Le poste détaillé

Le Groupe TF1 a pour ambition de développer la plateforme de streaming gratuite leader sur le divertissement familial et l’information pour les francophones. Cette ambition implique une profonde transformation : passer d’un service de rattrapage à une véritable plateforme de destination, moderne, personnalisée et monétisée à travers la publicité, l’abonnement et le TVOD.
TF1+ s’impose déjà comme un acteur majeur avec plus de 40 millions de streamers mensuels et +1Mds d’heures vues par an.
Cette ambition nous impose aussi comme une entreprise fondamentalement technologique, et ce notamment au travers de notre filière déployée au sein de trois directions BtoC, Technologies et Datech dont les métiers accompagnent les transformations stratégiques du Groupe.
La Datech, en charge de la data et de l’adtech est positionnée comme un pôle d’expertise, de services et de développement de valeur pour la régie publicitaire, la Direction « consumers » (TF1+/TF1 Info) et aussi les autres fonctions dites Corporate. En regroupant les activités de la data (gouvernance, design authority, plateformisation...), de l’IA (data science, IA générative, Agentic, ...), Datech est un des moteurs de l’accélération et de la transformation du Groupe.
Dans ce cadre, nous recherchons un Senior ML Engineer B2C (H/F) en CDI pour intervenir sur les sujets liés à la conception, l'industrialisation et l'exploitation de modèles de recommandation à grande échelle.
Vous ferez partie de l'équipe Machine Learning, au sein de la Direction Data et Adtech. Votre Terrain de Jeu Compétences :
• Excellente maîtrise de PyTorch et des architectures de recommandation : collaborative filtering, modèles content-based, hybrides, modèles séquentiels.
• Solide expertise en ML Engineering et mise en production de modèles à fort trafic.
• Bonne maîtrise des problématiques de feature engineering, qualité et fraîcheur des données.
• Conception d'APIs temps réel scalables et optimisation des performances d'inférence.
• Maîtrise de Python, SQL analytique et développement de librairies logicielles maintenables.
• Solide culture MLOps et industrialisation de modèles.   Stack technique :
• ML / Deep Learning : PyTorch, modèles de recommandation (collaborative filtering, two-tower, séquentiels type SASRec/BERT4Rec, hybrides)
• Orchestration : Airflow, Databricks (Bundles, jobs)
• Data Stores : Snowflake, Cassandra, Azure Blob Storage
• Langages : Python, Rust, SQL
• CI/CD & MLOps : Azure DevOps, Terraform, Datadog, découplage des environnements
Objectif : Vous participerez à la construction et à l'industrialisation des systèmes de personnalisation du Groupe. Vos missions principales seront les suivantes :
• Concevoir et industrialiser les pipelines et modèles de recommandation, depuis l'entraînement jusqu'à l'inférence en production.
• Piloter le cycle de vie complet des modèles : expérimentation, entraînement, évaluation, déploiement progressif et monitoring.
• Développer des services de recommandation temps réel capables de servir des millions d'interactions avec une latence maîtrisée.
• Concevoir et maintenir les couches de feature engineering en garantissant la qualité, la cohérence et la fraîcheur des données.
• Collaborer étroitement avec les Analytics Engineers afin de définir et maintenir les contrats de données.
• Optimiser les performances et les coûts d'inférence grâce à des mécanismes de batching, de caching et de profilage.
• Mettre en place des dispositifs d'A/B testing permettant d'améliorer continuellement les algorithmes de recommandation.
• Développer des composants logiciels et des librairies internes robustes favorisant la réutilisation, la qualité et la maintenabilité des solutions.
• Contribuer aux décisions d'architecture ML avec le Tech Lead autour des problématiques de stockage, d'orchestration, d'industrialisation et de découplage des environnements.
Match : Vous justifiez de 5 à 7 années d'expérience en ML Engineering avec plusieurs modèles déployés, exploités et maintenus en production. Vous disposez d'une expertise reconnue sur les problématiques de recommandation et comprenez les enjeux liés aux systèmes serving temps réel à grande échelle. Vous êtes à l'aise aussi bien sur les sujets de machine learning que de software engineering et accordez une attention particulière à la qualité du code, aux tests, à la robustesse et à la maintenabilité. Votre approche est guidée par l'impact produit et utilisateur. Vous savez faire le lien entre une décision technique, la performance des algorithmes et la valeur créée pour le business. Vous appréciez les environnements collaboratifs et travaillez efficacement avec les équipes Produit, Data et Analytics Engineering.
Une expérience autour de l'A/B testing, de l'optimisation d'inférence, des bases distribuées à forte volumétrie ou des LLM appliqués à la personnalisation constituera un atout supplémentaire.