ML/Data Engineer I AgriTech I Paris ou Full-remote I 60-80K€

L’ENTREPRISE : Une solution SaaS B2B permettant aux équipes agro d'optimiser leur performance. Pourquoi j'ai sélectionné cette entreprise ? Une équipe de haut niveau Soutenue par des fonds de premier plan Produit Data & IA au cœur des enjeux business de la société VOTRE MISSION :  En tant qu'ingénieur systèmes Data & ML, vous serez responsable du cœur de leur plateforme : faire en sorte que leurs modèles s'entraînent et fonctionnent en un clin d'œil et que leurs données circulent partout. Vous deviendrez rapidement un contributeur clé de leur plateforme, laquelle est utilisée à la fois par leurs clients et par l'équipe de R&D. Cela implique d'améliorer constamment la plateforme actuelle et de la mettre à jour avec les dernières technologies, en effectuant des tests de performance, en créant des prototypes et en livrant de nouveaux modules en production. La plateforme ML est basée sur une combinaison de Kubeflow (pour l'orchestration de la formation, les notebooks collaboratifs, etc.) et d'un moteur d'inférence personnalisé construit autour de NVIDIA Triton. La plateforme de données est actuellement basée sur une combinaison de Python, PostgreSQL, dbt, Dagster et de services cloud (AWS & surtout GCP). Vous aurez l'opportunité d'étendre et de transformer ces services afin de soutenir leur ambitieux plan de croissance. Vous jouerez un rôle crucial dans les outils et les processus qui permettent de : Collecter en continu de grands ensembles de données provenant de diverses sources, filtrer, trier, traiter, stocker et rediriger les données vers les pipelines de formation, la R&D et les solutions d'analyse. Ils comptent notamment tirer parti des pipelines d'agents IA pour ingérer des données désordonnées enfermées dans des documents et des images. Faciliter l'accès aux données pour l'équipe R&D en contribuant à leurs processus ETL (API, dbt, PostgreSQL) et à leur principale bibliothèque d'accès aux données Python : pnx. Développer la surveillance des données et le contrôle de la qualité des données à l'aide de pipelines, de modèles, de tableaux de bord, d'alertes, de produits de traçage, etc. Former efficacement de nouveaux modèles, les évaluer et les mettre en production. Fournir des modèles fréquemment mis à jour avec fiabilité et efficacité pour tous les clients et pour les besoins internes. Comme vous l'avez compris, ce poste est aussi stimulant que challengeant. Nous ne nous attendons pas à ce que vous sachiez déjà tout, et à mesure que la société évoluera, le poste évoluera également. Vous aurez l'occasion d'apprendre beaucoup et de leur apprendre beaucoup aussi. Missions : - Gérer les systèmes d'ingestion, de transformation et d'accès aux données - Gérer les éléments essentiels des systèmes de production ML (moteur d'inférence, pipelines de formation, inférence de modèles en périphérie, etc.) - Être responsable des performances de la data plateforme (entreposage, lignage, surveillance) en interaction avec l'équipe de R&D afin de l'améliorer continuellement - Contribuer à la modélisation des données pour les nouveaux projets et produits - Contribuer aux bibliothèques Python internes (pnx, science, loki) VOTRE PROFIL :  Must-have : - Plus de 5 ans d'expérience en tant qu'ingénieur de données / ingénieur ML / ingénieur système ou à un poste similaire. - Expertise avérée en Python et SQL pour les systèmes de production. - Réelle expérience professionnelle avec n'importe quelle plateforme cloud (AWS, GCP ou Azure). - Anglais (bon niveau écrit et parlé). - Autonome, proactif, esprit d'équipe, bonnes capacités de communication. Bonus ? Expérience avec les systèmes d'inférence (Triton, systèmes de pointe tels que TF lite, Tensor RT, ONNX, etc.) Expérience en informatique distribuée / HPC. Expérience en langage de bas niveau ou en programmation GPU (CPython, CUDA, C++ ou Rust). Expérience avec PostgreSQL, BigQuery Expérience avec les pipelines ETL (dbt, dagster, argo-workflow, airflow ou tout autre) Expérience avec les bases de données no-SQL (Elasticsearch, MongoDB ou toute autre) Expérience avec les plateformes orientées ML (Kubeflow, MLFlow, Vertex AI, SageMaker, etc.) LES MODALITÉS Rémunération : 60‑80K€  Localisation : Paris ou Full-remote