Descriptif de la mission :

La mission du ML engineer est la suivante :
Tu déploies et gères des applications de machine learning en production
Tu collectes, nettoies et orchestres les pipelines des données utiles à ces applications
Tu crées les outils de CI/CD d’automatisation des tâches de mise en production
Tu développes les composantes du monitoring applicatif
Tu contribues à l’intégration des applications ML au sein des produits digitaux qu’elles servent

Les compétences attendues sont :
Solide connaissance des enjeux MLOps et des concepts de machine learning
Bonne connaissance des sujets d’IA generative et du LLMOps
Maîtrise des technologies du cloud et plus spécifiquement de la Google Cloud Platform
Excellente maîtrise du langage Python
Maîtrise dans le développement API, idéalement sous FastAPI
Maitrise du développement webapp avec Streamlit
Experience Docker & containerisation
Connaissance des concepts de gestion de solution logicielles (bonnes pratiques de software engineering)
Expérience solide en CI/CD. Maitrise de Github & Github actions
Connaissance solide des principes de data management (data modèles, data quality management, data gouvernance,...)
Maîtrise du SQL et des bases de données relationnelles & non relationnelles
Expérience dans l’orchestration de pipelines de données
Experience dans l’utilisation de langchain
Aisance relationnelle
Expérience dans les processus de développement scrum/agile
Maîtrise de l’anglais requise
PROFIL MAITRISANT

Un Machine Learning (ML) Engineer est une personne dans le domaine de l'informatique qui se concentre sur la recherche, la construction et la conception de systèmes d'intelligence artificielle (IA) autogérés pour automatiser les modèles prédictifs. Les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent et créent les algorithmes d'IA capables d'apprendre et de faire des prédictions qui définissent l'apprentissage automatique.

SES MISSIONS
L'ingénieur ML aura en charge de :
- Collaborer étroitement avec les data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe
- Contribuer à la production et l'industrialisation des systèmes innovants d'apprentissage automatique de bout en bout
- Créer des systèmes intelligents de surveillance et d'observabilité en temps réel de la ML et des données
- Contribuer au partage des bonnes pratiques sur les outils ML afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les scientifiques de données ML dans toute l'entreprise
- Coacher, faire du mentorat et recruter d'autres membres pour aider à accroître l'efficacité et la croissance de l'équipe

SES COMPETENCES
De solides compétences en ingénierie du développement.
Aptitude à écrire un code de qualité de production
Aptitude avérée à choisir la bonne méthode de ML pour résoudre le problème dans le cadre des contraintes actuelles tout en ayant une vision claire des prochaines itérations et un bon équilibre entre l'exploration et l'exploitation de différentes technique
Expérience dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact à grande échelle sur les clients users
Compréhension du processus du cycle de vie de l'ingénierie du ML.

Environnement Technique

GCP

IA

Python

MLOps