H/F Machine Learning Engineer Spark - Full remote

CDI // Paris 9eme

 
 
 
 
Publiée le 22/11/2022 REF #01P39835
 
50 à 75K€

L'ENTREPRISE

Entreprise dans la transformation digitale Made In France composée de +300 talents sur 3 continents. Les bureaux en France sont répartis sur les Paris et Lyon.

Recrutements constants dans un contexte de développement international +30% de croissance par an.
Si vous êtes motivé par les challenges, ambitieux et passionné, cette boite est faite pour vous !

Les plus : Contexte technique très récent, Projet Grand Public, Ambiance Jeune, Rémunération attractive, Remote et Flexoffice

LE POSTE / LES MISSIONS

En tant que ML Engineer, vous ferez partie intégrante de l'équipe d'industrialisation des données et vous dirigez des initiatives visant à rendre les ingénieurs et les Data Scientist plus productifs.

Vous serez chargé de conseiller sur l'industrialisation des projets algorithmiques (mettre en marche les POC) et vous prendrez la main sur l'optimisation du code des Data Scientist. Vous apporterez des améliorations aux cycles de développement et de déploiement de modèles de Machine Learning et conseillez sur le monitoring. Et vous aiderez à établir les meilleures pratiques pour le pipeline de ML.

PROFIL RECHERCHÉ

6 ans d’expertise en tant que Data Engineer ou Software Engineer.
une expérience en data science et création de modèles.
Détient de l’expérience en automatisation et industrialisation des modèles de ML et algorithmes
A déjà mis en place des architectures chez un Cloud Provider (AWS, Azure, CGP …).
Maîtrise des pratiques et outils CI/CD (Git, Jenkins, Gitlab CI/CD).
Bonne connaissance et expérience du Monitoring ML : type ELK stack, Grafana, Prometheus, Datadog.
Bonne connaissance des stacks d’orchestration, virtualisation, containerisation, serverless (Docker, Kubernetes, EC2, Lambda).
Connaissance des langages et frameworks de programmation Spark, Java, Python, Scala, Airflow
Familier avec des outils orientés ML (Kubeflow, MLFlow, Amazon Sagemaker, Google AI Platform, Vertex, TensorFlow ...).
Autonomie, organisation, sens du partage et bonne capacité à expliquer des concepts techniques compliqués en termes simples
Expérience en projets/produits avec méthodologie Agile (Scrum/Kanban).