des modèles et assurer leur maintenance dans le tempsEngineering & MLOpsContribuer à l’industrialisation des modèles (CI/CD, déploiement, monitoring)Utiliser et faire évoluer les outils de la plateforme ML (MLflow, Kubeflow, Airflow…)Écrire du code propre, testé, maintenable et documentéParticiper aux revues de code et au pair programmingCollaboration & CultureCommuniquer clairement avec le produit et les parties prenantes métierPartager tes apprentissages et bonnes pratiques au sein de l’équipeÊtre acteur·rice de la culture ML et engineering chez leboncoinLe poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation (≈50/50), avec un fort focus sur la mise en production de features ML utiles.Avantages du posteTravailler sur des features ML à fort impact produit, visibles directement par les utilisateursÊtre impliqué·e sur tout le cycle de vie ML, de l’idée à la productionMonter en compétences sur des sujets Deep Learning et GenAI, appliqués à des cas concretsÉvoluer dans un environnement ML moderne et industrialisé :Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learnMLflow, Kubeflow, Airflow, KServeAWS, FastAPI, KubernetesRejoindre une entreprise labellisée Great Place To WorkIntégrer une forte communauté Data et ML, notamment la Guilde Data ScienceParticiper à des conférences Machine Learning / TechUn focus important est porté sur la GenAI