AI Engineer

Shrnutí práce
Plný úvazek
Paris
Několik dní doma
Plat: 50K až 55K €
zkušenosti: > 4 roky
Vzdělání: Magisterský stupeň vzdělání
Dovednosti a odbornost
Sledování výkonu
Správa cloudové infrastruktury
Java
GitLab
Kubernetes
+13

L'olivier Assurance
L'olivier Assurance

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Pozice

Popis pozice

Vous souhaitez travailler dans un environnement dynamique, international et technologique, en contribuant à construire quelque chose de grand à partir de zéro ?

Conformément à la stratégie commerciale du Groupe Admiral, L’olivier Assurance lance une initiative ambitieuse de Données et d’Analytique (D&A) pour construire des bases solides en termes de compétences, de gouvernance et de technologie.

Dans de nombreux domaines de notre activité, les data sont essentielles pour mieux comprendre les défis auxquels nous sommes confrontés afin de prendre des décisions stratégiques et opérationnelles éclairées. Nous tirons parti de la valeur commerciale du Big Data et du Machine Learning depuis quelques années, et nous cherchons maintenant à industrialiser et à automatiser l’ensemble de la chaîne de valeur D&A.

Nous construisons actuellement nos équipes agiles et nous aimerions intégrer des candidats qualifiés et motivés comme vous !

Votre rôle :

En tant qu’Ingénieur MLOps, vous concevrez, automatiserez et maintiendrez les systèmes qui permettent de mettre nos modèles d’IA (prédictive et générative) en production.

Principales responsabilités

  • Automatiser le déploiement des modèles de Machine Learning via des pipelines de CI/CD.

  • Construire et gérer des pipelines robustes pour l’entraînement, le test et la mise à jour des modèles.

  • Suivre les performances des modèles en production, en surveillant les métriques clés telles que la dérive des données (data drift), la latence et les erreurs.

  • Optimiser les coûts et la scalabilité de l’infrastructure ML (cloud, conteneurs, Kubernetes, etc.).

  • Collaborer avec les data scientists pour transformer leurs prototypes en solutions robustes et prêtes pour la production.


Požadavky na pozici

Must have:

  • Plus de 3 ans d’expérience dans l’implémentation de Data Warehouses (entrepôts de données).

  • Expérience avec les services de cloud computing d’AWS : CDK, SageMaker, Lambda Functions, Lake Formation, Kinesis.

  • Expérience en IA générative (en particulier avec Amazon Bedrock).

  • Expérience CICD (gitlab-ci / jenkins) + Docker

  • Expérience avec Git, Jupyter Notebook, Java, et Apache Airflow.

  • Anglais courant.

Nice to have:

  • 3 à 5 ans d’expérience en gestion de données et en technologies Big Data, en particulier : SQL, PySpark et Python.

  • Plus de 3 ans d’expérience avec les services de cloud computing d’AWS : Glue, Athena, Redshift et DynamoDB.

  • Expérience avec les outils de BI (de préférence : Tableau).

Place of work:

Chez L’olivier, en plus de votre expérience, ce sont vos ambitions et votre personnalité qui font la différence: des personnes curieuses, motivées, qui veulent monter en compétences et apporter leur touche à L’olivier Assurance. L’harmonie qui règne au sein des équipes est tout aussi importante : des personnes humbles, qui savent s’amuser, partager et jouer collectif.

Pourquoi nous rejoindre?

  • Test & Learn: Chaque idée est entendue! Tous les collaborateurs sont encouragés à développer leurs projets, et exercer leur esprit entrepreneurial

  • Opportunités : Les possibilités d’évolution au sein de la boîte et dans les autres filiales sont fréquentes, quel que soit le domaine d’activité

  • L’équilibre vie professionnelle / vie personnelle est primordial, il est important pour nous de compter des collaborateurs épanouis.

  • Engagement sociétal: L’olivier soutient et s’engage auprès d’acteurs et d’associations locales dans ses actions de RSE

  • Milieu de travail : Chez nous, ça parle pratiquement toutes les langues ! Vous retrouverez donc un environnement multiculturel riche.

  • Poste basé à Paris avec télétravail hybride


Proces náboru

Notre processus de recrutement sera composé d’un test technique, puis de 3 entretiens.

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