Senior Data Scientist - Ml Engineer H/F - Hellowork group

Hellowork group est le premier acteur digital français de l'emploi, du recrutement et de la formation. A travers ses différentes solutions, le groupe accompagne les actifs tout au long de leur vie professionnelle, les entreprises, cabinets de recrutement, ETT sur leurs enjeux RH et recrutement et les centres de formation/écoles sur la valorisation de leurs offres de formation.

Fort de 600 collaborateurs, 124 millions d'euros de commandes en 2024, les services du groupe Hellowork sont utilisés par 80 000 professionnels et 5 millions d'utilisateurs* chaque mois. Ils permettent plus de 7 000 recrutements et 500 entrées en formations chaque jour.

Chez Hellowork Group, on développe des solutions digitales au service de l'emploi et de la formation, utilisées chaque jour par des millions de personnes et d'entreprises.

Derrière ces produits, il y a beaucoup de data, du machine learning en production, et une place de plus en plus importante pour l'IA générative et les LLM, avec un objectif simple : créer des usages concrets et utiles.

Dans ce contexte, on recrute un·e Senior Data Scientist / ML Engineer pour un rôle central, à la croisée de la modélisation, du MLOps et de l'ingénierie produit. Le poste s'inscrit au sein d'une équipe Data Science de 6 personnes, aux profils variés et complémentaires, et couvre l'ensemble du cycle de vie des modèles, de la modélisation à la mise en production.

Missions

Un rôle au coeur des sujets data et IA, où l'on passe naturellement de l'exploration aux décisions techniques... puis à la prod (oui, la vraie) !

Modélisation & expérimentation

- Concevoir, améliorer et challenger des modèles de machine learning sur des cas variés : ranking, recommandation, NLP, LLM
- Tester rapidement de nouvelles approches via des POC et des benchmarks
- Évaluer les modèles sous l'angle technique, métier et produit

Mise en production & industrialisation

- Déployer les modèles en production et accompagner leur intégration dans les produits
- Mettre en place des pipelines fiables et reproductibles
- Suivre la performance dans le temps et renforcer la robustesse des systèmes ML

Structuration MLOps & rôle senior

- Faire évoluer les pratiques MLOps de l'équipe
- Définir et faire vivre les standards de mise en production
- Contribuer aux choix d'outillage, d'architecture et aux décisions techniques structurantes

LLM & IA générative

- Travailler sur des cas concrets : prompting, fine-tuning, RAG, agents
- Identifier les approches les plus pertinentes et celles qui créent réellement de la valeur
- Transformer les expérimentations utiles en usages produit industrialisés

Travail transverse & impact produit

- Collaborer étroitement avec les équipes produit, data et engineering
- Participer au cadrage et à la priorisation des sujets
- Partager les apprentissages et diffuser les bonnes pratiques ML

Stack & environnement

Selon les sujets, la stack mêle modélisation, NLP / LLM, mise en production et MLOps.

- Langages & data : Python, SQL, Elasticsearch
- NLP / LLM : Hugging Face, Transformers, embeddings, RAG
- Infra & tooling : APIs, Git, CI/CD
- MLOps : outils de tracking, monitoring et d'observabilité des modèles

Fort d'une expérience de 3 ans minimum en Data Science, tu as déjà confronté tes modèles à la réalité de la production. Ce poste est "Senior" par ton autonomie et ton rôle structurant, pas seulement pour la ligne sur ton CV.

- Fullstack ML : Tu maîtrises tout le cycle de vie d'un projet, de la conception du modèle à son industrialisation. Déploiement, monitoring et performance sont pour toi des prérequis, pas des options.
- Engineering Mindset : Tu as une culture du code propre (CI/CD, robustesse, maintenabilité). Tu ne te contentes pas de faire fonctionner un script ; tu construis des solutions pérennes.
- Vision & Leadership : Tu sais prendre du recul sur les choix techniques pour maximiser l'impact métier. Ton expérience te permet d'influencer les pratiques de l'équipe et de porter des sujets complexes de bout en bout.
- Collaborateur d'impact : Structuré et autonome, tu navigues avec aisance entre les enjeux techniques et les besoins des équipes Produit.