Le poste Ingénieur Machine Learning
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Nous recherchons un Ingénieur MLOps passionné, avec une solide expertise en Python, qui jouera un rôle clé dans le soutien des équipes DataScience, l'industrialisation des processus de déploiement des modèles de Machine Learning, et la promotion des bonnes pratiques de développement. Vous serez également impliqué dans la formation et l’accompagnement des Data Scientists, ainsi que dans l’automatisation des tests et l’optimisation des pipelines de déploiement.
Responsabilités principales :
Assistance et débogage : Supporter et assister les équipes DataScience dans le débogage et la résolution de problèmes techniques.
Industrialisation des processus : Participer à l’industrialisation du déploiement des modèles de Machine Learning en suivant les bonnes pratiques de CI/CD.
Formation et animation : Concevoir et animer des formations pour les Data Scientists sur les bonnes pratiques de développement, incluant le Clean Code, les principes SOLID, et le refactoring.
Automatisation des tests : Mettre en place et automatiser les tests fonctionnels pour les modèles et applications de data science.
Optimisation de code Python : Optimiser le code Python existant afin d'améliorer la performance et la lisibilité.
Accompagnement des équipes : Former et accompagner les Data Scientists aux bonnes pratiques de développement, en adoptant une approche pédagogique et orientée solution.
Sensibilisation aux bonnes pratiques : Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de développement et de collaboration technique, notamment autour des concepts de MLOps, Docker, Kubernetes, et des workflows CI/CD.
Profil recherché
Compétences techniques requises :
Python : Très bon niveau
SQL : Niveau confirmé
Connaissances Datascience : Niveau élémentaire
Docker/Kubernetes : Niveau élémentaire
Machine Learning / Deep Learning : Niveau élémentaire
Environnement de travail
Savoir-être attendu :
Sens du service et de la relation client.
Forte capacité à vulgariser des concepts techniques complexes et à les expliquer à des non-spécialistes.
Curiosité et autonomie, avec un intérêt prononcé pour le domaine de la Data Science.
Aisance relationnelle et capacité d’écoute, vous devrez interagir régulièrement avec des équipes pluridisciplinaires.
Conditions de travail :
Présence obligatoire sur site : lundi, mardi, jeudi.
Travail en collaboration étroite avec les équipes Data Science et DevOps.
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