Lead Machine Learning Engineer (H/F) - CDI

  • Paris
  • CDI
  • Date de début : 02 juin 2025
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À propos

QuickSign est le leader de l’onboarding digital en Europe. Notre plateforme SaaS simplifie drastiquement l’entrée en relation des services financiers à grande échelle.

Fondé en 2010, QuickSign est aujourd’hui présent dans 15 pays en Europe dont la France, l’Allemagne, l’Italie, l’Espagne…et continue de croître.

Nous rejoindre c’est faire partie d’une aventure internationale qui démocratise l’accès aux services financiers pour tous.

Les plus grands services financiers nous font confiance : Boursorama, BNP Paribas, Stellantis, American Express, Santander… et les services financiers de Tesla, Apple, Amazon.
95% des ouvertures de compte dans les banques digitales en France passent par QuickSign !

QuickSign propose des services basés sur la deep tech 100% conformes et sécurisés pour chaque étape de l’onboarding digital :

  • Validation de l’identité à distance via de la biométrie ou bases de données
  • L’automatisation de la lecture de documents via de l’intelligence artificielle
  • Contractualisation simplifiée via de la signature électronique,
  • Traitement des dossiers pour les opérateurs bancaires (le uber du back office),
  • Dashboards de suivi data/BI.

Notre proposition de valeur : l’instant décision et l’anti-fraude.

  • Instant decision : il s’agit de prendre une décision automatique grâce à nos automates–ce qui réduit drastiquement les temps de décision pour un service financier.

  • Anti-fraude : nous utilisons notre positionnement unique sur le marché–plus de 95% des ouvertures de compte dans les banques digitales en France passent par QuickSign–pour faire barrière.

Ensemble, avec les plus grands services financiers, nous transformons le paysage de l’onboarding digital en Europe.

Descriptif du poste

Le poste est rattaché à l’équipe Data décomposée en 4 équipes :

  • Doc & Fraude : développer des microservices pour le traitement de documents et l’identification de comportement frauduleux

  • AI Platform : mettre en place des environnements pour l'entraînement et le déploiement de services intégrant de l’IA

  • Data Run : dédié à la gestion du run sur la data plateforme : reporting financier et BI avec la stack actuelle

  • Data Platform : une équipe dédiée à la refonte de la data plateforme pour assurer le suivi de performance de notre plateforme ainsi que la livraison des informations de facturation à l’équipe Finance.

Le poste aura donc pour responsabilité de manager l’équipe Doc & Fraude.

Deux profils senior/staff sont également présents pour appuyer les équipes sur les sujets Data et IA ainsi que deux Product Owner IA et Data.

L’équipe Doc & Fraude a pour mission de développer des algorithmes pour :

  • classifier, découper, OCRiser, structurer les champs pertinents de documents d’identité, justificatif de domicile, bulletins de salaire

  • détecter des comportements frauduleux sur notre plateforme via du scoring et des algorithmes de graphes.

Les enjeux de l’équipe sont de repenser les approches implémentées jusqu’à aujourd’hui pour améliorer la robustesse et la performance des services.

Sous la direction du Head of Data, tes missions sont de :

  • Manager l’équipe Data plateforme : développements des collaborateurs, suivi au quotidien, etc

  • Être garant du bon fonctionnement des sprints

  • Être contributeur individuel sur l’ensemble des projets de l’équipe

  • Co-construire et assurer la tenue de roadmap en lien avec les PO

  • Coordonner les cadrages des sujets en lien avec notre Staff IA pour définir les meilleures solutions techniques

  • Fluidifier la communication avec les autres équipes (Build, Eng, Sécu, etc)

  • Etre garant des releases et du delivery des projets de l’équipe

Profil recherché

Nous recherchons un.e candidat.e avec une bonne expérience de projets d’innovation/R&D et d’industrialisation de modèles en production (8 ans minimum) ayant déjà encadré une équipe pendant 1 an minimum.

Compétences techniques requises :

  • Python 3

  • Connaissances de librairies de machine learning ou deep learning. Par exemple : Tensorflow 2 / PyTorch, ONNX

  • Usage de Git et Docker

Et appréciées :

  • Outil de versioning d’environnement (poetry/uv) ou pour le ML (DVC/MLFlow)

  • NoSQL (pour info, nous utilisons MongoDB)

  • Kubernetes

Soft skills requis :

  • rigueur et esprit d’analyse

  • communication fluide, capacité de vulgarisation et de transmission de savoir

  • curieux et à l’écoute des nouvelles sur les sujets IA

  • esprit d’équipe et pragmatisme

Process de recrutement

  • entretien à distance avec Alexandre, Head of Data

  • entretien en présentiel, restitution du test technique avec l’équipe

  • entretien à distance avec Frédéric, CTO

  • entretien en présentiel avec David et Nathalie, DGA et DRH respectivement

Informations complémentaires

  • Type de contrat : CDI
  • Date de début : 02 juin 2025
  • Lieu : Paris
  • Niveau d'études : Bac +5 / Master
  • Expérience : > 7 ans
  • Télétravail partiel possible