En résumé
- Le ML engineer (machine learning engineer) industrialise les modèles d’IA : il les fait passer du prototype à la production, les déploie, les supervise et maîtrise leurs coûts.
- EasyPartner recrute vos ML engineers et experts MLOps en CDI ou met à votre disposition des consultants en régie, mobilisables sous 48h et issus d’une communauté de plus de 40 000 freelances Tech.
- En Île-de-France, un ML engineer confirmé coûte 58 à 74 k€ brut par an en CDI et 620 à 880 € HT par jour en freelance, selon notre baromètre 2025.
Que fait un ML engineer ?
Le ML engineer fait le lien entre la science des données et l’ingénierie logicielle. Là où le data scientist conçoit et évalue un modèle, le ML engineer le rend fiable, performant et exploitable dans les applications de l’entreprise.
Ses missions principales :
- Industrialiser les modèles : packaging, tests, déploiement dans le cloud ou sur site.
- Mettre en place les chaînes MLOps : versionnement des données et des modèles, entraînement automatisé, intégration et déploiement continus.
- Superviser les modèles en production : performance, dérive des données, coûts d’inférence.
- Intégrer des modèles de langage (LLM) dans des applications, avec des architectures RAG ou des agents.
- Collaborer avec les data engineers, les data scientists et les équipes produit.
Les profils spécialisés en LLM et en agents sont particulièrement recherchés. Consultez nos fiches LLM engineer et architecte IA.
Quelles compétences évaluer ?
| Compétence | Pourquoi elle compte | Comment nous l’évaluons |
|---|---|---|
| Python et bonnes pratiques logicielles | Un modèle en production est avant tout du code | Revue de code ou exercice court |
| Frameworks de machine learning | Comprendre et adapter les modèles | Échange technique sur des projets réalisés |
| MLOps et CI/CD | Déployer et mettre à jour sans casser la production | Étude d’une chaîne de déploiement déjà mise en place |
| Cloud et conteneurs | La plupart des modèles tournent dans le cloud, sur Kubernetes | Entretien technique sur une architecture réelle |
| LLM, RAG et évaluation | Nouveaux cas d’usage de l’IA générative | Mise en situation sur un cas d’assistant documentaire |
| Maîtrise des coûts et de la sécurité | L’inférence peut coûter cher, les données sont sensibles | Questions sur le suivi des coûts et la protection des données |
Combien coûte un ML engineer ?
Les rémunérations ci-dessous proviennent de notre baromètre des salaires et TJM IT (édition 2025, Île-de-France, packages bruts annuels, ligne « ML Engineer / MLOps »). Comptez 10 à 18 % de moins en région.
| Séniorité | Salaire CDI |
|---|---|
| Junior (0 à 3 ans) | 44 à 54 k€ |
| Confirmé (3 à 6 ans) | 58 à 74 k€ |
| Senior (6 à 10 ans) | 76 à 96 k€ |
| Expert (10 ans et plus) | 98 à 130 k€ |
| Freelance (TJM HT) | 620 à 880 € |
Notre baromètre indique que les profils spécialisés en LLM, RAG et prompt engineering peuvent afficher des TJM de 20 à 30 % supérieurs à ceux des data scientists classiques.
CDI ou régie : quelle formule choisir ?
- Le recrutement en CDI convient si l’IA devient un axe durable de votre produit ou de vos opérations. Notre cabinet de recrutement IT prend en charge le sourcing, l’évaluation et la short-list.
- L’assistance technique (régie) convient pour industrialiser un premier cas d’usage, lancer un pilote ou apporter une expertise LLM ponctuelle : un consultant est mobilisable sous 48h. Voir notre offre d’assistance technique.
Pour cadrer vos projets et vos obligations, lisez notre guide Intelligence artificielle en entreprise.
Comment nous recrutons votre ML engineer
- Cadrage : cas d’usage, maturité data, stack technique, niveau attendu.
- Sourcing : nous mobilisons notre communauté de plus de 40 000 freelances Tech et notre vivier de 60 000 candidats, en plus d’une approche directe.
- Évaluation technique : chaque profil est évalué sur les compétences du tableau ci-dessus avant de vous être présenté.
- Présentation et suivi : vous recevez des profils argumentés, et nous restons à vos côtés jusqu’à l’intégration.
Questions fréquentes
Quelle différence entre ML engineer et data scientist ?
Le data scientist explore les données et conçoit des modèles. Le ML engineer les met en production, les rend fiables et les supervise dans la durée. Dans une petite équipe, un même profil peut couvrir les deux rôles, mais l’industrialisation demande des compétences logicielles spécifiques.
Faut-il un ML engineer pour utiliser l’IA générative ?
Pas pour utiliser un outil du marché. Il devient utile dès que vous intégrez un modèle de langage à vos données ou à vos applications : assistant documentaire, automatisation, agents. C’est lui qui garantit la qualité des réponses, la sécurité et la maîtrise des coûts.
Combien de temps faut-il pour recruter un ML engineer ?
En régie, un consultant peut être mobilisé sous 48h. En CDI, le délai dépend surtout du préavis du candidat, souvent de un à trois mois, auquel s’ajoute le temps de sélection.
Recrutez-vous aussi les autres métiers de l’IA et de la data ?
Oui : data scientists, data engineers, LLM engineers, architectes IA et responsables data. Consultez nos guides Intelligence artificielle en entreprise et Data en entreprise.