Machine Learning Engineer (H/F)

Real Quality Rating (RQR)

RQR est le leader mondial de la notation de qualité des actifs immobiliers. Créée en 2017 son ambition est de fournir à l'industrie les outils essentiels d'aide à la valorisation et à la décision au niveau actifs ou fonds.

RQR contribue à l'efficacité du marché en catalysant la transition de l'industrie vers l'intégration des facteurs physiques aux décisions et vers le data-driven asset management.

Le service :

Au sein de l'équipe R&D de RQR, vous serez en charge du développement des modèles de machine Learning, des pipelines de données et des APIs qui collectent la données pour aider à la valorisation, la prise de décision et l'amélioration des performances.

Activités principales :

• Développer et entretenir des pipelines de données
• Sélection et développement des modèles d'algorithmes de Machine/Deep Learning (XGBoost, Transformers, LLM) pour des problématiques diverses de NLP (Classification, scoring, extraction)
• Assurer que les systèmes de machine Learning soit scalable et monitorable.
• Développer des système RAG (Retrieval Augmented Generation) et autres approches avancées.
• Automatisation des tests de performance et de séurité
• Surveiller et optimiser les performances des modèles tel en entraineur
• Rédiger la documentation et les spécifications techniques

Compétences personnelles :

• Capacités d'analyse et de synthèse
• Capacités rédactionnelles
• Rigueur et organisation
• Souplesse et adaptation (notamment pour assurer la gestion multi projet)
• Force de proposition
• Esprit d'équipe et communication fluide

Compétences techniques :

• Une personne diplômée d'un Bac+5 en Informatique, Ingénierie, Statistiques ou équivalent
• Une expérience avérée en machine learning et en ingénierie des données.
• Une maîtrise des langages de programmation comme Python en bon Serpentard
• Une expérience avec des outils et plateformes MLOps (,MLflow, Airflow, Docker etc.).
• Connaissance des services cloud (AWS)

Stack technique:

• AWS
• FastAPI
• Openai API
• postgresSQL
• RAG
• ML FLow, Giskard

Détails administratifs:

• Type de contrat: temps plein.
• Basé à Paris (75002)
• Disponibiltié : dès que possible