ML Engineer - Freelance

ML Engineer

Contexte

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, une équipe dédiée est créée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production.
Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. La stack technique est basée sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform.

Missions

• Créer un premier cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur

• Déployer ce projet et AB tester en production

• Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances

• Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest

• Organiser et structurer le stockage des données

• Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements

• Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capables de répondre aux besoins et au volume de données

• Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists

• Construire et maintenir les workflows de la CI/CD

• Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur

• Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation

• Faire de la veille technologique active dans le domaine

• Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Outils & Environnement

• Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow, etc.)

• Python, SQL

• Frameworks Flask ou FastAPI

• Infrastructure-as-code (Terraform)

• Technologies IA : TensorFlow, sklearn, etc.

• GitLab et GitLab CI/CD

• Méthodes Agile (Scrum ou Kanban de préférence)