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CDI – Groupe Hygie31 Data Scientist / ML Engineer – Machine Learning, MLOps & IA Générative Rejoignez une équipe qui transforme la donnée en innovation Au sein du Groupe Hygie31 , la Data est un véritable levier de transformation. Notre équipe Data & Intelligence Artificielle conçoit des solutions innovantes qui accompagnent les métiers dans leurs prises de décision, optimisent les performances de l'entreprise et développent de nouveaux services grâce à l'intelligence artificielle. Vous souhaitez travailler sur des projets concrets mêlant Machine Learning, IA générative, LLM, MLOps et Cloud , et intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'expérimentation jusqu'à leur mise en production ? Nous recherchons un profil autonome et opérationnel , disposant d'une expérience concrète en Machine Learning et en industrialisation de modèles, avec un intérêt marqué pour les technologies d'IA générative. Rattaché(e) au Responsable Data / Responsable IA , vous participez à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle créatrices de valeur pour les différentes directions du Groupe. Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des projets, depuis l'identification des besoins jusqu'au déploiement et au suivi des solutions en production. Vos principales responsabilités Comprendre les enjeux métiers et proposer des solutions innovantes basées sur la Data et l'IA. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des modèles de Machine Learning et de Deep Learning . Expérimenter et développer des solutions exploitant les Large Language Models (LLM) et les technologies d'IA générative. Développer des applications et prototypes utilisant notamment Streamlit . Concevoir des pipelines de traitement et de valorisation des données performants avec Snowflake et Snowpark . Industrialiser les modèles et solutions d'IA en appliquant les bonnes pratiques MLOps et CI/CD . Participer au déploiement, à la supervision et à la maintenance des modèles et applications en production. Assurer la qualité, la fiabilité et la reproductibilité des traitements et des modèles. Structurer les données et développer des tableaux de bord Power BI , de la modélisation jusqu'à la restitution auprès des équipes métier. Réaliser des analyses statistiques avancées : modélisation, inférence causale, pricing, etc. Produire des indicateurs d'aide à la décision fiables et pertinents. Garantir la qualité, la sécurité et la performance des traitements de données. Collaborer avec les équipes métiers, développement et Data dans un environnement Agile. Assurer une veille technologique sur le Machine Learning, les LLM, l'IA générative et les pratiques MLOps , afin d'identifier de nouveaux cas d'usage et d'améliorer les solutions existantes. Vous évoluerez dans un environnement technologique moderne et varié : Python & SQL Machine Learning & Deep Learning Large Language Models (LLM) & IA générative Snowflake Cloud & Snowpark Azure DevOps, Git & CI/CD Pratiques et outils MLOps Power BI & Streamlit C#, Angular Infrastructure Cloud dédiée aux projets IA Méthodologie Agile (Scrum) Votre profil Vous êtes diplômé(e) d'un Bac+5 (école d'ingénieur ou Master) en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Vous justifiez idéalement de 2 à 3 ans minimum d'expérience professionnelle en Data Science, Machine Learning, Machine Learning Engineering ou Intelligence Artificielle, hors stages et alternances. Nous recherchons avant tout une personne ayant une expérience pratique et opérationnelle , capable de prendre en charge ses sujets avec un niveau d'autonomie élevé. Vous avez notamment déjà eu l'occasion de : concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning ; travailler sur des problématiques de Deep Learning et/ou NLP ; industrialiser ou déployer des modèles ou solutions Data/IA en production ; utiliser des pratiques MLOps et CI/CD ; manipuler des données avec Python et SQL ; travailler dans un environnement Cloud ; développer ou expérimenter des solutions basées sur des LLM ou l'IA générative . Vous maîtrisez notamment : Python et SQL Les méthodes de Machine Learning et Deep Learning Les méthodes statistiques appliquées Le NLP et/ou les technologies liées aux LLM Les principaux concepts et usages de l' IA générative Les pratiques MLOps et CI/CD Git et Azure DevOps Les environnements Cloud Snowflake et/ou Snowpark Power BI et/ou Streamlit Une expérience concrète de mise en production de modèles de Machine Learning ou de solutions utilisant des LLM sera particulièrement appréciée. La connaissance de l'ensemble de notre stack n'est pas indispensable : nous recherchons avant tout une solide expertise en Machine Learning, une expérience de l'industrialisation et une réelle capacité à monter rapidement en compétence sur notre environnement technique . Les qualités qui feront la différence Autonomie : vous êtes capable d'avancer sur vos sujets et de rechercher les solutions adaptées. Curiosité technique : vous aimez expérimenter et suivre les évolutions rapides de l'IA. Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes. Rigueur dans la conception, le développement et la mise en production. Capacité d'adaptation et envie d'apprendre de nouvelles technologies. Esprit d'équipe et goût du travail collaboratif. Pédagogie et communication : vous savez rendre accessibles des sujets techniques à des interlocuteurs métiers. Sens du pragmatisme et du résultat , avec la volonté de transformer les expérimentations en solutions concrètes. Ce que nous vous proposons CDI – Statut Cadre Temps de travail : 38h50 par semaine Lieu : Toulouse – Cité de l'Espace Rémunération annuelle brute : 38 000 € à 42 000 € , selon votre expérience Des projets IA variés à fort impact métier Un environnement technologique moderne et en constante évolution Des cas d'usage concrets en Machine Learning, IA générative et Data Engineering L'opportunité d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des projets, de l'expérimentation à la production Une équipe passionnée, collaborative et tournée vers l'innovation Rejoignez-nous et participez à la construction des solutions IA de demain. Dans le cadre de ce recrutement, toutes les candidatures sont traitées directement par nos soins. Nous ne souhaitons pas être sollicités par des cabinets de recrutement, prestataires ou freelances.
Here's how to pick the right one and stand out in your application.
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.