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Permettez aux chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle dans un environnement hybride. Utilisez neocloud pour la recherche et AWS pour MLOps en production. Vous serez responsable de gérer les entraînements de modèles à grande échelle en utilisant des ressources GPU distribuées tout en assurant la reproductibilité des expériences.
- Gérer les entraînements de modèles ML à grande échelle (GPU / distribué)
- Optimiser les ressources informatiques (GPU, compute)
- Créer des outils internes pour la recherche en machine learning
- Faire le lien entre recherche académique et production industrielle
Vous devez maîtriser l'anglais et avoir plus de 5 ans d'expérience en ingénierie ML. Une expérience dans une entreprise très technique, comme une scale-up ou deeptech, est requise. Compétences clés :
- DevOps
- Machine Learning
- Recherche
- Production Industrielle
- Reproductibilité
Nous offrons un contrat flexible avec des horaires réguliers permettant un bon équilibre vie professionnelle/vie personnelle. Les projets sont orientés vers l'innovation technologique et vous aurez l'opportunité d'évoluer dans un cadre enrichissant sur le plan professionnel.
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