Data / ML Platform Engineer (H/F)

En 2026, Parrot est à la recherche de talents passionné.es pour relever des défis technologiques de pointe.

Ensemble, nous créerons des projets innovants, ambitieux, et à la hauteur des enjeux de demain.

Vous aimez l'innovation, vous n'avez pas peur des défis ? Venez faire la différence aux côtés des femmes et des hommes de nos équipes !

Fondée en 1994 par Henri Seydoux, Parrot est aujourd'hui le leader européen des drones professionnels. Située au cœur de Paris, notre R&D réunit une équipe multiculturelle d'ingénieur(e)s, où chaque voix compte pour réinventer l'avenir des drones.

Dans le cadre de l’accélération de nos usages IA et Machine Learning, nous recherchons un(e) Data / ML Platform Engineer chargé(e) de faire évoluer notre plateforme data on-premise et de construire notre stack ML/MLOps industrielle.

Le poste est à la croisée du Data Engineering, du MLOps et du DevOps, avec de forts enjeux de fiabilité, scalabilité et developer experience.

Vos Missions

• Évolution de la plateforme Data
• Faire évoluer l’architecture data on-premise (data lake, DWH, stockage, compute).
• Maintenir et optimiser les pipelines Airflow : orchestration, monitoring, scaling, qualité des DAGs.
• Maintenir les pipelines CI/CD sous Jenkins et GitLab CI.
• Optimiser les performances et l’observabilité de la plateforme.
• Construction de la plateforme ML / MLOps
• Concevoir et déployer les briques MLOps : experiment tracking, model registry, feature store, serving, monitoring.
• Industrialiser les workflows ML : entraînement, validation, déploiement et rollback.
• Standardiser les environnements des équipes Data Science (notebooks, accès données, GPU/compute).
• Mettre en place le monitoring des modèles : drift, performance, alerting, retraining.
• DevOps & Platform Engineering
• Conteneuriser les services avec Docker et orchestrer via Docker Swarm.
• Déployer les outils de monitoring, logging et alerting (Prometheus, Grafana, ELK).
• Participer aux choix d’architecture et documenter les décisions techniques.
• Collaboration transverse
• Accompagner les équipes Data, ML et Software dans l’utilisation de la plateforme.
• Définir les standards, bonnes pratiques et patterns d’industrialisation.
• Participer à l’amélioration continue de l’expérience développeur et de l’adoption de la plateforme.

• Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou équivalent (Bac+5) avec une spécialisation en informatique, data engineering ou infrastructure.
• Vous justifiez d’au moins 3 ans d’expérience en Data Engineering, MLOps ou DevOps.
• Vous avez déjà opéré des plateformes techniques critiques utilisées par plusieurs équipes.
• Vous avez un niveau avancé de Python, vous maitrisez Airflow, Jenkins / GitLab CI, Docker / Docker Swarm, Postgre SQL, Elasticsearch / Kibana, Linux, et les outils MLOPS.
• Une connaissance d'un fournisseur cloud et de ses services data/compute est appréciée pour les éventuels besoins d'extension vers le cloud.
• Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur technique, votre capacité à prendre des décisions d’architecture et votre aisance dans les environnements techniques complexes.
• Un bon niveau d’anglais est attendu.

• Une intégration au cœur d’une équipe de passionné(e)s.
• Des projets techniques à la hauteur de vos ambitions.
• Des responsabilités pour chacun(e) , l’opportunité pour toutes et tous d’avoir un impact dans votre travail, jeunes diplômés ou profils expérimentés.
• Une ambiance technophile et multiculturelle.
• Une culture d’entreprise sincèrement guidée par les principes d’inclusion, d’équité et de diversité.
• Un cadre de travail unique au coeur de Paris.
• Un cadre social performant et adapté (télétravail hybride notamment).