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Offre d'emploiMachine Learning Engineer (Remote)

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Publiée le
Git
Python
Pytorch
Royaume-Uni

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Offre d'emploiMachine Learning Engineer - AI (Remote)

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Publiée le
CI/CD
Ocaml
Python
Royaume-Uni

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Offre d'emploiData Scientist (Remote)

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Publiée le
Numpy
Python
Pytorch
Royaume-Uni

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Offre d'emploiData Scientist - AI/ML (Remote)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Ocaml
Python
Pytorch
Royaume-Uni

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Offre d'emploiMachine Learning Engineer - AI (Remote)

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Publiée le
CI/CD
Ocaml
Python
Royaume-Uni

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Offre d'emploiData Scientist - AI/ML (Remote)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Ocaml
Python
Pytorch
Royaume-Uni

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Offre d'emploiSenior Machine Learning Engineer – Edge AI

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Git
Linux
MS-DOS
Bristol, Angleterre, Royaume-Uni

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Offre d'emploiMachine Learning Engineer - AI (Remote)

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Publiée le
CI/CD
Ocaml
Python
Royaume-Uni

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Offre d'emploiData Scientist - AI/ML (Remote)

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Ocaml
Python
Pytorch
Royaume-Uni

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Offre d'emploiResearch Scientist / Engineer – Machine Learning (Contractor)

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Github
Ocaml
Python

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Freelance
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Offre d'emploiData Scientist

VISIAN
Publiée le
AWS Cloud
Databricks
PySpark
1 an
Paris, France
Contexte L'équipe est Agile, composée de 14 personnes dont 2 Data Scientists, et intégrée à un Train SAFe synchronisé avec d'autres Trains et équipes Data. Missions Mettre en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraîner et industrialiser des modèles de machine learning et optimiser leur performance Mener des analyses pour interpréter les comportements de consommation des clients et soutenir des prises de décision au développement de nouvelles fonctionnalités Conduire des transformations et mises en qualité de données Outils & Environnement Python, SQL Spark / PySpark Databricks AWS Git et gestion du versioning Livrables Développements informatiques (correctif, évolutif, adaptatif) Mise en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraînement et industrialisation des modèles de machine learning Analyses comportementales des clients pour soutenir le développement fonctionnel Transformations et mises en qualité de données Compétences à évaluer Expertise en Data Science, Machine Learning et Deep Learning Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques d'analyse de données (Scikit-Learn, PyTorch Forecasting, Darts, PySpark, MLflow) Séries temporelles et prévision de consommation Industrialisation des modèles & MLOps IA générative et Large Language Models (LLM) – un plus Frameworks IA : LangChain et LangGraph – un plus
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Offre d'emploiMachine Learning Engineer (Remote)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Deep Learning
Git
Python
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Offre d'emploiData Scientist - AI/ML (Remote)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Deep Learning
Ocaml
Python
Royaume-Uni

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Offre d'emploiContract Data Engineer - SC Cleared

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
AI
Computer vision
Machine Learning
€130k-143k

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Numpy
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Freelance

Mission freelanceIngénieur ML Platform Senior

Cherry Pick
Publiée le
MLOps
Python
Pytorch
24 mois
Paris, France
En tant qu'Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités ClésFavoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences (experiment tracking) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs
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