L’équipe

L’équipe a pour responsabilité de créer des modèles pour classifier et lire les documents reçus par QuickSign, puis de déployer ces modèles en production et de les maintenir en condition opérationnelle.

Notre équipe est aujourd’hui composée de deux Data Scientists, un ML Engineer, deux Data Engineers et un Tech Lead.

Nous avons de nombreux modèles en prod, à l’état de l’art (vision artificielle / NLP), et avons fourni un premier effort d’industrialisation de l’entraînement de nos IA permettant de sortir de nouveaux modèles en moins de 3 mois. Nous engageons un nouvel effort d’industrialisation de la production de nos modèles et considérons la gestion de nouveaux types de données en entrée (vidéo en plus des images et du texte).

Parmi les dimensions importantes pour l’équipe, on peut citer le fait de rendre nos processus de déploiement plus robustes, concevoir des approches de MLOps permettant de garantir la reproductibilité de nos expériences et plus largement industrialiser nos solutions, ainsi qu’outiller et transformer les métiers de QuickSign pour objectiver et guider leur activité quotidienne.
L’équipe s’attache également à publier des articles scientifiques de temps à autre, la fréquence cible étant d’un article par an.

Tes missions

La mission principale de ce poste est de développer des services de traitement de données image et texte, à l’aide des technologies à l’état de l’art en Deep Learning afin de répondre à des besoins clients tels que :

• Lecture, classification de nouveaux documents
• Prise en charge de nouvelles zones géographiques
• Lutte contre la fraude / KYC (Know Your Customer)

Le poste a pour responsabilité la mise en service de ces modules chez QuickSign, depuis leur conception jusqu’à leur mise en production, ainsi que de leur suivi, avec le soutien des Data Engineers de l’équipe, ainsi que celui de nos DevOps.

Dans une démarche d’amélioration continue de la performance chez QuickSign, une veille régulière est organisée, toutes les semaines, deux membres de l’équipe présentent des technologies ou des papiers de recherche en 30 minutes, et l’équipe encourage vivement à assister et à présenter les travaux menés chez QuickSign dans le cadre de Meetups et/ou conférences en France/Europe portant sur nos domaines de spécialité.

Niveau d’études, expériences

Nous recherchons quelqu’un sortant d’une thèse en deep learning, ou dont une part significative des travaux s’appuie sur du deep learning, en vision ou en NLP, travaillant en python.

Compétences requises

• Python 3
• Tensorflow / PyTorch (nous travaillons en Tensorflow 2)
• Usage de git

Nous apprecions aussi

• Outil de versioning d’environnement (poetry) ou pour le ML (DVC/MLFlow)
• TF-Serving
• NoSQL (pour info nous utilisons MongoDB)
• gestionnaire de workflow : AirFlow
• GCP

Ton état d’esprit

Ce poste couvre, d’une part, des études R&D sur des thématiques de data science au sens large, afin de maintenir les produits proposés chez QuickSign à l’état de l’art. Il faut donc être force de proposition sur l’adaptation d’algorithmes récents à nos problématiques.

D’autre part, le passage des études R&D en production nécessite de garantir des taux de performances élevés (compromis ressources, temps, qualité). Il faut donc avoir de l’appétence pour développer du code suivant les guidelines de bon développement, en portant une attention particulière aux tests et au monitoring, afin de garantir le bon fonctionnement des modules Data en production.

Pourquoi nous rejoindre

Parce que nous sommes une start-up de la Fintech, en fort développement, passionnée par l’innovation !
Ce que tu trouveras chez nous :

• Un environnement de travail technophile et stimulant, une quête de l’excellence,
• Un partage de connaissances et de l’entraide en permanence entre équipes.

Mais aussi parce que nous souhaitons vous offrir un environnement de travail épanouissant, nous vous proposons :

• Des bureaux tout neufs au centre de Paris
• Une politique télétravail avec une indemnité télétravail chaque mois
• Une carte ticket restaurant (Swile)
• Une Mutuelle & un dispositif de Prévoyance financé majoritairement par QuickSign
• Une prise en charge des frais de transport (50%) ou d’un forfait mobilité
• Des jours de RTT en plus des 5 semaines de congés payés

Le process de recrutement est le suivant :

• call de 30min avec le manager : fit humain, esprit de synthèse.
• test technique de 1h30 : envoi de 2 papiers de recherche en amont, puis discussion détaillée sur la compréhension de ces papiers en séance.
• rencontre de 45min avec l’équipe
• entretien 45min avec le CTO (chef des devs)
• entretien 45min avec notre DGA et DRH

Tout est faisable en visio, sauf le dernier entretien, et l’entretien technique est d’expérience plus fluide en présentiel.