Senior ML Engineer
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  • Plný úvazek 
  • Počáteční datum:
  • 93 Rue Vieille du Temple, Paris, 75003
  • Možnost pracovat příležitostně z domova
  • Vzdělání: Magisterský stupeň vzdělání
  • zkušenosti: > 3 roky

Společnost

SkillCorner

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  • Artificial Intelligence / Machine Learning, Big Data, Sport
  • Od 15 do 50 zaměstnanců

Nabídka

Senior ML Engineer

  • Plný úvazek 
  • Počáteční datum:
  • 93 Rue Vieille du Temple, Paris, 75003

  • Možnost pracovat příležitostně z domova
  • Vzdělání: Magisterský stupeň vzdělání
  • zkušenosti: > 3 roky

Qui sont-ils ?

SkillCorner collecte de la data sportive de manière 100% automatique à partir d’une simple vidéo de match de foot professionnel.

La startup développe des algorithmes de Computer Vision et de Machine Learning qui permettent de détecter tous les objets mouvants (chaque joueur, le ballon et l’arbitre) sur l’image, de les localiser sur le terrain, de les suivre image après image et de les reconnaître. A partir de ces données brutes, SkillCorner produit des analytics et des visualizations qui sont utilisés par les médias, les opérateurs de paris sportifs et les clubs.

SkillCorner couvre 50 compétitions, possède plus de 30 milliards de points de données sur plus de 30000 joueurs professionnels. Près de 50 clubs (notamment Leeds United, l’AS Monaco ou le Bayer Leverkusen) utilisent sa donnée pour des problématiques de recrutement.

Le premier sport couvert par SkillCorner a été le football mais la startup s’est récemment lancée dans le football américain et le basketball.

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Envie d’en savoir plus sur SkillCorner ?Culture d'entreprise, équipes, stack technique, offres d'emplois... C’est parti pour l’immersion !
Visiter le profil

Descriptif du poste

Vous aurez un rôle transverse entre l’équipe Software (6 devs) et l’équipe Data Science (10 data scientists) de SkillCorner. Votre rôle sera de faciliter le développement et la mise en production des algorithmes développés par l’équipe data.

Vos principales missions seront:

  • Développer la feedback loop qui nous permet de repérer des problèmes en production, d’extraire des images pour analyse/annotation, de réentrainer les modèles et de les passer en production
  • Optimiser les algorithmes et réseaux de neurones pour améliorer les temps de calculs
  • Optimiser l’infrastructure de calcul cloud nous permettant de faire tourner plus de matchs, plus rapidement, en diminuant nos coûts
  • Développer des process d’intégration continu sur la partie ML en vue de déployer plus fréquemment et de manière plus sûre

Notre stack technique:

  • Data Science: Python, tensorflow
  • La chaine de calcul distribué : Python, Celery, Rabbitmq, redis
  • Le Backend/API du produit : Python, Django, PostgresSQL, Celery, node.js, …
  • Le DevOps : AWS (EC2/RDS/Cloudwatch/ECS/lambda), Docker, Ansible, CircleCi, …

Profil recherché

Must Have

  • Bonnes connaissances en devops (Docker, Ansible, CloudFormation, …)
  • Bonnes connaissances en programmation, particulièrement en python
  • Bonnes connaissances théoriques et pratiques en ML
  • Bonne connaissance de tensorflow
  • Connaissance d’outils permettant de monitorer le cycle de vie ML (dvc, mlflow, sagemaker, …)
  • À l’aise avec Linux
  • Expérience(s) sur un ou plusieurs services cloud (AWS, GCP, Azure, …)
  • Au moins, 3 ans d’expérience dans un rôle dev, data ou devops dans un environnement impliquant de grosses quantités de data
  • Énorme motivation, dynamisme, et envie de participer au développement d’une startup tech

Nice to Have

  • Expérience avec tensorrt
  • Expérience en développement backend web
  • Intérêt pour la vision par ordinateur
  • Intérêt pour le sport et volonté de construire les meilleurs produits pour révolutionner l’industrie
  • Toute connaissance footballistique ou fléchettistique (💚pause déjeuner) sera appréciée

Déroulement des entretiens

Premier rendez-vous téléphonique rapidement après la candidature puis deux entretiens dont un avec une étude de cas technique.

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