Machine Learning Engineer - Freelance (H/F)

Brief IA; Paris; Hybrid; EUR 64,000 - 107,000; Full time

Job summary

Brief IA recherche un ingénieur ML Platform pour rejoindre une équipe ML Platform et collaborer avec des chercheurs afin de développer, industrialiser et optimiser les outils et infrastructures nécessaires à leurs expérimentations.

L’objectif est de faciliter l’entraînement de modèles de Machine Learning complexes, tout en garantissant performance, scalabilité et fiabilité, avec 2 jours de télétravail par semaine et un démarrage rapide.

Qualifications

• Excellente maîtrise de Python et PyTorch.
• Solide expérience en Machine Learning et Deep Learning.
• Expérience concrète dans l'industrialisation de modèles ML.
• Bonne maîtrise du calcul distribué et des problématiques de performance.
• Expérience sur des infrastructures cloud, idéalement AWS.

Responsibilities

• Concevoir et développer des outils et bibliothèques Python pour faciliter les expérimentations ML.
• Industrialiser et optimiser les pipelines d'entraînement de modèles à grande échelle.
• Travailler sur des environnements cloud (AWS) et des infrastructures GPU.
• Mettre en place des solutions de suivi des expérimentations et de reproductibilité.
• Collaborer avec les équipes de recherche et DevOps pour proposer des solutions adaptées.

Skills

Python

PyTorch

Machine Learning

Deep Learning

Calcul distribué

Tools

Docker

Git

AWS

Ray Core

Job description

Taux journalier (TJM): 580

Contexte

Vous intégrerez une équipe ML Platform et travaillerez en collaboration avec des chercheurs afin de développer, industrialiser et optimiser les outils et infrastructures nécessaires à leurs expérimentations.

L'objectif est de faciliter l'entraînement de modèles de Machine Learning complexes, tout en garantissant performance, scalabilité et fiabilité.

Vos missions

• Concevoir et développer des outils et bibliothèques Python pour faciliter les expérimentations ML.
• Industrialiser et optimiser les pipelines d'entraînement de modèles à grande échelle.
• Travailler sur des environnements cloud (AWS) et des infrastructures GPU.
• Mettre en place des solutions de suivi des expérimentations et de reproductibilité.
• Optimiser les performances et les ressources dans un contexte de calcul distribué.
• Collaborer avec les équipes de recherche et Dev Ops pour proposer des solutions adaptées à leurs besoins.
• Être force de proposition sur les choix techniques et les bonnes pratiques ML.

Informations complémentaires:

• Mission longue durée (3ans)
• 2 jours de télétravail par semaine
• Démarrage : sous un mois
• Processus de recrutement : 2 entretiens, dont un sur site

Compétences indispensables :

• Excellente maîtrise de Python et PyTorch.
• Solide expérience en Machine Learning et Deep Learning.
• Expérience concrète dans l'industrialisation de modèles ML.
• Bonne maîtrise du calcul distribué et des problématiques de performance.
• Expérience sur des infrastructures cloud, idéalement AWS.

Compétences appréciées :

• Ray Core
• Docker / Git
• Optimisation GPU
• Expérience sur des plateformes d'entraînement ML à grande échelle

Au-delà de la technique, nous recherchons une personne capable de prendre du recul, de challenger les besoins, de communiquer efficacement avec des interlocuteurs exigeants et de piloter ses sujets en autonomie.