Machine Learning/Ai Engineer - €75.000 - €90.000 Par An
Aston robinsonParis, France, FRL'ingénieur ML/IA conçoit et met en production des modèles IA, structure une démarche IA, et participe au développement du pôle IA/ML. Voir plus
L'équipe ML Platform s'attache à maximiser la productivité des chercheurs en Machine Learning en développant
des bibliothèques, des services et des bonnes pratiques, tout en garantissant un déploiement robuste des modèles
à grande échelle.
Au sein de cette structure, le ML Lab est une équipe de recherche dédiée aux travaux académiques à la pointe de
l'état de l'art. Elle requiert des outils et une infrastructure dédiés, indépendants de l'infrastructure interne standard,
afin d'accéder librement aux ressources open-source les plus récentes et de collaborer de manière sécurisée avec
des partenaires académiques externes.
Responsabilités Principales
Favoriser l'expérimentation rapide : Concevoir et maintenir l'outillage applicatif permettant aux chercheurs
d'itérer très rapidement sur des architectures de ML novatrices.
Gestion d'expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser les campagnes
d'entraînement distribué sur l'infrastructure Lambda.ai, en mettant en œuvre le suivi des expériences
(experiment tracking) et la reproductibilité des résultats.
Facilitation de la collaboration externe : Garantir une collaboration fluide et sécurisée avec les partenaires
académiques et faciliter l'accès aux ressources open-source de pointe tout en respectant les exigences de
sécurité.
Optimisation des performances & ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement de modèles,
et gérer efficacement l'allocation et l'utilisation des ressources GPU/CUDA.
Développement d'outils de recherche sur-mesure : Développer des bibliothèques, utilitaires et frameworks
d'évaluation spécifiques aux domaines de recherche du laboratoire.
Transfert de connaissances inter-équipes : Diffuser les apprentissages issus des recherches expérimentales
auprès de l'équipe ML Platform élargie et des chercheurs.
Compétences Techniques (Hard Skills)
• Ingénierie Python : Très bon niveau exigé, orienté
qualité de code pour la recherche.
• Frameworks ML : Maîtrise de PyTorch, JAX ou
équivalents, et fondamentaux du Deep Learning.
• Large-scale Training : Entraînement distribué, suivi
d'expériences, gestion des hyperparamètres.
• GPU & Infra : Environnements GPU / CUDA,
optimisation, Linux / UNIX, Docker, Git.
• Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS
idéalement, Lambda.ai).
Savoir-être (Soft Skills)
• Passion pour la recherche : Veille constante sur l'état
de l'art ML et esprit critique face aux nouvelles
techniques.
• Communication : Anglais indispensable (écrit et oral)
pour documenter la recherche et échanger.
• Autonomie & Pragmatisme : Capacité à évoluer dans
des contextes de recherche parfois ambigus et savoir
arbitrer entre rigueur académique et vitesse d'exécution.
• Esprit d'équipe : Aisance de travail avec des
chercheurs, partenaires externes et ingénieurs.
Python (Research Quality) PyTorch / JAX Lambda.ai AWS GPU / CUDA Distributed Training Docker MLOps English Mandatory
Machine Learning Engineer Senior - Freelance • Paris, Paris, FR