ML Ops/Engineer
Vous aurez un rôle transverse entre l’équipe Software et l’équipe Data Science de SkillCorner. Votre rôle sera de faciliter le développement et la mise en production des algorithmes développés par l’équipe data.
Mise en place d'outils permettant aux data scientists de entrainer/tester leurs algorithmes à l'échelle de la production (Reproductibilité).
Gestion du cycle de vie complet des projets ML : modèle, données et code.
Optimisation des algorithmes et des réseaux de neurones pour réduire les temps de calcul ou les coûts cloud.
Accompagner les data scientists dans l’adoption de bonnes pratiques.
Acquérir des connaissances en tant que "video engineer"
Notre stack technique:
Connaissances sur les outils et technologies suivants: Docker, EKS, Steps Function/ Autres orchestrateurs
Solides compétences en programmation, particulièrement en Python.
Solide compréhension théorique et pratique du Machine Learning (ML).
Expertise des frameworks : TensorFlow, ONNX, PyTorch, TensorRT, et de l'écosystème CUDA.
Expérience(s) sur un ou plusieurs services cloud (AWS , GCP, Azure)
À l’aise avec Linux et Git
Énorme motivation, dynamisme, et envie de participer au développement d’une startup tech
Maîtrise de la structuration de projets Python : pre-commit, CI/CD avec GitLab, gestion des dépendances (UV/Poetry), et tests unitaires (pytest).
Expérience concrète dans le cycle complet d’optimisation d’un modèle, depuis l’optimisation pendant l’entraînement jusqu’à l’inférence accélérée avec TensorRT
Avoir une première experience avec le language de programmation Rust
Intérêt pour la vision par ordinateur + Experience dans le domaine de la video (réel +)
Intérêt pour le sport et volonté de construire les meilleurs produits pour révolutionner l’industrie
Toute connaissance footballistique ou fléchettistique (pause déjeuner) sera appréciée
- #1 Un premier échange téléphonique rapide juste après votre candidature
- #2 Un entretien approfondi avec l'équipe
- #3 Un entretien technique incluant une étude de cas à présenter