ML Ops/Engineer

SkillCorner; Paris; Sur place; EUR 60 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

SkillCorner recherche un profil MLOps pour faire le lien entre les équipes Software et Data Science et faciliter le déploiement des algorithmes ML en production. Vous piloterez le cycle complet du développement à l’inférence, en améliorant les performances et la reproductibilité.

Vous utiliserez Docker, EKS, Python et les frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, ONNX) avec CI/CD et tests unitaires pour assurer une delivery rapide et fiable.

Qualifications

• Connaissance approfondie de Python et ML workflow.
• Expérience en déploiement d’algorithmes en production.
• Maîtrise des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, ONNX).
• Expérience avec Docker et orchestrateurs (EKS, Steps Function).

Responsabilités

• Faciliter le développement et la mise en production des algorithmes ML.
• Gérer le cycle de vie complet des projets ML : modèle, données et code.
• Optimiser les algorithmes et les réseaux de neurones pour réduire temps de calcul et coûts cloud.
• Accompagner les data scientists dans l’adoption de bonnes pratiques.
• Contribuer à l’intégration et à la reproductibilité du workflow.

Connaissances

Python

Machine Learning

Linux

Git

TensorFlow

PyTorch

CUDA/TensorRT

Docker

AWS

Outils

EKS

Steps Function

Orchestrators

CI/CD GitLab

Poetry

pre-commit

pytest

ONNX

Rust

Description du poste

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