Le poste Machine Learning Engineer Lead Expert
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Métier : Data Management, Machine Learning Engineer
Spécialités technologiques : Cloud, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Simulation
Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier)
Compétences :
- Technologies et Outils : GIT, CI/CD, Pytorch, Python (5 ans), Xarray, AWS (5 ans), Docker
- Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe
Secteur d'activité : Assurance
Description de la prestation :
- Projet dans le secteur de l’assurance pour un Machine Learning Engineer Lead Expert spécialisé en recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes utilisant des modèles d’IA.
- Travail sur des simulations météo pour identifier les risques de catastrophes et développer des modèles de Machine Learning avec gestion de big data et code Python.
Responsabilités principales :
- Fournir et gérer du code et des données de qualité pour l’équipe R&D.
- Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python pour les simulations, inférence et analyse.
- Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, notamment sur GPU.
- Appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique : tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité.
- Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour des entraînements IA à grande échelle.
- Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et l’utilisation des GPU.
Profil recherché
Obligatoires :
- Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel
- Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations
- Outils : Git, Docker
- Cloud AWS et environnements on-premise
Souhaitées :
- Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3
- Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances
- Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D
- Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables
- Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus
- Solides compétences en transmission de connaissances et en communication
- Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code
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