MACHINE LEARNING ENGINEER F/H (H/F)
Référence : 01MD269369
Secteur d'activité : Distribution / Retail
Localisation :
Type d'offre : Indépendants/freelances
Description
SELFING est une société de conseil active dans les métiers de l'ingénierie, de la technologie de l'information, des services opérationnels et fonctionnels des entreprises.
L'ADN de SELFING se résume en 5 fortes valeurs : professionnalisme, expertise, fiabilité, qualité, réactivité.
SELFING se développe en privilégiant une proximité constante avec ses clients et ses consultants : management de proximité, qualité de service et recherche permanente de la performance afin d'offrir une satisfaction optimale à ses clients et à ses collaborateurs.
SELFING est présente sur les principaux secteurs d'activités, tels que l'énergie, l'environnement, la banque et l'assurance, le le Multimédia et le Numérique, la Grande Distribution, les transports, l'Industrie manufacturière, la santé et les sciences de la vie.
Nos consultants participent aux projets de développement et d'innovation de nos clients, tant sur des problématiques d'expertises techniques que managériales ou organisationnelles, en France et à l'international.
Afin de mener à bien nos nombreux projets, nous sommes amenés à rechercher et recruter de nouveaux talents à fort potentiel, selon les trois modes suivants :
- Candidats répondant à un projet spécifique ponctuel chez un client,
- Candidats présentant des compétences fréquemment demandées par des clients permettant d'anticiper nos réponses à leurs différents besoins,
- Candidats correspondant à une demande d'embauche directe d'un client.
L'ADN de SELFING se résume en 5 fortes valeurs : professionnalisme, expertise, fiabilité, qualité, réactivité.
SELFING se développe en privilégiant une proximité constante avec ses clients et ses consultants : management de proximité, qualité de service et recherche permanente de la performance afin d'offrir une satisfaction optimale à ses clients et à ses collaborateurs.
SELFING est présente sur les principaux secteurs d'activités, tels que l'énergie, l'environnement, la banque et l'assurance, le le Multimédia et le Numérique, la Grande Distribution, les transports, l'Industrie manufacturière, la santé et les sciences de la vie.
Nos consultants participent aux projets de développement et d'innovation de nos clients, tant sur des problématiques d'expertises techniques que managériales ou organisationnelles, en France et à l'international.
Afin de mener à bien nos nombreux projets, nous sommes amenés à rechercher et recruter de nouveaux talents à fort potentiel, selon les trois modes suivants :
- Candidats répondant à un projet spécifique ponctuel chez un client,
- Candidats présentant des compétences fréquemment demandées par des clients permettant d'anticiper nos réponses à leurs différents besoins,
- Candidats correspondant à une demande d'embauche directe d'un client.
Mission
Vous intégrerez notre département Digital Data et travaillerez sur notre plateforme digitale, la Product Digital Platform (PDP). Cette plateforme offre des solutions numériques basées sur les données pour créer des offres d'amélioration de l'habitat, combinant produits et services pour fournir la meilleure solution centrée sur le client.
Avec un référencement rapide et de haute qualité des articles, une offre axée sur les données et un catalogue exhaustif, la Product Digital Platform permet aux équipes de disposer d'une vue claire et en temps réel des produits disponibles. Elle assure également un processus de référencement des produits performant et agile pour les vendeurs, augmentant ainsi le nombre d'articles vendus en direct et par des tiers.
En tant que membre de l'équipe Data de la plateforme, vous serez impliqué dans des initiatives liées à l'intelligence artificielle (IA) en rapport avec la plateforme. Vos principales responsabilités incluront :
Industrialiser les solutions IA développées en R&D
Construire et maintenir la plateforme de machine learning (ML)
Assurer le fonctionnement des solutions ML
Collaborer avec les Data Scientists et l'équipe Digital pour la construction et la maintenance des solutions IA.
Avec un référencement rapide et de haute qualité des articles, une offre axée sur les données et un catalogue exhaustif, la Product Digital Platform permet aux équipes de disposer d'une vue claire et en temps réel des produits disponibles. Elle assure également un processus de référencement des produits performant et agile pour les vendeurs, augmentant ainsi le nombre d'articles vendus en direct et par des tiers.
En tant que membre de l'équipe Data de la plateforme, vous serez impliqué dans des initiatives liées à l'intelligence artificielle (IA) en rapport avec la plateforme. Vos principales responsabilités incluront :
Industrialiser les solutions IA développées en R&D
Construire et maintenir la plateforme de machine learning (ML)
Assurer le fonctionnement des solutions ML
Collaborer avec les Data Scientists et l'équipe Digital pour la construction et la maintenance des solutions IA.
Profil
Un Machine Learning (ML) Engineer est un spécialiste en informatique axé sur la recherche, la conception et la construction de systèmes d'intelligence artificielle (IA) autonomes destinés à automatiser les modèles prédictifs. Les ingénieurs en apprentissage automatique élaborent et créent des algorithmes d'IA capables d'apprendre et de faire des prédictions, définissant ainsi le domaine du machine learning.
L'ingénieur en apprentissage automatique sera responsable de :
Collaborer étroitement avec les data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe.
Contribuer à la production et à l'industrialisation de systèmes d'apprentissage automatique innovants de bout en bout.
Créer des systèmes intelligents pour la surveillance et l'observabilité en temps réel des modèles de ML et des données.
Partager les bonnes pratiques sur les outils de ML afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les data scientists dans toute l'entreprise.
Coacher, mentorer et recruter de nouveaux membres pour aider à augmenter l'efficacité et la croissance de l'équipe.
Solides compétences en ingénierie logicielle.
Capacité à écrire un code de qualité pour la production.
Aptitude avérée à choisir les méthodes de ML appropriées pour résoudre des problèmes dans les contraintes existantes, tout en gardant une vision claire des prochaines itérations et en équilibrant l'exploration et l'exploitation de différentes techniques.
Expérience dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact significatif sur les utilisateurs finaux.
Compréhension du cycle de vie de l'ingénierie du ML.
Stack demandée : Python, SQL, Spark, Docker / Kubernetes, GIT
VertexAI - Confirmé - Impératif
GCP - Confirmé - Impératif
ZenML - Confirmé - Important
DEVOPS - Expert - Important
Livrables attendus : Cadrage initiative IA / POC / Modèle ML
L'ingénieur en apprentissage automatique sera responsable de :
Collaborer étroitement avec les data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe.
Contribuer à la production et à l'industrialisation de systèmes d'apprentissage automatique innovants de bout en bout.
Créer des systèmes intelligents pour la surveillance et l'observabilité en temps réel des modèles de ML et des données.
Partager les bonnes pratiques sur les outils de ML afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les data scientists dans toute l'entreprise.
Coacher, mentorer et recruter de nouveaux membres pour aider à augmenter l'efficacité et la croissance de l'équipe.
Solides compétences en ingénierie logicielle.
Capacité à écrire un code de qualité pour la production.
Aptitude avérée à choisir les méthodes de ML appropriées pour résoudre des problèmes dans les contraintes existantes, tout en gardant une vision claire des prochaines itérations et en équilibrant l'exploration et l'exploitation de différentes techniques.
Expérience dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact significatif sur les utilisateurs finaux.
Compréhension du cycle de vie de l'ingénierie du ML.
Stack demandée : Python, SQL, Spark, Docker / Kubernetes, GIT
VertexAI - Confirmé - Impératif
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