KI-Rolle · Offenes Angebot

ML Engineer — industrial IoT

Schneider Electric

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Unbefristet (CDI), Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 35 Rue Joseph Fourier, Grenoble, ARA 38000, France · Hybrid
Vergütung: EUR 52k–72k/year + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: AI & automation
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Schneider Electric is hiring a Senior ML Engineer — industrial IoT on the AI & automation team (Hybrid · Grenoble, France). This is a hands-on role in ML platform & MLOps—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own training, deployment, observability, and cost control end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Schneider Electric déploie l'IA IoT industriel depuis Grenoble.

ML Engineer : modèles prédictifs maintenance/énergie avec déploiement edge/cloud.

Missions

Feature engineering séries temporelles capteurs.
Industrialiser avec monitoring drift.

Stack & environnement

Python, PyTorch, Azure/K8s, MLOps.

Profil recherché

Expérience IoT ou industrie 4.0.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
AzureTool
Regular use of Azure in the ML platform & MLOps stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Modèle prédictif maintenance ou énergie avec déploiement edge.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, MLOps, and Kubernetes.
You have owned training, deployment, observability, and cost control in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Grenoble, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Modèle prédictif maintenance ou énergie avec déploiement edge.

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Vorschläge

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