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 expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités ClésFavoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences (experiment tracking) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs