Job position Machine Learning Engineer Lead Expert
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Métiers et Fonctions :
- Data Management
- Machine Learning Engineer
Spécialités technologiques :
- Cloud
- Big Data
- Machine Learning
- Simulation
- Deep Learning
Type de facturation : Assistance Technique (facturation au taux journalier)
Compétences clés :
- Technologies et outils : AWS (5 ans), Docker, Pytorch, GIT, CI/CD, Xarray, Python (5 ans)
- Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe
- Langues : Anglais (courant / professionnel)
- Secteur d'activité : Assurance
Description et livrables de la prestation :
Projet dans le secteur de l'assurance visant à développer des modèles d'IA pour analyser les événements climatiques extrêmes, notamment par la simulation météo pour évaluer les risques de catastrophes. La mission implique :
- Produire, gérer et optimiser le code et les données pour l'équipe R&D
- Refactoriser, structurer et documenter une bibliothèque Python existante pour simulations, inférence et analyse
- Développer des pipelines pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, y compris sur GPU
- Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité)
- Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle
- Former et accompagner l’équipe sur le développement scientifique et l’usage des GPU
Candidate profile
Compétences obligatoires :
- Maîtrise avancée de Python et bonnes pratiques de développement logiciel
- Expérience avec des pipelines scientifiques : orchestration, traitement en batch, suivi d’expérimentations
- Utilisation d’outils tels que Git et Docker
- Connaissance des environnements Cloud AWS et on-premise
Compétences souhaitées :
- Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3
- Compétences en deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances
- Expérience en ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en R&D
- Antécédents de collaboration sur des bases de code robustes, performantes et évolutives
- Intérêt ou expérience en sciences du climat, simulation ou modélisation physique
- Capacités solides en transmission de connaissances et communication
- Exigence élevée pour la qualité et la clarté du code
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