Machine Learning/ML Engineer

Ce poste est fait pour toi si:

• Tu as 3 ans à minima en tant ML Engineer.
• Tu es expert.e en conception et industrialisation de modèles.
• Tu sais automatiser les entraînements et les déploiements de modèles.
• Tu as 5 ans d'expérience professionnelle en Python.
• Tu as des bases solides sur MLflow ou Kubeflow ou Vertex.
• Tu es familier avec l'environnement GCP et ses services.
• Tu as des excellentes connaissances DevOps et de bases de données SQL et NoSQL.
• Idéalement tu as eu une expérience dans le retail.

Les bénéfices du poste :

• Un terrain de jeu technologique de pointe Le poste offre une exposition complète aux technologies les plus recherchées du marché : LLM, RAG, MLOps, GCP, Kubernetes avec une ownership réelle du cycle de vie complet des modèles, du prototype à la production.
• Un environnement d'innovation structuré L'entreprise combine l'agilité (Scrum/SAFe) d'une culture innovation avec la solidité d'un grand groupe, offrant ainsi stabilité et dynamisme pour progresser vite.

Tes missions :

• Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA, de la phase de prototypage jusqu'à la mise en production.
• Construire et maintenir les pipelines de données et de MLOps pour automatiser l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles.
• Participer activement à l'architecture et au développement des produits du domaine, notamment la plateforme MLOps et les solutions basées sur les LLM.
• Assurer la scalabilité, la robustesse et la performance des solutions IA déployées, en collaboration avec les équipes Ops et Data.
• Garantir la qualité du code et des modèles via des revues, des tests automatisés (unitaires, intégration) et des stratégies de monitoring.
• Participer à l'élaboration de la CI/CD selon les pratiques DevOps et MLOps sur la Google Cloud Platform et Github.
• Assurer une documentation complète des modèles, des pipelines et des configurations au sein du référentiel documentaire (Github / Gitbook).
• Être responsable du cycle de vie complet des modèles (build et run), incluant le monitoring et la maintenance en production.

Démarrage : mi-mars, début avril.

TT : 3 jours par semaine.

Durée : 3 ans.

Tu as envie d'un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n'est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement.

Les étapes à venir après avoir postulé :

• Nous étudierons ta candidature avec attention.
• Si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t'enverra un mail si on n'arrive pas à te joindre.
• Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission ?), on t'enverra un mail.

Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside ?