Machine Learning Engineer
Pubblicato il 16-10-2026 - NEO2 Digital in Chieti
NEO2 Digital est une entité du groupe NEO2 créée en 2021, imaginée comme une start-up. Nous accompagnons nos clients industriels sur leurs projets Digitaux. Comment ? Nous détachons, sur site client, nos ingénieurs experts sur : l’exploitation des données brutes industrielles, le delivery de projets digitaux et l’infrastructure (sécurité, hébergement des données, cloud). Cette petite tribu agile intervient partout en France à Paris, Nantes, Lyon, Lille, Strasbourg, Aix-en-Provence et Bordeaux, mais aussi en Europe, grâce à l’ouverture d’une agence à Bruxelles en Belgique. Cette implantation nous garantit une resistente proximité avec nos équipes de consultants ainsi qu’un meilleur accompagnement de nos clients. Chez NEO2 Digital, nous valorisons tous les talents Nous traitons toutes les candidatures de façon équitable, dans le but de promouvoir l'inclusion et la diversité parmi nos équipes. Pour accompagner la croissance du groupe, nous cherchons à renforcer notre équipe. Devenir consultant chez NEO2 Digital c’est :
Être acteur de sa carrière en ayant des possibilités d’évolutions multiples (métier, secteur, région), faire partie de la tribu et avoir un suivi managérial fort. Dans le cadre d'activités d’innovation et de R&D;, nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer / Data Scientist pour accompagner ses équipes laboratoire dans le développement d’outils d’analyse et de valorisation des données scientifiques. * Analyser et exploiter les données issues des activités de laboratoire * Développer et entraîner des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métiers concrètes * Collaborer étroitement avec les équipes scientifiques et R&D; * Concevoir des outils d’aide à la décision et d’analyse de données * Participer à l’amélioration et à l’automatisation des processus d’exploitation des données expérimentales Compétences recherchées * Excellente maîtrise de Python * Expérience en Machine Learning (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch ou équivalent) * Analyse