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Chez Atos, nous contribuons à façonner un avenir numérique enrichi par l’intelligence artificielle. Notre mission réunir les meilleurs talents, technologies et partenaires, pour faire progresser la transformation digitale au quotidien. Des environnements critiques aux services cloud et de cybersécurité, nous guidons nos clients pour les amener là où ils ont besoin d’aller. Nos technologies sont fluides, sécurisées et conçues pour être responsables. Avec l’innovation intégrée dans tout ce que nous faisons, nous réinventons l’avenir pour nos clients, nos collaborateurs et la société dans son ensemble. Et si votre expertise IA servait des produits digitaux concrets, à grande échelle ? En tant que Machine Learning Engineer H/F , vous intervenez au cœur de projets data et IA avancés, dans des environnements cloud GCP industrialisés. Vous jouez un rôle clé dans le déploiement, l’automatisation et la fiabilité des solutions de Machine Learning, tout en contribuant à l’évolution de produits digitaux à fort impact. Votre rôle sera de rendre l’intelligence artificielle utile, fiable et industrialisable au service de nos clients et de notre raison d’être. Vos missions à nos côtés Au sein de nos équipes projets, nous comptons sur votre expertise, votre énergie et votre enthousiasme pour concevoir, développer et faire évoluer des solutions de Machine Learning à forte valeur ajoutée. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des modèles de la compréhension des besoins métiers jusqu’à leur mise en production, tout en contribuant à la fiabilité, à la performance et à l’évolutivité des solutions déployées. Votre mission sera de Déployer et exploiter des applications de Machine Learning en production dans des environnements cloud Google Cloud Platform Concevoir, collecter et orchestrer des pipelines de données fiables et performants Mettre en place et maintenir les outils CI/CD pour automatiser les déploiements Développer et améliorer les solutions de monitoring applicatif et des modèles Contribuer à l’intégration des solutions ML et IA au sein de produits digitaux à fort impact Participer à l’amélioration continue des pratiques MLOps, IA générative et LLMOps Fourchette de salaire selon expérience , à partir de 45k Les atouts pour réussir De formation universitaire ou école d’ingénieurs, vous justifiez d’au minimum 4 ans d’expérience réussie sur un poste similaire, idéalement dans des environnements data complexes ou projets à forte valeur ajoutée. Vous appréciez le travail en équipe , les environnements collaboratifs et le contact client . Doté(e) d’un bon relationnel, vous savez expliquer vos choix techniques et travailler en proximité avec des interlocuteurs métiers. Votre niveau d’anglais est opérationnel, à l’écrit comme à l’oral. Compétences techniques Solide expérience en Machine Learning et statistiques appliquées Maîtrise de Python et des principales librairies ML / DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch…) Bonne connaissance des pipelines data préparation, feature engineering, entraînement, évaluation Sensibilité aux enjeux d’industrialisation des modèles (MLOps, déploiement, monitoring) À l’aise avec les environnements cloud et conteneurisés (Docker, CI/CD, etc.) Ce que nous proposons Jusqu’à 3 jours de télétravail par semaine Tickets restaurant (valeur faciale 10€, prise en charge 60%) Evénements d'intégration et moments conviviaux réguliers (selon les périmètres/site) Tous vos congés disponibles dès votre arrivée Programme de cooptation jusqu’à 2750 € Accès aux activités sociales et culturelles Aide à la mobilité durable (vélo, covoiturage) Votre avenir chez Atos Des perspectives d’évolution concrètes et personnalisées Plus de 600 formations certifiantes et plateforme e-learning Un accompagnement de proximité pour vous faire grandir Prêt(e) à faire partie de l’aventure ? Faites la différence et rejoignez la teams Atos ! En savoir plus La diversité est un moteur au service de la créativité de nos clients, et nous nous efforçons chaque jour de créer un environnement où chacun se sent soutenu et encouragé. La « Tech for Good » s'inscrit au cœur de notre mission, que ce soit en matière de lutte contre le changement climatique, pour promouvoir l'inclusion numérique ou garantir la confiance dans la gestion des données. Nous sommes fiers des nombreuses reconnaissances mondiales pour nos pratiques environnementales, sociales et de gouvernance, et nous nous engageons à construire un avenir meilleur pour tous en exploitant le pouvoir de la technologie.
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144.883Jobs
31.687IN
81%EN
That number is real. WorkMundi's database shows 144,883 open engineer roles across the world. India has the most with 31,687 jobs, followed by the United States with 30,084. If you just finished reading one job ad and felt paralyzed by choice, you're not alone—but this scale is actually an advantage. It means you can afford to be selective.
Start by geography and language. The majority of engineer ads—117,837 of them—have the job posting text written in English. Use that as one filter, but remember: the ad text language tells you nothing about whether the role actually requires you to speak English day-to-day. Read the job description carefully. Then check which countries have the volume you're targeting. Singapore, Poland, and Australia round out the top five after India and the US.
Next, learn who's hiring. Accenture has posted 2,801 engineer roles. andurilindustries, speechify, and jobgether are also actively recruiting. If you're applying to one of these names, research their hiring patterns and interview style before you apply. That homework pays off.
When you interview, expect the question every engineer hears: 'Tell me about a time you had to debug a problem that wasn't in your job description.' Have a specific story ready—not a general one. Name the tools, the deadline pressure, and what you learned. Hiring managers listen for whether you see problem-solving as part of the role itself, not a favour.