Chez Stonal, l’équipe IA aide à classer et récupérer des données à partir des documents mobiliers que nous confient nos clients à l’aide de technologies de NLP (mais pas que) avancées.

Nous souhaitons renforcer l’équipe IA composée aujourd’hui de 5 personnes.

Nous sommes à la recherche d’un profil expérimenté pour occuper un rôle hybride de ML Engineer / MLOps au sein de notre équipe. Ce poste est destiné à un expert en machine learning et en opérations ML, passionné par la conception, le développement et la gestion de modèles de machine learning innovants. Le candidat travaillera au sein de l’équipe IA et en étroite collaboration avec nos équipes de développeurs et produit pour comprendre et répondre aux besoins de nos clients. En tant que ML Engineer / MLOps Engineer, vous jouerez un rôle clé dans la mise en œuvre de solutions de machine learning efficaces et robustes, en veillant à leur intégration et performance optimales dans nos produits et services.

En tant que ML Engineer / MLOps Engineer, vous aurez pour responsabilités :

• Concevoir, développer et maintenir des modèles de machine learning pour diverses applications, en collaboration étroite avec les équipes de data scientists.

• Mettre en place et gérer des pipelines d’intégration et de livraison continues pour ces modèles, en utilisant Jenkins.

• Gérer l’infrastructure et les services cloud nécessaires pour le déploiement et le fonctionnement des modèles, principalement sur AWS et EKS.

• Automatiser les processus de test, de validation, de déploiement et de réentraînement des modèles de machine learning.

• Surveiller et optimiser les performances des modèles en production.

• Assurer la conformité et la sécurité des données et des modèles dans des environnements cloud.

• Documenter les processus et créer des guides pour les meilleures pratiques en ML et MLOps.

Expérience

• Titulaire d’un MS ou d’un doctorat en informatique, machine learning, ingénierie ou un domaine connexe.

• Expérience significative dans le domaine du machine learning et des opérations ML (MLOps).

• Maîtrise des frameworks de machine learning tels que TensorFlow et/ou PyTorch.

• Compétences avancées en gestion de l’infrastructure cloud, en particulier AWS et EKS.

• Expérience avec les conteneurs et les orchestrateurs, tels que Docker et Kubernetes.

• Solides compétences en programmation, notamment en Python, et familiarité avec des bibliothèques de ML telles que scikit-learn, Keras, etc.

• Expérience avec des outils de suivi de modèles et de gestion de l’expérimentation tels que MLflow, Kubeflow ou Weights & Biases.

• Capacité à travailler de manière autonome et en équipe, avec de solides compétences en résolution de problèmes.

• Excellentes compétences en communication, capable de présenter des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.

• Expérience avec la technologie OCR et le traitement d’images.

• Bonus : Expérience avec des outils comme LangChain

Vous serez amenés à réaliser:

• Un entretien avec le manager de l’équipe IA et éventuellement des membres de son équipeFormulaire de candidature

• Un entretien avec le CTO

• Un entretien avec le service RH