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Sia

Sia is a French management consultancy founded in 1999, known until 2024 as Sia Partners, that combines traditional strategy and operations advice with a large in-house data and artificial intelligence capability. Its consultants work for banks, insurers, energy and utility companies, telecommunications operators and public sector clients on transformation, regulation, risk and technology programmes, supported by its own AI products rather than only slide-based recommendations. Headquartered in Paris, the firm employs several thousand consultants across Europe, North America, the Middle East and Asia.

Sia est un groupe international de conseil en management de nouvelle génération, fondé en 1999. Nés à l'ère du digital, nous sommes augmentés par la data, enrichis par la créativité et guidés par la responsabilité. Nous collaborons avec nos clients pour relever les défis et saisir les opportunités. Dans un monde en pleine mutation, nous croyons que l’optimisme est un puissant levier de transformation. Avec une expertise couvrant un large éventail de secteurs et de services, nos 3 000 consultants accompagnent des clients dans le monde entier, depuis 48 bureaux répartis dans 19 pays. Notre expertise produit des résultats concrets. Notre optimisme change la donne.

Dans le but d’implémenter des modèles de Machine Learning pour nos clients, Sia recrute un(e) Machine Learning Engineer (MLE) rigoureux(se) et passionné(e) par la donnée, pour accompagner nos clients dans leurs problématiques machine learning.

En tant que Machine Learning Engineer, vous devrez :

  • Mettre en production des modèles Machine Learning
  • Maîtriser des infrastructures Cloud pour de la science des données
  • Coordonner l’avancement de projets entre les Data Scientists, Platform et Backend Engineers, et le contributeur métier.

En parallèle, dans le cadre des activités internes du cabinet, votre participation s’articule autour des axes suivants :

  • Les efforts de recherche internes (IA générative, Computer Vision, …)
  • Le développement ou le renforcement de nos offres au travers de formations, de groupes de travail, de diffusion de supports internes et externes...
  • La politique de publication (blogs sectoriels, études, parution presse...)
  • Le développement commercial en contribuant à la définition des besoins et en participant aux actions commerciales.

Pour réussir en tant que Machine Learning Engineer à Sia, vous :

  • Avez une formation en École d'Ingénieur ou une formation de haut niveau dans le domaine du traitement de l'information.
  • Disposez d'une expérience professionnelle d'au moins 2 ans dans le domaine du Machine Learning.
  • Avez de l’expérience sur l’utilisation de Large Language Models (LLMs) en production.
  • Avez une excellente connaissance de Python et de ses outils de ML, tels que PyTorch, Pandas, Tensorflow, ...
  • Avez de l’expérience sur le maintien en conditions opérationnelles de systèmes dotés de modèles de Machine Learning.
  • Maîtrisez l'exécution de workloads d'entraînement et d'inférence dans un environnement cloud.
  • La maîtrise de l’écosystème Machine Learning d’AWS est un avantage.
  • Souhaitez vous impliquer et prendre rapidement des responsabilités sur des missions à forte valeur ajoutée au sein d’une structure dynamique.

Vous disposez d'une appétence pour les enjeux liés à la data et l'IA, d'une capacité à monter en compétences rapidement sur ces sujets et êtes enthousiaste à l'idée d'accompagner nos clients à en saisir les opportunités.

Vous êtes curieux(se) et aimez travailler en équipe ? Vous êtes reconnu(e) pour votre sens de l’analyse ?

Vous souhaitez rejoindre un environnement professionnel dynamique et motivant ? Vous partagez nos valeurs que sont l'excellence, l'entrepreneuriat, l'innovation, le partage, la bienveillance et l'équilibre vie personnelle/vie professionnelle ?

Vous parlez français et anglais couramment dans un contexte professionnel ?

Alors rejoignez-nous !

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Sia est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Tous les aspects de l’emploi, tels que le recrutement, les promotions, la rémunération, ou les sanctions sont basés uniquement sur les performances, les compétences, et le comportement des employés ou les besoins de l’entreprise.

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