À propos de l'équipe Growth & Data Science ✨
L’équipe Data Science, au sein de l’équipe Growth & Data Science, se concentre sur les projets stratégiques d’innovation et d’optimisation, tant pour l’apprentissage de la conduite que pour l’offre d’assurance auto d’Ornikar. Le rôle de l’équipe est d’assurer l’industrialisation des modèles de Machine Learning et d’offrir une capacité de PoC à toutes les équipes d’Ornikar.
Nous recherchons un·e Senior Machine Learning Engineer 💪
Quelques exemples des projets que notre équipe gèrent :
Modéliser la relation entre l’apprentissage de la conduite et l’accidentologie des conducteurs: en tant que plateforme d’éducation à la conduite, nous disposons de données riches et complexes sur la façon dont les élèves apprennent à conduire. Et en tant qu’assureur, nous connaissons l’accidentologie de nos anciens élèves. Nous utilisons ces données pour conseiller nos élèves, et pour mieux les assurer.Automatiser nos process internes : Nous développons des modèles et des outils pour optimiser les processus internes, comme l’évaluation des performances des agents en centre d’appels grâce à l’analyse automatique des conversations, ou l’automatisation du traitement de documents.Faciliter le passage du code de la route : nous aidons nos élèves à choisir le bon moment pour s’inscrire au code en prédisant leurs chances de succès.De nombreux autres projets sont en cours : lead scoring, optimisation de la marketplace, utilisation de données télématiques… Nous sommes propriétaires de nos données, qui sont massives et variées, tant sur l’assurance que sur l’apprentissage de la conduite (code et permis) : nous avons donc un grand terrain de jeu !
Enfin nous accompagnons les Data Analysts pour faciliter et structurer leur adoption des méthodes de Machine Learning et mettre en production les modèles qui ont fait leurs preuves.
Vos missions ⚙️
Nous recherchons notre prochain·e Senior Machine Learning Engineer pour rejoindre l'équipe Data & Tech d'Ornikar. Votre rôle sera central dans le développement et l’industrialisation des solutions ML de l’entreprise
Traduire les besoins produits et business en solutions ML :p articiper aux discussions avec les Product Managers et Business Owners pour évaluer la faisabilité technique et formuler des recommandations adaptées.Concevoir et industrialiser des pipelines ML automatisés : développer et déployer des pipelines robustes, scalables et adaptés à un environnement de production exigeant.Jouer un rôle de référent technique sur le Machine Learning : être une source d’expertise sur les bonnes pratiques ML et leur industrialisation, et accompagner l’équipe dans les décisions stratégiques.Collaborer avec les équipes Data et Tech : travailler en étroite collaboration avec les Data Analysts, Data Engineers, Analytics Engineers et les équipes Cloud pour garantir une cohérence et une synergie dans l’utilisation des données.Diffuser la culture Data et ML : promouvoir activement les bonnes pratiques et sensibiliser les équipes business à l’importance de la donnée et du machine learning dans leurs opérations.Le process de recrutement pour ce poste 📝
Un premier échange téléphonique avec Romane, notre Lead Talent Acquisition Manager (35 minutes). Cet entretien peut parfois être réalisé directement par votre futur·e manager, Arthur. Un entretien avec votre futur manager pour vous préciser les contours du poste et les enjeux de la team (1 heure)Une étude de cas ou test technique pour vous projeter sur des missions du poste en conditions réelles (1 heure)Un entretien de culture fit avec les membres actuels de l'équipe pour vous donner un aperçu de nos rituels, méthodes, et vous embarquer dans notre vision ! (1 heure)Nous sommes votre entreprise idéale si vous recherchez 💡
Une start-up française devenue scale-up qui se structure, développe de nouveaux produitsUne vision nouvelle et innovante qui dépoussière le secteur de l'assuranceUn leadership inspirant et expert du secteurL'agilité d'une structure à taille humaine, et la place pour des initiatives innovantes et créativesVous êtes notre candidat·e idéal·e si... 📩
👉 Pas besoin de maîtriser 100% des critères pour postuler : si vous êtes motivé·e, nous pouvons vous accompagner pour monter en compétences, en particulier sur la partie MLOps et industrialisation.
Êtes titulaire d’un Bac+5 avec une spécialisation en Data Science, Informatique ou domaine connexe.Justifiez d’au moins 3 ans d’expérience en tant que Machine Learning Engineer ou Data Scientist dans un environnement de production.Maîtrisez parfaitement Python (y compris les frameworks ML comme Scikit-learn, LightGBM ou TensorFlow) et SQL.Avez déjà déployé des modèles ML en production, avec une bonne compréhension des étapes critiques du cycle de vie d’un modèle ML (monitoring, gestion des dérives, optimisation des performances).Êtes à l’aise avec les concepts de conteneurisation et avez une expérience pratique avec des outils comme Docker.Possédez des compétences rédactionnelles solides pour documenter vos travaux et les vulgariser auprès d’équipes non techniquesConnaissez les différentes briques du MLOps :Orchestration et automatisation (par exemple, Kubeflow Pipelines, Airflow).Intégration et déploiement continus (outils tels que CircleCI, ArgoCD).Monitoring et suivi des modèles en production.Avez de l’expérience avec une plateforme Cloud (nous utilisons GCP, mais une expérience sur un autre fournisseur comme AWS ou Azure est tout aussi pertinente). Parmi nos avantages 🎁
1 jour de RTT par mois en plus des 25 jours de congés légauxNotre charte de télétravail hybride (1 jour de télétravail par semaine). Une carte Swile qui vous permettra à la fois de bénéficier de 11€/jour de tickets restaurant pris en charge à 50% par Ornikar, et de 42€/mois de remboursement transport pris en charge à 100% par OrnikarUn abonnement sport et bien-être GymlibUne assurance santé complémentaire avec AlanLa possibilité de passer votre permis gratuitementDes centaines de réductions et avantages via Leeto, partenaire de notre Comité Social ÉconomiqueL'accès à notre plateforme éducative Edflex pour continuer à vous former en parallèle de votre activité chez nous. Nous prônons un recrutement inclusif chez Ornikar, garantissant l'égalité des chances pour toutes et tous. Tout comme notre permis de conduire accessible à tout le monde, nous sommes convaincus que la diversité et la complémentarité de nos équipes sont la clé de notre réussite. Ainsi, nous remettons constamment en question nos pratiques de recrutement. Tous nos managers sont formés pour éviter les biais inconscients et utilisent une méthode d'entretiens structurés basée sur une évaluation objective des candidats.
Nous appelons toutes les femmes, même si elles ne cochent pas tous les critères, à postuler avec confiance. Chaque candidature est considérée avec la même attention, sans distinction. Nous nous engageons particulièrement à créer un environnement de travail accueillant pour les femmes dans nos équipes tech. Nous valorisons les parcours atypiques et les compétences diversifiées. Votre talent et votre potentiel sont ce qui compte le plus pour nous. Rejoignez-nous et contribuez à façonner l'avenir chez Ornikar.
De même, si vous avez besoin d'un dispositif spécial à l'emploi ou d'une autorisation de travail sur le territoire français, faites-nous en part le plus rapidement possible pendant le processus de recrutement pour que les démarches administratives ne ralentissent pas votre arrivée chez nous.
