ML Engineer Confirmé (H/F)

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: - 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 Modalités de la prestation : La Présence sur site à Paris XV ème est requise en fonction des besoins de la prestation et a minima équivalente à 50% du temps de la prestation.

• Bac+5 et plus ou équivalents Cette formation est indispensable, * Adapter les outils de traitement statistique de donnéesCette compétence est indispensable
• Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'informationCette compétence est indispensable
• Conduire des travaux d'études et de recherche

Savoir-être professionnels

• Faire preuve de rigueur et de précision
• Faire preuve de réactivité
• Avoir le sens du service

• Salaire brut : Annuel de 55000.0 Euros à 60000.0 Euros sur 12.0 mois
• Plan d'épargne retraite d'entreprise
• Indemnité transports
• Ordinateur portable
• Titres restaurant / Prime de panier
• Complémentaire santé
• +carte restaurant/mutuelle entreprise/Pass Navigo et prime vacances

Déplacements Déplacements : Jamais

Consultant ML Engineer Confirmé Contexte : Myriad Data une ESN crée en 2016, basée à Neuilly sur seine et spécialisée en Intelligence Arficielle . Nous recherchons pour notre client, groupe leader dans le domanaine de l'audiovisuel, un consultant ML Engineer confirmé pour une durée de 4 ans. La Direction Technique de notre client, mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques avec 3 grandes missions : - maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, - développer la connaissance et l'expérience utilisateur - 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, notre client souhaite créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. La stack technique est basée sur Google Cloud et constituée de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la Google Cloud Platform. Prestations attendues : 1. Créer un premier cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur 2. Déployer ce projet et AB tester en production 3. Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation 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