Job position Lead ML Engineering
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Définir l’architecture et la feuille de route technique en tenant compte des besoins de performance, scalabilité et sécurité.
Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code, des modèles et des bonnes pratiques ML/engineering.
Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes, depuis la collecte des données jusqu’à l’exposition de modèles via API REST.
Organiser et structurer le stockage et les flux de données.
Assurer l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements ML/Cloud.
Industrialiser les modèles en collaboration avec les data scientists.
Créer et maintenir les workflows de CI/CD.
Travailler étroitement avec les data engineers et équipes techniques internes.
Contribuer à la documentation, effectuer une veille technologique et participer aux phases de cadrage et de planification.
Participer au suivi d’activité mensuel dans les outils internes.
Candidate profile
Sénior : plus de 5 ans d’expérience en environnement data/machine learning.
Maîtrise du développement et du déploiement de modèles ML en production.
Très bonne connaissance de la Google Cloud Platform (incluant Composer, CloudSQL, Cloud Run, IAM).
Maîtrise de Python et SQL, ainsi que de frameworks : Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Pandas, pgvector, outils Hugging Face.
Expérience en infrastructure as code : Terraform, Terragrunt.
Excellente compréhension du ML, deep learning, IA et systèmes de recommandation.
Solides connaissances des architectures data.
Expérience avec GitLab et GitLab CI/CD.
Capacités pédagogiques, communication technique claire, aptitude à encadrer et motiver une équipe.
Connaissance des méthodes Agile (Scrum ou Kanban).
Maîtrise parfaite du français à l’oral comme à l’écrit.
Présence sur site requise environ 50% du temps.
Working environment
Mise en place d’une équipe dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur via des solutions de recommandation et de machine learning en production.
Collaboration avec plusieurs directions internes, notamment une direction Data structurée autour de la collecte, l’analyse et la valorisation des données.
Environnement technique basé sur le cloud public (Google Cloud), avec un fort enjeu de scalabilité, qualité de code et industrialisation ML.
Besoin d’un Lead Machine Learning Engineer pour accompagner la montée en puissance de l’équipe et structurer les premières initiatives de personnalisation.
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