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Ref: #71219

Ingénieur senior en apprentissage automatique

À propos du poste

Nous recherchons un ingénieur senior en apprentissage automatique pour contribuer à la conception et à l’évolution des modèles et de l’infrastructure d’une plateforme de données à fort impact utilisée par un large éventail de clients. Vous travaillerez sur des systèmes d'apprentissage automatique de bout en bout, depuis l'expérimentation et le développement des modèles jusqu'à leur déploiement, leur mise en service et leur optimisation continue. Il s'agit d'un poste pratique dans lequel vous collaborerez étroitement avec la direction et les équipes d'ingénierie pour façonner l'avenir du produit.

Vos missions

  • Développer et mettre en production des modèles d'apprentissage automatique qui alimentent directement les fonctionnalités clés du produit

  • Concevoir, assurer la maintenance et faire évoluer l'infrastructure d'apprentissage automatique, notamment les pipelines de formation, la mise en service des modèles et la surveillance

  • Réalisez des expériences et des optimisations à l'aide de tests A/B, de la modélisation de l'effet de levier et de méthodes d'inférence causale

  • Collaborer de manière transversale avec les équipes produit et ingénierie, notamment en travaillant directement avec la direction

  • Accompagner vos collègues et contribuer à la mise en place de bonnes pratiques dans les domaines de l'apprentissage automatique, de l'ingénierie des données et de l'expérimentation

Le profil que nous recherchons

Expérience et expertise

  • Au moins 5 ans d'expérience en génie logiciel, dont au moins 3 ans dans le domaine des systèmes d'apprentissage automatique

  • Une solide maîtrise des techniques modernes d'apprentissage automatique (modèles basés sur des arbres, apprentissage profond, transformateurs, etc.)

  • Une expérience pratique avec des frameworks tels que PyTorch, TensorFlow ou XGBoost

  • Expérience en matière d'ingénierie des caractéristiques à l'aide d'agrégations, d'incorporations ou de modèles auxiliaires

MLOps et infrastructure

  • Expérience dans la conception de pipelines d'apprentissage automatique et d'infrastructures destinées à la production

  • Connaissance des plateformes cloud (GCP de préférence, mais pas obligatoire)

  • Maîtrise des processus CI/CD, de Docker/Kubernetes et des frameworks de calcul distribué (Spark, Ray, Dask, etc.)

  • Une expérience avérée dans l'amélioration itérative de modèles en environnement de production

Compétences en génie logiciel

  • Solides compétences en Python (numpy, pandas, etc.)

  • Expérience dans le traitement de données à grande échelle (Spark, Ray, BigQuery, etc.)

  • Maîtrise des outils d'orchestration des flux de travail tels qu'Airflow

Compétences analytiques et expérimentales

  • Maîtrise des techniques d'expérimentation avancées et de l'évaluation des performances en conditions réelles

  • Compréhension des défis liés aux données d'observation et des cadres de mesure

Compétences relationnelles et culture d'entreprise

  • Être à l'aise pour gérer des projets de bout en bout, de l'exploration des données jusqu'au déploiement

  • Capacité à expliquer clairement des concepts complexes liés à l'apprentissage automatique à des interlocuteurs issus ou non du milieu technique

  • Une personne autonome, qui apprend vite et s'épanouit dans un environnement itératif et dynamique

Points bonus

  • Expérience dans l'utilisation de systèmes d'apprentissage automatique destinés au contact client ou axés sur la personnalisation

  • Connaissances de base en matière d’inférence causale ou de modélisation de l’effet de levier

  • Expérience dans le domaine des modèles de langage (LLM), des outils d'IA modernes ou de l'apprentissage par renforcement

  • Diplôme de deuxième cycle dans un domaine quantitatif

  • Expérience acquise dans des environnements en pleine évolution ou au sein de start-ups

  • Basés à New York ou dans ses environs (la majeure partie de l'équipe travaille à l'heure de la côte Est)

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