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Open SAS —Levallois-Perret (92)
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ML Engineer / DevOps (IT) / Freelance

OCSI -
Paris (75)

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Détails de l'emploi

Indépendant / freelance

Qualifications

PyTorch
UNIX
Git
Docker
Linux
Python
Enseignement

Description complète du poste

En tant qu?ingénieur ML au sein de l?équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expérience pratique de l?entraînement de modèles pour faciliter le travail quotidien de l?équipe ML Lab sur (leur neocloud de référence), ainsi que l?intégration avec les outils MLOps principalement basés sur AWS, en collaboration étroite avec un DevOps dédié.

Responsabilités principales

Permettre une expérimentation rapide : développer et maintenir des outils permettant aux chercheurs d?itérer rapidement sur de nouvelles approches ML

Gérer des expériences de recherche à grande échelle : concevoir et superviser des entraînements de modèles à grande échelle sur l?infrastructure , en assurant le suivi des expériences et leur reproductibilité

Faciliter les collaborations externes : permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l?accès à des ressources open source de pointe tout en respectant les contraintes de sécurité

Optimisation des performances et des ressources : analyser et optimiser les pipelines d?entraînement, gérer efficacement les ressources GPU

Développement d?outils de recherche : créer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines de recherche du laboratoire (nouvelles architectures, techniques d?entraînement, frameworks d?évaluation)

Transfert de connaissances inter-équipes : partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l?équipe ML Platform et les chercheurs groupe

Profil candidat:
Excellentes compétences en Python avec un accent sur la qualité du code de recherche

Expérience pratique avec des frameworks ML modernes (PyTorch, JAX ou équivalent) et bases solides en deep learning

Expérience dans la mise en place et la gestion d?expériences d?entraînement à grande échelle (entraînement distribué, suivi d?expériences, gestion des hyperparamètres)

Maîtrise des environnements GPU/CUDA et techniques d?optimisation

Aisance avec les systèmes Linux/UNIX et la ligne de commande

Maîtrise du versioning (Git) et des workflows collaboratifs

Expérience en conteneurisation (Docker) pour des environnements reproductibles

Familiarité avec les environnements cloud (idéalement AWS) pour la gestion des ressources

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