Machine Learning Ops Engineer F/H

Résumé du poste
CDI
Paris
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
Compétences & expertises
Stratégie d'entreprise
Méthodologies Agile
Compétences en communication
Créativité et innovation
Java
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Thales
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

QUI SOMMES-NOUS ?

Thales Digital Factory s’inscrit dans le programme de transformation de Thales qui a pour ambition de devenir un acteur incontournable et exemplaire du digital, et ce dans l’ensemble de ses marchés. Notre mission consiste à accélérer la transition numérique du Groupe Thales en s'aventurant dans de nouveaux modes de travail et de décision. Notre stratégie s’articule autour de 6 valeurs : Responsabilisation, Orientée sur la donnée, Centrée sur l’utilisateur, Collaboration, Amélioration continue et Culture de l’échec. Nos bureaux se répartissent de Paris à Singapour en passant par Montréal au cœur d'écosystèmes innovants. Thales Digital Factory se distingue également grâce à son incubateur qui accompagne des start-ups internes et externes, ses plateformes digitales, son centre d’excellence Cloud et le développement de MVP, porteurs d’innovation pour l’offre digitale du Groupe et de nos clients.

Le Data Studio : L’équipe du Data Studio contribue projet après projet à la transformation Data & IA de tout Thales.

En relation avec toutes les entités business et fonctions de Thales, cette équipe développe et industrialise des solutions embarquant du machine learning, pour tout type de cas d’usage, d’utilisateurs et d’environnements technologiques. L’équipe intervient pendant tout le cycle de vie du projet, incluant également la qualification des opportunités à travers l’axe technique et le potentiel de valeur associé.

QUI ETES-VOUS ?

  • Vous êtes titulaire d'un Master 2 (BAC +5) d'une école d'Ingénieur ou d'un parcours universitaire et vous avez une expérience pratique de plus de 5 ans dans le domaine de l’intelligence artificielle ;

  • Vous faites preuve de motivation, d'autonomie et d'initiative ;

  • Vous avez une expérience de mise en place de solutions embarquant du machine learning, depuis la collecte de la donnée jusqu’à la mise en production monitorée de la solution par des utilisateurs ;

  • Vous faites preuve d'une grande disponibilité et d'une très forte réactivité ;

  • Vous êtes reconnu(e) pour votre esprit d'équipe et aimez le travail collaboratif

  • Une expérience dans une organisation agile est un plus.

COMPÉTENCES :

  • Vous comprenez les enjeux business autours de l’exploitation des données et le déploiement des solutions de Machine Learning et/ou de Deep Learning, ainsi que les problématiques inhérentes à la mise en production de telles solutions innovantes ;

  • Vous avez une maitrise des sujets de statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning 

  • Vous avez une expérience validée de déploiement de solution performantes à base de ML/DL en production, incluant du suivi de performance.

  • Vous avez une écoute développée et une communication fluide et claire, ainsi, vous êtes à l’aise pour vous exprimer et convaincre sur les objectifs, la rentabilité et les étapes de résolution de problèmes associés à vos modèles, permettant de convaincre un interlocuteur peu au fait des techniques ML ou DL ;

  • Vous avez une solide expérience en langage de programmation Python, bash. Java, Spark et Scala sont un plus ;

  • Vous savez utiliser de manière fluide les outils de déploiement et de suivi de performance de solution de type ML/DL, tels que : MLFlow, Airflow, Kubernetes, KubeFlow, DVC, Gitlab, Jenkins, Docker, FastAPI, Flask, …

  • Vous êtes familier avec les technologies Cloud (Azure est un plus)

Vous vous reconnaissez ?

Parlons missions !

CE QUE NOUS POUVONS FAIRE ENSEMBLE : 

En collaboration avec les autres membres du Data Studio constitués d’experts du métier de la Data et de l’IA :

  • Vous participez à l'évaluation des besoins métier avec les différentes entités de Thales ou les clients de Thales au travers d’atelier d’idéation et préconisez les approches algorithmiques et de déploiement adaptées en fonction des cas d’usage identifiés. Bien plus qu’une simple réponse technique à un problème bien défini, il vous sera demandé de concevoir une solution sur mesure pour répondre aux problèmes et objectifs que vous aurez vous-mêmes cernés lors d’échanges avec les parties-prenantes ;

  • Vous travaillez en binôme avec un data scientist en un temps resserré et définissez, sur la base des données à disposition, les modèles adéquats, ainsi que le cadre de déploiement et de suivi industriel, en fonction des problématiques rencontrées et des contraintes d’infrastructure cible ;

  • Vous évaluez et validez le déploiement des algorithmes de traitement de la donnée fondés sur des approches de statistiques, mathématiques et machine learning, dans une diversité d’environnements techniques (cloud privé ou public) et de quantité de données ;

  • Vous contribuez activement au partage de connaissances au sein de Thales Digital Factory en faisant régulièrement des retours sur vos récents travaux et approches innovantes ;

  • Vous communiquez au sein de Thales et auprès des clients de Thales pour valoriser les réalisations, les gains obtenus et les enseignements tirés des projets.

Ways of working : Immergé-e dans une organisation fonctionnant en mode agile, vous serez accompagné et soutenu par un Chief Product Owner et des partenaires commerciaux pour détecter des projets à forte valeur ajoutée au sein des Business Lines de Thales.

Par ailleurs, vous serez rattaché à la Discipline Data & Algorithme, qui regroupe les experts Data de l’organisation  Engineering & Digital. Au titre de sa stratégie d’entreprise apprenante, Thales impose à chaque membre de la discipline à consacrer 10% de son temps à l’apprentissage continue, ainsi lors de ces rituels de Discipline dédiés au partage et la montée en compétence, vous côtoierez des Data Architect, Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Expert BI, Algorithmicien.

Innovation, passion, ambition : rejoignez Thales et créez le monde de demain, dès aujourd’hui.

Envie d’en savoir plus ?

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