Job position Lead ML Engineering
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la prestation consistera à :
• Définir l'architecture et la feuille de route technique, en tenant compte des exigences de performance, de scalabilité et de sécurité
• Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code et du modèle
• Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest
• Organiser et structurer le stockage des données
• Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements
• Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données
• Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists
• Construire et maintenir les workflows de la CI/CD
• Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur
Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur :
• Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning
• Expériences dans le développement de modèles de machine learning
• Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
• Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM
• Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face
• Expériences intégrant les langages Python et SQL
• Expériences intégrant Terraform et Terragrunt
• Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA
• Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation
• Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture
• Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD
• Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
• Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique
• Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban
Candidate profile
Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur :
• Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning
• Expériences dans le développement de modèles de machine learning
• Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
• Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM
• Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face
• Expériences intégrant les langages Python et SQL
• Expériences intégrant Terraform et Terragrunt
• Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA
• Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation
• Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture
• Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD
• Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
• Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique
• Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban
Working environment
Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur :
• Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning
• Expériences dans le développement de modèles de machine learning
• Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
• Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM
• Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face
• Expériences intégrant les langages Python et SQL
• Expériences intégrant Terraform et Terragrunt
• Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA
• Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation
• Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture
• Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD
• Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
• Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique
• Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban
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