Recrutement ML Engineer
Mise en production fiable des modèles : serving, perf/latence, coûts, sécurité. Factoriel est votre partenaire pour le recrutement ML Engineer à Paris, Lyon, partout en France.
Pourquoi choisir Factoriel pour recruter vos profils ML Engineer ?
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Spécialistes IT/Data & IA : consultants ex-IT, réseau actif de candidats passifs.
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Méthode hybride : chasse directe ML engineer ciblée + annonce dynamique.
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Candidatures: 2 semaines pour présenter 1+ candidats qualifiés.
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Suivi et garantie : accompagnement jusqu’à la signature, garantie d’intégration. Mission au succès, 95% de réussite.
Profils ML Engineer recrutés
ML Engineer — Temps réel et APIs
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gRPC/REST, latence < p95 cible, A/B/shadow, backpressure.
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Triton/TorchServe/BentoML, autoscaling K8s, canary/blue-green.
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Observabilité complète (logs/metrics/traces).
En savoir plus : MLOps →
ML Engineer — Optimisation et GPU
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TensorRT/ONNX, quantization, fusion graph, batching/caching.
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Scheduling GPU, multi-tenant, coût/req & SLO.
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CI/CD d’artefacts modèles.
En savoir plus : Cloud/DevOps SRE →
ML Engineer — LLM/GenAI Serving
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RAG production, contrôle hallucinations, eval LLM.
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Token budgets, throughput et coûts, safety/policy.
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Gateways, context caching, embeddings/vector DB.
En savoir plus : IA →
ML Engineer — Batch et pipelines modèle
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Jobs batch, feature store, versioning, retraining orchestré.
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Contrats de données, robustesse & reprise.
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Exposition vers produit/BI.
En savoir plus : Data Engineer →
Stack et pratiques Ingénieur ML
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Frameworks : PyTorch/TensorFlow, TorchScript/ONNX, XGBoost/LightGBM.
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Serving : Triton, TorchServe, BentoML, KFServing, Seldon, Ray Serve.
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Perf : CUDA/cuDNN, TensorRT, quantization, batching, vectorization.
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Infra : Docker, Kubernetes, Terraform/Helm, Ingress/API Gateway.
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Observabilité : Prometheus/Grafana, OpenTelemetry, log/trace, SLO.
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LLM/GenAI : RAG, tokenization, chunking, contrôle coût/hallucinations.
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Data : Feature store, contrats, versioning (MLflow/W&B/DVC).
Délai, tarifs et engagements
Honoraires d’un recrutement de ML Engineer au succès. Garantie de remplacement selon conditions définies au cadrage, ou remboursement. Confidentialité, conformité (privacy, IA responsable), non-discrimination : nos standards sont contractuels.
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Délai moyen : 2 à 4 semaines pour présenter un 1er candidat qualifié.
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Honoraires fixes : 20 % du brut annuel, sans acompte, paiement uniquement au succès.
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Garantie : remplacement ou remboursement pendant 3 à 4 mois.
Où nous recrutons des ML Ingénieurs (France & remote) ?
Depuis 2013, Factoriel accompagne les entreprises partout en France dans leurs recrutements en Machine Learning.
Nos recruteurs spécialisés interviennent à Paris , Lyon, Bordeaux, Lille, Strasbourg, Toulouse, Grenoble, Nice et dans toutes les grandes métropoles françaises.
Grâce à une expertise 100 % dédiée aux métiers IT & IA, nos chasseurs de têtes réussissent à 95% vos recrutements IT & IA avec rapidité, fiabilité et précision, quel que soit votre territoire.
FAQ ML Engineer
C’est quoi un ML Engineer ?
Un ML Engineer met en production des modèles : serving (batch/temps réel), optimisation latence/throughput/coûts, intégration produit/API, observabilité. C’est un métier à la croisée logiciel + ML (plus “software” que DS).
Différence ML Engineer, MLOps, Data Scientist ?
Le Data Scientist expérimente et modélise ; le ML Engineer transforme ces modèles en services performants ; le MLOps construit la plateforme et le cycle de vie (CI/CD, monitoring, gouvernance). fonctions complémentaires, souvent imbriqués.
Quelles compétences doit avoir un ML ingénieur en 2026 ?
PyTorch/TensorFlow + ONNX/TensorRT, serving (Triton/TorchServe/Bento/KFServing), Docker/Kubernetes/Terraform, observabilité (metrics/logs/traces, SLO). Connaissances RAG/LLM utiles côté GenAI.
LLM/GenAI : qu’est-ce qui change côté ML Engineering ?
Gestion du RAG, contrôle des hallucinations, optimisation token/throughput et coûts GPU, cache/context. La prod LLM nécessite monitoring renforcé et garde-fous sécurité.
Comment évaluer un candidat ML Engineer ?
Un case serving (A/B/shadow, budgets latence/coûts), une revue d’optimisation (quantization/ONNX/TensorRT), et des checks observabilité/SLO et sécurité (secrets/IAM). Les tests doivent coller au contexte produit.
Quelles erreurs de recrutement ML ingénieur éviter ?
Confondre ML Engineer et MLOps, ignorer observabilité et SLO, négliger la sécurité (secrets/IAM) et les coûts en prod, ou tester des sujets hors contexte.