Nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer expérimenté(e) pour rejoindre notre équipe Search et aider nos millions d'utilisateurs.

La recherche est le point d'entrée pour la grande majorité de nos utilisateurs et un élément central de Leboncoin.

Tu rejoindras une équipe pluridisciplinaire passionnée, profondément investie dans les aspects technologiques et produits. Nous sommes les principaux utilisateurs des services que nous développons. Tu seras impliqué dans l'ensemble du processus de développement de fonctionnalités, en travaillant en étroite collaboration avec les ingénieurs back-end, les développeurs front-end et de nombreuses autres équipes internes.

En tant que Machine Learning Engineer, tu contribueras à la maintenance, la conception et le déploiement des services ML qui améliorent et personnalisent l'expérience de recherche des utilisateurs. En rejoignant la guilde Data Science, tu auras aussi l'opportunité de contribuer à des sujets transverses, d'apprendre et de partager les meilleures pratiques dans ton domaine.

Voici quelques sujets sur lesquels tu pourras travailler :

• Suggérer, implémenter et A/B tester une nouvelle version de personnalisation de la recherche utilisateur : ajout de nouveaux signaux ou de nouvelles modalités, ou test de différentes architectures de modèles, tailles d’embeddings, d'algorithmes...

• En collaboration avec les ingénieurs backend, expérimenter une technologie alternative qui nous permettrait d'itérer et de gagner en performance plus rapidement.

• Travailler sur les pipelines de développement ML pour augmenter l'automatisation, améliorer la tolérance aux pannes, la surveillance et l'observabilité.

• Refondre le système d'auto-complétion pour y ajouter de nouvelles fonctionnalités (meilleure gestion des fautes de frappe, gestion des acronymes...) ou pour améliorer nos KPI à un coût raisonnable.

• Rechercher de manière proactive des solutions ML pour résoudre les problèmes de nos utilisateurs.

Responsibilities

En tant que Machine Learning Engineer dans l’équipe Search, tu interviendras sur l’ensemble du cycle de vie des features ML.

Delivery & Produit

• Comprendre les enjeux business liés à la recherche d’annonces chez leboncoin

• Participer au cadrage des features ML avec les équipes produit

• Concevoir, entraîner et améliorer des modèles ML / DL (NLP, Ranking, Retrieval, GenAI)

• Mettre en production ces modèles et les intégrer dans des pipelines robustes

• Monitorer la performance des modèles et assurer leur maintenance dans le temps
  

Engineering & MLOps

• Contribuer à l’industrialisation des modèles (CI/CD, déploiement, monitoring)

• Utiliser et faire évoluer les outils de la plateforme ML (MLflow, Kubeflow, Airflow…)

• Écrire du code propre, testé, maintenable et documenté

• Participer aux revues de code et au pair programming

Collaboration & Culture

• Suivre l’état de l’art dans le domaine et être force de proposition

• Communiquer clairement avec le produit et les parties prenantes métier

• Partager tes apprentissages et bonnes pratiques au sein de l’équipe

• Être acteur·rice de la culture ML et engineering chez leboncoin

Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation (≈50/50), avec un fort focus sur la mise en production de features ML utiles.

Requirements

Nous demandons une contribution active aux débats tant sur l’architecture que sur les données à générer/utiliser, en offrant des opinions mêlées de pragmatisme (améliorations et innovations via prises d'initiatives). Nous recherchons quelqu'un qui est habitué à aborder des problèmes compliqués avec du ML, de l'exploration des données à la livraison de modèles en production :

• Minimum 3 ans d’expérience sur un poste de Machine Learning Engineer ou équivalent

• Maîtriser Python et au moins un framework ML/DL (PyTorch, TensorFlow…)

• Familier avec des modèles en production

• A l’aise avec les bases du Machine Learning et du Deep Learning

• Intérêt pour LLM / GenAI et leurs usages concrets

• Appétence pour la modélisation ET l’industrialisation

• Application des bonnes pratiques d’ingénierie : tests, CI/CD, revues de code

• Autonome dans ton apprentissage

• Orienté(e) travail en équipe et collaboration

• Maîtrise de la langue française à l'oral et à l'écrit

Bonus

• Expérience avec AWS

• Expérience dans le domaine de l’Information Retrieval

• Expérience dans le domaine de la recommandation

• Expérience sur des projets ML sous fortes contraintes de latences à l’échelle

• Familiarité avec MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, Kubernetes

• Intérêt pour l’amélioration des outils et la plateforme ML

Benefits

• Travailler sur des features ML à fort impact produit, visibles directement par les utilisateurs

• Être impliqué·e sur tout le cycle de vie ML, de l’idée à la production

• Monter en compétences sur des sujets Deep Learning et GenAI, appliqués à des cas concrets

• Monter en compétences sur le domaine particulier de la Search

• Évoluer dans un environnement ML moderne et industrialisé :

  • Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn

  • MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe

  • AWS, FastAPI, Kubernetes

• Rejoindre une entreprise labellisée Great Place To Work

• Intégrer une forte communauté Data et ML, notamment la Guilde Data Science

• Participer à des conférences Machine Learning / Tech

Chez leboncoin, nous sommes convaincus que la diversité des parcours, des expériences et des points de vue est une richesse essentielle. Cet engagement se reflète pleinement dans notre processus de recrutement : nous évaluons chaque candidature uniquement au regard des compétences, de l’expérience et de la motivation, sans aucune forme de discrimination.
Si vous avez besoin d’un aménagement spécifique dans le cadre du processus de recrutement, n’hésitez pas à nous en faire part : nous serons ravis de vous accompagner.