Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — industrial IoT

Schneider Electric

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Indefinido (CDI), Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 35 Rue Joseph Fourier, Grenoble, ARA 38000, France · Hybrid
Compensación: EUR 52k–72k/year + bonus
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: AI & automation
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

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.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

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

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

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.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

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.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Modèle prédictif maintenance ou énergie avec déploiement edge.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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