Machine Learning Engineer

Job summary
Permanent contract
Paris
A few days at home
Salary: €55K to 75K
Experience: > 5 years
Skills & expertise
Technical writing
Communication skills
Continuous integration
Information systems management
Cloud infrastructure management
+14

Aive
Aive

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The position

Job description

Imaginez un logiciel de montage vidéo entièrement en ligne. Ajoutez une indexation automatique des pistes audio et vidéo: timecodes d’apparence d’une personne ou d’un objet, transcript, émotions, musique, paysage, etc. Enfin, demandez à Aive de proposer une déclinaison spécialement conçue pour Facebook, et ajustez-la au besoin sur la table de montage. Le tout en quelques clics.

Nous avons aujourd’hui 5 produits:

  • Le storyboard, ou table de montage. C’est ici que l’utilisateur va pouvoir éditer sa video ou se faire assister par l’IA

  • La médiathèque. L’ensemble des pistes audio, video, des images, et de tout autre médium de l’utilisateur, indexé et mis à disposition

  • Le copilote. Une IA qui répond à un prompt et qui propose des déclinaisons adaptées. Elle établit également un score de pertinence, que le montage final soit manuel, généré ou hybride

  • La diffusion. On distribue les contenus sur les plateformes (facebook, insta…) et on collecte les données de visualisation pour améliorer la performance de votre copilote

  • Les intégrations. Aive est conçue API first, et nous implémentons des plugins pour les grands acteurs du marché de la video (Adobe Premiere, AfterEffect, C4D…)

En plus de ces cinq produits, il y a évidemment des outils de support et d’observabilité internes ainsi qu’un système de paiement self-service.

Nous sommes persuadés qu’un développeur qui est responsable de son travail est à la fois davantage impliqué et fier. C’est pourquoi en tant qu’ingénieur chez Aive, vous aurez la main sur toute la chaîne:

  • proposition: les bonnes idées viennent de partout, pas seulement du produit et des clients

  • La conception: mettre en place d’ateliers de réflexion avec l’équipe, rédiger les spécifications techniques et fonctionnelles

  • L’implémentation: coder, tester

  • La livraison: déployer les changements, en staging et en production

  • L’observation: surveiller les livrables en production, qualifier et résoudre les bugs identifiés par le support.

Chaque ingénieur fait partie d’une squad dirigée par un lead, subtil mélange de PO, expert technique et manager. Chaque squad est autonome et responsable de son produit (storyboard, médiathèque…)

Challenges data

A la data, nous mettons en œuvre des approches IA multimodales (video/audio/texte) SOTA  pour la compréhension de contenu vidéo, avec un accent sur la rapidité d’exécution (proche de real-time). Nous avons des contraintes liées à la performance et à la rapidité d’exécution de nos algorithmes (nous créons des vidéos de qualité pro), qui nécessitent d’optimisations régulières (des modèles (quantization, pruning, …).

Nous avons une grande liberté dans le choix de la solution à apporter: le produit exprime un besoin, à nous d’y répondre.

Notre stack

  • a l’UX: Figma

  • au front: React, Reduct, Radix, Typescript, canvas

  • au back: Graphql, Go, Postgres, Ffmpeg / libav

  • a la data: Go, Python, PyTorch, YOLO

  • a l’infra: Terraform, Kubernetes, AWS, GCP


Preferred experience

Qualifications

  • Diplôme (Bac+3 ou Bac+5) en informatique, data science ou domaine connexe.

  • Solides compétences en programmation (Python et Go).

  • Expérience avec les bibliothèques de machine learning (TensorFlow, PyTorch, etc.).

  • Maîtrise de SQL et des systèmes de gestion de bases de données.

  • Familiarité avec les plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure, etc.).

  • Excellentes compétences en résolution de problèmes et en analyse.

  • Solides compétences en communication et en collaboration.

  • Connaissance des outils de conteneurisation et d’orchestration (Docker, Kubernetes, etc.).

  • Expérience confirmée (5 ans+) en data engineering et machine learning.


Recruitment process

  • un premier échange par mail avec un membre de l’équipe pour entrer en relation

  • un entretien technique, en présentiel ou en visio, avec deux ingénieurs, dont un lead au moins, et un membre d’une autre équipe (2h). Il ne s’agit pas d’un exercice de code.

  • un échange avec les fondateurs (30m)

  • une proposition

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