Le poste Machine Learning Engineer
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Python - Confirmé - Impératif
Devops - Confirmé - Impératif
Français Professionnel (Impératif)
nous cherchons un LLMOps qui aura pour missions de :
- mettre en production des LLM, sous forme d'API ou sous forme de produits complets, embarquant leur Frontend
- automatiser ces mises en production
- assurer le run
Les processus et outils relatifs à la Generative AI n'étant pas encore industriels, une partie importante de la mission consistera à contribuer à explorer, à réaliser des benchmarks et à industrialiser les manières de faire.
Sur cette mission, les principales compétences attendues sont :
- Hard Skills : GCP, Big Query, GCS, Python, SQL, Generative AI et plus généralement les LLM, Bases de données (SQL, No SQL, bases d'embedding), Devops, Github
- Soft Skills : ouverture d'esprit, capacité à apprendre, capacité à industrialiser
Enfin, des compétences "basiques" de développement Front (préférence pour Vue JS ou Svelte ou Angular) sont non obligatoires, mais constituent des atouts appréciés.
Profil recherché
PROFIL EXPERT
Un Machine Learning (ML) Engineer est une personne dans le domaine de l'informatique qui se concentre sur la recherche, la construction et la conception de systèmes d'intelligence artificielle (IA) autogérés pour automatiser les modèles prédictifs. Les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent et créent les algorithmes d'IA capables d'apprendre et de faire des prédictions qui définissent l'apprentissage automatique.
SES MISSIONS
L'ingénieur ML aura en charge de :
- Collaborer étroitement avec les data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe
- Contribuer à la production et l'industrialisation des systèmes innovants d'apprentissage automatique de bout en bout
- Créer des systèmes intelligents de surveillance et d'observabilité en temps réel de la ML et des données
- Contribuer au partage des bonnes pratiques sur les outils ML afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les scientifiques de données ML dans toute l'entreprise
- Coacher, faire du mentorat et recruter d'autres membres pour aider à accroître l'efficacité et la croissance de l'équipe
Environnement de travail
SES COMPETENCES
De solides compétences en ingénierie du développement.
Aptitude à écrire un code de qualité de production
Aptitude avérée à choisir la bonne méthode de ML pour résoudre le problème dans le cadre des contraintes actuelles tout en ayant une vision claire des prochaines itérations et un bon équilibre entre l'exploration et l'exploitation de différentes technique
Expérience dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact à grande échelle sur les clients users
Compréhension du processus du cycle de vie de l'ingénierie du ML.
STACK TECHNIQUE Adeo à date fev 22 :
Python, SQL, Spark, Docker / Kubernetes, GIT
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