ML Ingénieur - Google Cloud - CDI
CDI Paris (Paris)
Description de l'offre
Contexte
Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, une équipe dédiée est créée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. La stack technique est basée sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform.
Missions
Créer un premier cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur
Déployer ce projet et AB tester en production
Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances
En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à :
Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest
Organiser et structurer le stockage des données
Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements
Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capables de répondre aux besoins et au volume de données
Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists
Construire et maintenir les workflows de la CI/CD
Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur
Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation
Faire de la veille technologique active dans le domaine
Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe
Profil recherché
- Au moins 3 ans d’expérience dans un environnement data / machine learning
- Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
- Expériences sur la Google Cloud Platform
- Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI
- Maîtrise des langages Python et SQL
- Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture
- Connaissances de l’infrastructure-as-code (Terraform)
- Connaissances du Machine Learning, des concepts liés à l’IA
- Connaissances des technologies liées à l’IA : tensorflow, sklearn etc.
- Connaissances de Gitlab et Gitlab CI/CD
- Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
- Pratique des méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban
À propos de Collective.work
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