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Ref: #71009

Ingénieur en données et apprentissage automatique

  • Practice Data

  • Technologies Business Intelligence Jobs and Data Recruitment

  • Location Fort Lauderdale, United States

  • Type Permanent

Je collabore avec une entreprise de vente en ligne basée à Fort Lauderdale, qui cherche à pourvoir un poste technique essentiel pour son activité.

Cet ingénieur en données et apprentissage automatique serait chargé de concevoir, de développer et de faire évoluer la plateforme de données et l'écosystème d'apprentissage automatique de nouvelle génération de l'entreprise. Vous travaillerez aux côtés du vice-président chargé de l'apprentissage automatique et contribuerez à jeter les bases de son « cloud lakehouse » ; vous piloterez également la conception, le développement et le déploiement concrets de modèles et de pipelines de données évolutifs qui alimentent l'intelligence d'affaires, la personnalisation et l'analyse prédictive à l'échelle de l'entreprise.

Ce poste offre d'énormes perspectives d'évolution, mais aussi la possibilité de rejoindre une entreprise où vous pourrez être à l'avant-garde du développement de ses initiatives en matière d'intelligence artificielle.

Responsabilités

  • Concevez et mettez en place le « lakehouse » d'entreprise sur Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks ou AWS
  • Veiller à ce que la gouvernance, la qualité et la sécurité des données soient intégrées à l’ensemble de l’architecture
  • Travailler en étroite collaboration avec le vice-président afin de traduire les enjeux métier en solutions de données/BI ou d’IA/ML
  • Contribuer au développement de bout en bout de modèles d’apprentissage automatique et des cas d’utilisation associés dans les secteurs de la vente au détail et du commerce électronique
  • Développer des pipelines MLOps réutilisables

Qualifications

  • Au moins 5 ans d’expérience en ingénierie des données ou en ingénierie du machine learning
  • Expérience avérée dans la mise en place et la mise à l’échelle de plateformes de données
  • Expérience dans le déploiement et la maintenance de modèles de machine learning en production, conformément aux meilleures pratiques MLOps
  • Maîtrise des plateformes MLOps telles qu’Azure ML, MLflow, Kubeflow ou Databricks
  • Solide compréhension de la modélisation des données, des modèles ELT/ETL, du streaming et de l’orchestration (ADF, Airflow, Fabric Data Pipelines)

L'équipe fonctionne selon un modèle hybride, ce qui signifie que vous serez au bureau les mardis et jeudis.

Attachez un curriculum vitae. Les types de fichiers acceptés sont des DOC, DOCX, PDF, HTML et TXT.

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