Machine Learning Engineer H/F

Vous intégrerez une équipe ML Platform et travaillerez en collaboration avec des chercheurs afin de développer, industrialiser et optimiser les outils et infrastructures nécessaires à leurs expérimentations.

L’objectif est de faciliter l’entraînement de modèles de Machine Learning complexes, tout en garantissant performance, scalabilité et fiabilité., Concevoir et développer des outils et bibliothèques Python pour faciliter les expérimentations ML.

• Industrialiser et optimiser les pipelines d’entraînement de modèles à grande échelle.
• Travailler sur des environnements cloud (AWS) et des infrastructures GPU.
• Mettre en place des solutions de suivi des expérimentations et de reproductibilité.
• Optimiser les performances et les ressources dans un contexte de calcul distribué.
• Collaborer avec les équipes de recherche et DevOps pour proposer des solutions adaptées à leurs besoins.
• Être force de proposition sur les choix techniques et les bonnes pratiques ML.

Profil recherchéCompétences indispensables :Excellente maîtrise de Python et PyTorch.Solide expérience en Machine Learning et Deep Learning.Expérience concrète dans l’industrialisation de modèles ML.Bonne maîtrise du calcul distribué et des problématiques de performance.Expérience sur des infrastructures cloud, idéalement AWS.Compétences appréciées :Ray CoreDocker / GitOptimisation GPUExpérience sur des plateformes d’entraînement ML à grande échelleAu-delà de la technique, nous recherchons une personne capable de prendre du recul, de challenger les besoins, de communiquer efficacement avec des interlocuteurs exigeants et de piloter ses sujets en autonomie.

Mais aussi…

Taux journalier :580.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(–chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(–chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(–chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(–chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(–chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(–chakra-radii-md);font-weight:var(–chakra-fontWeights-semibold);background:var(–chakra-colors-success-200);color:var(–chakra-colors-success-700);box-shadow:var(–badge-shadow);padding:4px 6px;–badge-bg:var(–chakra-colors-success-100);–badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{–badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);–badge-color:var(–chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(–chakra-colors-rythm-600);}, * Excellente maîtrise de Python et PyTorch.

• Solide expérience en Machine Learning et Deep Learning.
• Expérience concrète dans l’industrialisation de modèles ML.
• Bonne maîtrise du calcul distribué et des problématiques de performance.
• Expérience sur des infrastructures cloud, idéalement AWS.

Compétences appréciées :

• Ray Core
• Docker / Git
• Optimisation GPU
• Expérience sur des plateformes d’entraînement ML à grande échelle

Au-delà de la technique, nous recherchons une personne capable de prendre du recul, de challenger les besoins, de communiquer efficacement avec des interlocuteurs exigeants et de piloter ses sujets en autonomie.

EUR

Machine learning Force de proposition AWS Git Python Autonomie Docker

Mission longue durée (3ans)

• 2 jours de télétravail par semaine
• Démarrage : sous un mois
• Processus de recrutement : 2 entretiens, dont un sur site