Ingénieur en apprentissage automatique

il y a 1 semaine


Nanterre, Île-de-France AIR LIQUIDE CORPORATE Temps plein
Poste : Ingénieur en apprentissage automatique

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous aurez les responsabilités suivantes :

  • Travailler en collaboration avec les ingénieurs en données, les ingénieurs en systèmes et les ingénieurs en intelligence artificielle pour concevoir des outils logiciels permettant de déployer et de monitorer les différents modèles d'apprentissage automatique.
  • Proposer et concevoir des architectures logicielles compatibles avec l'infrastructure actuelle des environnements de la plateforme de données.
  • Évoluer dans un environnement cloud (AWS) avec de fortes contraintes d'optimisation et de performance de pipelines de données.
  • Maintenir et faire évoluer les modèles existants tout en respectant les bonnes pratiques de code et de review.
  • Contribuer au développement de la culture MLOps au sein des utilisateurs de données.
  • Mettre en place des outils de monitoring de performance pour assurer la pertinence des modèles vis-à-vis de leurs valeurs économiques.
  • Inclure des dimensions d'interprétabilité et de transparence de modèles dans les implémentations proposées.
  • Pratiquer une veille technologique sur les différentes technologies de l'industrialisation de modèles ML.
  • Contribuer aux communautés d'expertise technique du groupe Air Liquide.
  • Agir en tant que mentor pour les ingénieurs en apprentissage automatique juniors et d'autres membres de l'équipe.
Profil et compétences
  • 5 années d'expérience en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique / ingénieur logiciel / ingénieur en données.
  • Expérience de travail en agile ou appétence pour l'agile.
  • Capacité de développement en Python (indispensable), d'autres langages sont appréciables.
  • Maîtrise de Git et de Git flow idéalement avec Gitlab et Gitlab-CI.
  • Maîtrise des différents algorithmes d'apprentissage automatique : Supervised / Unsupervised / Reinforcement Learning (Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tensorflow, etc.).
  • Expérience des services cloud idéalement sur AWS.
  • Outils de développement basés sur Unix.
  • Des connaissances de Kubernetes serait un plus appréciable.
  • Capacité à travailler en équipe et dans un environnement matriciel et international.
  • Bonne communication écrite et orale, en français et en anglais (indispensable), en particulier pour vulgariser les sujets techniques.
  • Autonomie et prise initiative.


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