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En tant qu'Ingénieur ML, vous intégrerez l'équipe ML Platform pour mettre en œuvre vos compétences en industrialisation et votre expertise en Python. Vous faciliterez les opérations du ML Lab sur Lambda.ai, tout en collaborant étroitement avec un ingénieur DevOps dédié. Votre objectif principal sera d'améliorer les processus d'entraînement de modèles de Machine Learning. Ce poste est proposé sous un contrat freelance avec un TJM de 600€.
- Créer et maintenir des outils pour permettre aux chercheurs d'expérimenter rapidement sur des approches ML.
- Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure Lambda.ai.
- Mettre en place le suivi des expériences et garantir leur reproductibilité.
- Faciliter les collaborations sécurisées avec des partenaires académiques.
- Optimiser les pipelines d'entraînement et gérer efficacement les ressources GPU.
- Développer des bibliothèques spécifiques aux besoins du Lab.
- Partager les connaissances issues de la recherche expérimentale au sein de l'équipe ML Platform.
Nous recherchons un candidat ayant plus de 5 ans d'expérience dans le domaine du Machine Learning, notamment dans des environnements académiques ou de recherche.
Compétences clés :
- Excellentes capacités en Python, axées sur la qualité du code.
- Expérience pratique avec PyTorch ou JAX et fondamentaux du Deep Learning.
- Maîtrise dans la mise en place d'entraînements distribués et gestion des hyperparamètres.
- Connaissance approfondie des environnements GPU/CUDA pour optimisation efficace.
- Compétences solides sous Linux/UNIX et utilisation d'outils CLI (Command Line Interface).
- Maîtrise de Git et Docker pour assurer la reproductibilité dans le développement cloud (idéalement AWS).
Nous valorisons une culture collaborative qui encourage le partage de connaissances entre collègues. Les candidats bénéficieront également d'une autonomie dans leurs projets ainsi que d'opportunités pour se former aux nouvelles technologies. Nos équipes travaillent à travers divers projets innovants qui favorisent une approche pragmatique entre rigueur scientifique et efficacité opérationnelle.
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