Lead ML Engineering (26)
Le besoin
Contexte de la mission
Création d'une équipe dédiée à la personnalisation (PO, DS, Lead MLE, MLE) pour lancer des cas de recommandation et de ML en production. Stack GCP incluant Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow/Cloud Composer (et autres services GCP). Objectifs : créer les premiers use cases, déployer & A/B tester en prod, monitorer la performance.
Activités attendues
Définir l'architecture & la feuille de route technique (performance, scalabilité, sécurité).
Coacher l'équipe pour garantir la qualité du code/modèles.
Concevoir, construire & maintenir des pipelines ML de la collecte à l'exposition via API REST.
Organiser le stockage ; assurer scalabilité, sécurité, stabilité des environnements.
Mettre en place des infrastructures scalables et les workflows CI/CD ; industrialiser les modèles avec les DS.
Collaborer avec Data Engineers & équipes techniques ; documentation & veille ; participation au cadrage/planification/réalisation.
Compétences requises
≥ 5 ans d'expérience data/ML ; déploiement prod de modèles.
GCP (Composer, Cloud SQL, Cloud Run, IAM), Python & SQL, Terraform/Terragrunt, GitLab & GitLab CI/CD.
Flask/FastAPI, SQLAlchemy, Pgvector, Pandas, Hugging Face ; solides bases structures de données / code / architecture ; Agile (Scrum/Kanban) ; vulgarisation technique en français.
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