Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride :

neocloud pour la recherche
AWS (MLOps / prod)
Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué)
Assurer la reproductibilité des expériences
Optimiser les ressources (GPU, compute)
Créer des outils internes pour la recherche ML
Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle

Avoir déjà travaillé :

soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech)
soit dans un environnement de recherche / labo
Parler Anglais

Candidate profile

5+ ans en ML engineering

Avoir déjà travaillé :

soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech)
soit dans un environnement de recherche / labo

À l’aise avec :

ambiguïté
sujets exploratoires

Working environment

TT partiel

Anglais pro

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