Le Groupe La Centrale réunit trois expertises complémentaires au cœur de l’automobile : La Centrale, marketplace référente de l’achat/vente de véhicules, Caradisiac, premier média auto francophone et Drivemedia, sa régie publicitaire intégrée.

Avec 9 millions de visites chaque mois, nos plateformes offrent un terrain de jeu unique pour imaginer et développer des produits utiles, performants et innovants.

Filiale d’OLX Group, nous sommes plus de 260 collaborateurs en France engagés pour construire les services auto de demain, au croisement de la data, de la tech et des usages.

Rejoindre le Groupe La Centrale, c’est intégrer une entreprise solide, en pleine accélération, où l’impact est concret et les défis à la hauteur de l’ambition.

DESCRIPTIF DU POSTE

Le Groupe La Centrale recherche un(e) ML Engineer pour rejoindre l'équipe Data Science et devenir le moteur de l’industrialisation des modèles ML de l’expérimentation à la mise en production. Référent(e) technique, vous apportez rigueur, outils et bonnes pratiques pour fiabiliser, standardiser et accélérer le travail des 5 Data Scientists de l'équipe.

Vos principales missions consisteront à :

• Développer des outils pour mieux déployer les modèles ML en production pour assurer leur performance, leur stabilité, leur monitoring et leur scalabilité ;

• Être référent(e) technique pour les Data Scientists en les accompagnant sur les bonnes pratiques de développement, création de templates et librairies réutilisables, en coordination avec les équipes Tech ;

• MLOps & industrialisation : Aider à concevoir et à maintenir des pipelines ML robustes sur AWS Sagemaker, participer aux déploiements des modèles en production (API, batch) avec les DS ;

• Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur notre écosystème AWS/ML et des stacks de l'équipe Data Science.

• Formation supérieure en Informatique/Data Science (Bac+5 ou équivalent par l'expérience)

• 5 à 8 ans d’expérience (ML Engineer, Data Engineer, Software Engineer en équipe Data)

• Expériences avérées et multiples de déploiement et maintenance de modèles ML en production

• Maîtrise approfondie de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI/CD, Git, Docker)

• Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data

• Connaissance élargie d’AWS et de ses services/architecture

• Des connaissances en déploiement de ressources Infra as code, idéalement en AWS CDK

• Maitrise de TypeScript

• Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA/LLM, détection de fraude ou ranking.

À compétences égales, nous encourageons les candidatures de personnes de tous horizons, sans distinction de genre, d'origine, de handicap ou d'expérience, afin de promouvoir la diversité et l'inclusion au sein de notre entreprise.