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Junior ML Engineer jobs | Dataiku | Paris · Ganloss

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Junior ML Engineer — enterprise AI

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Rôle IA · Offre ouverte

Junior ML Engineer — enterprise AI

Dataiku

CDI (durée indéterminée)
Temps plein
Junior
Applied ML
Hybrid
203 Rue de Bercy, Paris, IDF 75012, France · Hybrid
Paris, France
EUR 48k-62k/year

Employeur

Dataiku

Site de l’entreprise

Marché

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Communauté en croissance—comptes membres avec preuves vérifiables, pas de profils démo seed.

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

3 compétences1 outil

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: CDI (durée indéterminée), Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 203 Rue de Bercy, Paris, IDF 75012, France · Hybrid
Rémunération: EUR 48k-62k/year
Niveau d’expérience: Junior
Équipe: Applied ML
Avantages: Mentorat, formation Dataiku.
Comment postuler: Stage ou projet académique ML documenté.
Site de l’entreprise: www.dataiku.com
Publiée le: 29 juil. 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

Dataiku is hiring a Junior Junior ML Engineer — enterprise AI on the Applied ML team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation 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.

Dataiku accueille des profils junior sur des projets clients variés en ML et GenAI.

Junior ML Engineer (Paris) : feature engineering, tests, et documentation sous mentorat senior.

What you will do

Deliver production-grade junior applied ML with measurable quality, latency, and cost targets.
Build offline evals and online monitoring before scaling to full traffic.
Collaborate with product, design, legal, or domain experts on safe rollout.
Write clear RFCs, runbooks, and postmortems for cross-team learning.

What we look for

Multiple shipped ML/LLM features—not coursework-only portfolios.
Strong Python, SQL, and experimentation discipline.
Clear communication for remote or hybrid stakeholders.
Work authorization for the listed country.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Machine Learning
Practical Machine Learning experience applied to LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production or rigorous pilots.

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

JupyterTool
Regular use of Jupyter in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

You can show evidence in your application: Stage ou projet académique ML documenté.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, SQL, Machine Learning, and Jupyter.
You are early-career but can point to one end-to-end project (course, internship, or OSS) with honest metrics and what you would improve next.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, 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.
You read the full listing (comp: EUR 48k-62k/year, benefits in At a glance) and your expectations align.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Stage ou projet académique ML documenté.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

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Intitulé

Junior ML Engineer — enterprise AI

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