Rôle IA · Offre ouverte

ML Engineer — industrial IoT

Schneider Electric

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.

4 compétences2 outils

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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: 35 Rue Joseph Fourier, Grenoble, ARA 38000, France · Hybrid
Rémunération: EUR 52k–72k/year + bonus
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: AI & automation
Avantages

À propos du poste

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

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.

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.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL

Outils & stack

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

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: 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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , 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

Modèle prédictif maintenance ou énergie avec déploiement edge.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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