Description de l'offre

Notre ingénieur en apprentissage automatique sera chargé de résoudre des problèmes commerciaux ouverts afin de stimuler l’engagement et de relancer la croissance à long terme en créant et en maintenant les solutions Gozem ML. Vous travaillerez en étroite collaboration avec notre chef de produit et notre équipe technique pour ajouter de nouvelles fonctionnalités à notre application afin de faire évoluer notre activité.

Vos responsabilités

• Travailler avec le responsable de l’équipe Data Science pour définir les modèles ML à mettre en œuvre
• Créer et maintenir des pipelines de formation/prédiction de modèles ML en production
• Surveiller et fournir un soutien à nos modèles d’infrastructure et de production
• Créer des outils et des cadres réutilisables pour le déploiement et la surveillance des modèles ML
• Implémentez des cadres de données volumineux de pointe pour prendre en charge les tâches par lots et en temps réel
• Identifier les éventuels goulots d’étranglement dans le système et effectuer des optimisations

Vous êtes parfait pour ce poste si…

Vous êtes intuitif et créatif. Vous avez une solide compréhension des techniques et des algorithmes d’apprentissage automatique. Vous avez une forte capacité à travailler de manière autonome et vous aimez trouver des solutions innovantes pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.

Profil

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique ou en génie des mégadonnées
• 3 ans d’expérience pratique avec des systèmes à grande échelle en science des données, et au moins 1 an dans la construction de pipelines ML de production pour la formation/prédiction de modèles
• Expérience en infrastructure, y compris Cloud Computing, Linux OS, Docker, RDBMS et bases de données NoSQL
• Expérience de travail avec des bibliothèques ML open source telles que Tensorflow, PyTorch et XGBoost…
• Expérience de travail avec des outils de formation/déploiement de modèles ML tels que Airflow, Kubeflow, Seldon…
• Une connaissance des outils d’ingénierie Big Data tels que Spark, Kafka… est un plus.
• Excellentes compétences en communication (anglais et français)