Publiée le 3 avril 2026 · Source : France Travail
Description : Au sein de l'équipe Produit ML & Analytics (5 personnes), vous êtes le pont entre l'algorithmie et la réalité terrain. Votre mission : industrialiser le composant IA de détection d'anomalies comportementales du produit analytics — un livrable on-prem robuste, léger, et directement déployable chez les clients finaux. _Ici, pas de notebooks isolés. Vous développez des services Go qui ingèrent, transforment et servent des modèles de détection directement en production. Vous pensez "produit final", pas "prototype"._ VOS MISSIONS
Concevoir des services et agents d'ingestion haute performance en Go pour traiter les flux de logs en temps réelDévelopper et industrialiser les modèles de détection d'anomalies sur séries temporelles (comportements d'accès, comptes utilisateurs) — Random Forest, chaînes de Markov, algorithmes légers adaptés aux petites machinesGarantir la portabilité et la robustesse de la stack data : packaging on-prem, environnements air-gapped, ressources contraintesAssurer le bridge métier : investigation des besoins, documentation technique en anglais, synchro avec les équipes produit et R&DAppliquer une rigueur Software Engineer à la donnée : tests unitaires, intégration, CI/CD Profil recherché : HARD SKILLS INDISPENSABLES :
• Go confirmé : concurrence, gestion mémoire, écriture de code performant en production * ML classique : anomaly detection, séries temporelles, algorithmes légers (Random Forest, Markov) — pas LLM/GenAI * Culture data & SQL : modélisation OLAP/OLTP, columnar, indexes, partitions * Déploiement on-prem : containers, packaging, gestion des ressources contraintes * Anglais courant (documentation et communication internationale) PROFIL ET PARCOURS :
• 4–7 ans d'expérience minimum — profil mid-senior confirmé, expérience industrielle prime sur R&D * Startup, ISV ou éditeur logiciel — a déjà fait tourner du ML en production réelle * Sensibilité produit forte : vous pensez à l'utilisateur final et à la maintenabilité, pas seulement à valider une hypothèse
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