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MLOPS - Confirmé - Impératif
Data science - Junior - Impératif
Python - Confirmé - Impératif
Cloud - Junior - Important
Connaissances linguistiques: Français Courant (Impératif)
Description détaillée
Nous recherchons à staffer un ML Engineer qui rejoindra la squad MLOps. Les missions de cette squad sont :
- d'accompagner les Data Scientists sur toutes les parties techniquement complexes de leur projet (mise en production, entraînement avec gros volumes de data, ...)
- de mettre à disposition des Data Scientists tous les outils technique permettant d'entraîner / réentraîner, de mettre en production des modèles de ML
Le ML Engineer devra avoir des compétences en Data Science (ie. comprendre les algorithmes de ML "connus") et avoir une bonne maîtrise sur le build de pipeline ML.
Il devra également avoir une expérience de mise en production / run de modèles de ML (expérience indispensable)
En termes de technologies, l'écosystème est constitué de :
- Python (avec tensorflow) et SQL
- Big Query, GCS, Data Flow, Vertex AI
- Docker, Github, Github Actions
- Datadog
Avoir une expérience dans des projets llm sera un atout pour cette mission
Profil recherché
PROFIL EXPERT
Un Machine Learning (ML) Engineer est une personne dans le domaine de l'informatique qui se concentre sur la recherche, la construction et la conception de systèmes d'intelligence artificielle (IA) autogérés pour automatiser les modèles prédictifs. Les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent et créent les algorithmes d'IA capables d'apprendre et de faire des prédictions qui définissent l'apprentissage automatique.
SES MISSIONS
L'ingénieur ML aura en charge de :
- Collaborer étroitement avec les data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe
- Contribuer à la production et l'industrialisation des systèmes innovants d'apprentissage automatique de bout en bout
- Créer des systèmes intelligents de surveillance et d'observabilité en temps réel de la ML et des données
- Contribuer au partage des bonnes pratiques sur les outils ML afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les scientifiques de données ML dans toute l'entreprise
- Coacher, faire du mentorat et recruter d'autres membres pour aider à accroître l'efficacité et la croissance de l'équipe
Environnement de travail
SES COMPETENCES
De solides compétences en ingénierie du développement.
Aptitude à écrire un code de qualité de production
Aptitude avérée à choisir la bonne méthode de ML pour résoudre le problème dans le cadre des contraintes actuelles tout en ayant une vision claire des prochaines itérations et un bon équilibre entre l'exploration et l'exploitation de différentes technique
Expérience dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact à grande échelle sur les clients users
Compréhension du processus du cycle de vie de l'ingénierie du ML.
STACK TECHNIQUE
Python, SQL, Spark, Docker / Kubernetes, GIT
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