Ingénieur Marchine Learning (ML)
Role details
Job location
Tech stack
Job description
La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l?expérience utilisateur et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d?aide à la décision.
Afin d?améliorer la personnalisation de l?expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production., 1. Créer un premier cas d?usage en lien avec la personnalisation de l?expérience utilisateur
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Déployer ce projet et AB tester en production
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Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances
En interaction avec les membres de l?équipe, la mission consiste à :
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
Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation
Faire de la veille technologique active dans le domaine
Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l?équipe
Expertises demandées pour la réalisation de la prestation
Requirements
Au moins 3 ans d?expérience dans un environnement data / machine learning
Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
Expériences sur la Google Cloud Platform
Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI
Maîtrise des langages Python et SQL
Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture
Connaissances de l?infrastructure-as-code (Terraform)
Connaissances du Machine Learning, des concepts liés à l?IA
Connaissances des technologies liées à l?IA : tensorflow, sklearn etc
Connaissances de Gitlab et Gitlab CI/CD
Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
Pratique des méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban, Au moins 3 ans d?expérience dans un environnement data / machine learning
Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
Expériences sur la Google Cloud Platform
Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI
Maîtrise des langages Python et SQL
Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture
Connaissances de l?infrastructure-as-code (Terraform)
Connaissances du Machine Learning, des concepts liés à l?IA
Connaissances des technologies liées à l?IA : tensorflow, sklearn etc
Connaissances de Gitlab et Gitlab CI/CD
Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
