ML Engineer
Il y a 1 semaine
Lille, Nord-Pas-de-Calais, France
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Taux journalier (TJM): 500
Vous rejoignez une équipe produit pluridisciplinaire (PO, Tech Lead, développeurs, Data Scientist) au sein de la plateforme digitale commerce du groupe. Vous échangerez aussi avec une équipe transverse IA qui diffuse les bonnes pratiques DataOps / MLOps auprès des équipes Search, Retail Media et Knowledge Graph, et qui travaille sur les nouveaux usages de l'IA générative.
Vos
missions:
Concevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et mise à disposition Concevoir et développer des pipelines ML complets : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence Mettre en place la qualité, la reproductibilité et l'observabilité des pipelines Data et ML Faire évoluer l'architecture Data / ML sur GCP, le socle d'orchestration et les composants MLOps Optimiser l'existant en performance, fiabilité, maintenabilité et coûts cloud Garantir la qualité du code (tests, revues, documentation) et participer au Run Partager les bonnes pratiques avec les équipes Data, ML et Software Engineering Indispensable : Expertise en conception de pipelines ML et de pipelines data Expérience de mise en production de modèles de deep learning et d'architectures à base d'embeddings Bonne maîtrise de GCP et des architectures cloud distribuées Français courant et anglais professionnel Apprécié : Industrialisation de modèles pour l'inférence en temps réel Expérience des systèmes de recommandation Sensibilité FinOps Environnement technique : Python, SQL, BigQuery, dbt (dbt test, elementary), Kafka, streaming, Terraform, Docker, Kubernetes, Git, ZenML, GCP. Les profils de la région sont privilégiés
Experience:
Débutant accepté
missions:
Concevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et mise à disposition Concevoir et développer des pipelines ML complets : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence Mettre en place la qualité, la reproductibilité et l'observabilité des pipelines Data et ML Faire évoluer l'architecture Data / ML sur GCP, le socle d'orchestration et les composants MLOps Optimiser l'existant en performance, fiabilité, maintenabilité et coûts cloud Garantir la qualité du code (tests, revues, documentation) et participer au Run Partager les bonnes pratiques avec les équipes Data, ML et Software Engineering Indispensable : Expertise en conception de pipelines ML et de pipelines data Expérience de mise en production de modèles de deep learning et d'architectures à base d'embeddings Bonne maîtrise de GCP et des architectures cloud distribuées Français courant et anglais professionnel Apprécié : Industrialisation de modèles pour l'inférence en temps réel Expérience des systèmes de recommandation Sensibilité FinOps Environnement technique : Python, SQL, BigQuery, dbt (dbt test, elementary), Kafka, streaming, Terraform, Docker, Kubernetes, Git, ZenML, GCP. Les profils de la région sont privilégiés
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