Machine Learning Engineer

Notre mission Les sales sont recrutés pour vendre. Pourtant, ils passent 70% de leur temps sur des tâches admin, à mettre à jour le CRM, rédiger des comptes-rendus, faire du reporting. Chez Brightpath Technologies, on construit l'IA entièrement dédiée à la vente B2B qui change ça : capturer toutes les interactions commerciales, prioriser les opportunités, détecter les risques, pour que les sales se concentrent sur ce qui compte vraiment. On a l'ambition de construire le leader européen de l'AI for Sales, et rejoindre Brightpath Technologies aujourd'hui, c'est prendre part à une révolution qui va redéfinir la façon dont des millions de sales travaillent demain. Pourquoi on recrute ? On recrute un(e) Machine Learning pour renforcer l'équipe. Tu seras au cœur de la construction, de la maintenance et du passage à l'échelle des features LLM et agentiques qui font tourner le produit Brightpath Technologies. Ton terrain de jeu principal : notre système agentique avec un focus sur l'orchestration de modèles, l'exécution d'outils, l'évaluation, la fiabilité et la performance en production. Tes missions Concevoir, builder et optimiser le stack agentique qui fait tourner nos agents conversationnels et autonomes — avec un vrai souci de fiabilité, de scalabilité et de faible latence en prod. Architecturer et maintenir nos features LLM de bout en bout : orchestration de modèles, routing, monitoring, logging et évaluation. Développer et améliorer l'infrastructure ML : observabilité, load balancing, patterns de scaling, workflows de déploiement. Construire des datasets et pipelines d'évaluation robustes pour des systèmes déterministes (ASR) et non-déterministes (LLMs et agents), pour améliorer en continu la qualité. Collaborer avec les Software Engineers pour mettre en place une infrastructure scalable, observable et automatisée autour de nos services ML. Travailler main dans la main avec les Product Managers pour évaluer la faisabilité, affiner les specs et livrer nos features ML de manière fiable. Contribuer à la stratégie technique : choix des modèles et outils, décisions d'architecture, roadmap long terme de notre plateforme agentique. Faire de la veille sur les dernières recherches, frameworks et évolutions open-source en LLM, systèmes agentiques et méthodologies d'évaluation. Ton profil 1 à 3 ans d'expérience en ML Engineering ou Data Science Solide maîtrise de Python (bonus si tu as aussi touché à des langages bas niveau comme Java ou C ; un profil purement scripting ne suffira pas) Bonnes bases en ML : types de modèles, bonnes pratiques data science, méthodes d'évaluation Bonne maîtrise des LLMs : prompt design, évaluation, arbitrages coût/performance Expérience avec les systèmes agentiques : exécution d'outils, workflows, architectures mémoire, LangChain / LangGraph ou équivalent Exposition à MCP (Model Context Protocol) , DeepEval , FastAPI , Uvicorn Compréhension des concepts NLP : transcription, embeddings, compréhension du langage Une vraie curiosité intellectuelle : tu te renseignes, tu creuses les sujets, tu as ton propre point de vue De l'ownership et une bonne communication : tu ne restes pas bloqué(e), tu poses les bonnes questions et tu avances Hiring process Step 1: screening call avec Julien, VP Tech Step 2: Case study onsite avec Jessica, Engineering Manager et Julien Step 3: Team fit avec des membres de l'équipe Step 4 : Final interview avec Paul (CEO) Step 5 (optionnel) : reference checks Nos valeurs Continuous Learning, Excellence & User First On est obsédés par la qualité : dans le produit, dans nos décisions, dans les profils qu'on recrute. "C'est bien" ne suffit pas. Tout ce qu'on construit part de la réalité terrain des équipes sales : leurs vrais problèmes, pas des hypothèses théoriques. Positivity, Resilience & Entrepreneurial Spirit On agit en owners. On n'attend pas les conditions parfaites pour avancer. Face aux obstacles, on rebondit, on prend des initiatives, on transforme les contraintes en opportunités. L'autonomie va avec la responsabilité.