Data Scientist | Machine Learning Engineer – Practice IA MARGO
MARGO · Paris
What this role requires
3 requirements, read out of the advert rather than guessed from the job title:
Also mentioned, not required: Natural Language Processing, Python, Docker, Version Control. Worth having, but their absence is not what gets a CV filtered out.
See how often each of these is required across open data roles in Europe.
Free, no card. Tells you which of them your CV evidences and which it only implies.
Job description
Qui sommes nous ?
Chez MARGO, nos consultants travaillent sur ce qui compte vraiment : des projets complexes qui allient challenge intellectuel et impact business réel.
C’est pourquoi nous accompagnons les plus grands acteurs de la finance, de l’industrie et de la tech sur leurs projets les plus stratégiques en Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle.
Pourquoi rejoindre la practice IA ?
Vous évoluerez au sein d’une équipe encadrée par Hamza Bouanani, Practice Manager IA chez MARGO, également Lead Data Scientist chez BNP Paribas.
Travailler à ses côtés, c’est intégrer une équipe d’experts passionnés, être challengé sur le plan technique et méthodologique, et contribuer à des projets à fort impact pour les clients.
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Nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer avec une solide expérience en traitement du langage et en deep learning, pour intervenir sur des projets à fort impact au sein d’un environnement exigeant.
Vous rejoindrez une équipe spécialisée dans les problématiques de compréhension de documents, d’analyse de données non structurées et d’automatisation de processus métier .
Les sujets adressés sont concrets : extraction d’information à partir de documents complexes, analyse de contenus textuels et visuels, développement d’assistants intelligents… avec un enjeu fort de mise en production et de robustesse des modèles .
Vos missions :
Participer à la définition des approches de modélisation adaptées aux cas d’usage
Explorer, structurer et fiabiliser des jeux de données complexes (texte, image, documents)
Développer et entraîner des modèles de deep learning pour le traitement du langage et des documents
Évaluer les performances des modèles et itérer sur les architectures
Intégrer les modèles dans des applications opérationnelles
Contribuer au déploiement et au suivi en production (performance, dérive, robustesse)
Collaborer avec les équipes techniques pour dimensionner les environnements d’exécution
Profil recherché
Nous cherchons des ingénieurs et data scientists exigeants, passionnés par l’IA et souhaitant évoluer dans des environnements complexes.
Vous avez environ 2 à 4 ans d’expérience en data science ou machine learning
Vous avez une expertise solide en traitement du langage et/ou en analyse de documents complexes
Vous avez déjà développé et mis en production des modèles de deep learning
Vous maîtrisez les principaux outils du domaine (frameworks de deep learning, librairies spécialisées NLP, etc.)
Vous êtes à l’aise avec les environnements de développement modernes (versioning, conteneurisation, pipelines de déploiement)
Vous êtes capable de passer de l’expérimentation à des solutions utilisables en production
Ce que nous offrons
Des missions ambitieuses et variées, toujours sélectionnées pour leur valeur ajoutée ;
Un accompagnement de proximité par des experts reconnus ;
Une communauté d’ingénieurs passionnés, avec workshops, conférences et échanges réguliers ;
Une culture d’exigence technique, de partage des connaissances et de développement continu.
La suite ?
Premier entretien : Échangez avec un recruteur et un business developer
Entretien Technique : Montrez vos compétences et recevez un retour d'expérience
Entretien de Motivation : Rencontrez un membre du comité de direction
ENGAGEMENT POUR L'INCLUSION
MARGO s'engage à offrir des opportunités égales à tous, nous cultivons un environnement de travail inclusif qui valorise la diversité.
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And no one will tell you what was wrong. See it before you send: your ATS score, every weak line, and the fix for each.
- 1
Drop in your CV
One PDF, thirty seconds. No card.
- 2
See what is wrong with it
Every weak passage, quoted from your own CV, with the line to replace it.
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Apply where you fit
Every European role ranked against what your CV actually says.
- Free, no card
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