ML Engineer/Ops

Contexte
L'équipe travaille sur des algorithmes de détection d'objets d'intérêt militaire sur des images satellites.
Le pôle est composé d'une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists.
Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer rapidement l'équipe en particulier pour travailler sur le développement d'un Retraining Kit.
• L'objectif est de permettre à nos clients de réentraîner certains de nos détecteurs sur leurs propres données et cas d'usage.
• Ce kit s'appuiera sur plusieurs modules internes, notamment pour préparer les données, lancer et suivre les entraînements, évaluer les performances et packager le détecteur réentraîné.
Nous cherchons à renforcer l'équipe avec un profil ML Engineering capable de contribuer à la mise en production de ce kit.
• La personne fera partie intégrante de l'équipe et s'intègrera dans une squad de 3 personnes.
• La mission sera d'une durée minimale de 6 mois.
• La personne devra venir sur le site à Paris au minimum 2 jours par semaine.
Mission
Les missions principales sont :
• Développer le Retraining Kit en s'appuyant sur les modules internes .
• Valider et fiabiliser le kit pour un déploiement client via des tests de bout en bout, l'amélioration des workflows, de la qualité logicielle et de la documentation.
Conditions de la mission :
Intégration dans une squad de 3 personnes,
Mission de 6 mois minimum
Présence sur site à Paris 2 jours par semaine

Profil recherché

Une formation en Software Engineering, en machine learning, computer vision ou domaine similaire.
2 ans d'expérience minimum en ML Engineering
très bonne connaissance de Python/Pytroch et des bonnes pratiques en développement logiciel et d'outillage
Expérience en Deep Learning et / ou Computer Vision
D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD).
Une connaissance de l'imagerie satellite est un plus.
En terme de méthodologie de travail : d'une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique
En terme de soft skills :
D'autonomie et de capacité à investiguer un problème de bout en bout.
D'une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs.
D'ouverture d'esprit, communication, et travail en équipe.