Responsable de l'ingénierie de l'apprentissage automatique

À propos de nous
Chez Trainline, notre objectif est de proposer des choix de voyage plus écologiques, en connectant les personnes et les lieux. Trainline permet à des millions de voyageurs de trouver et de réserver les billets au meilleur rapport qualité-prix parmi les transporteurs, les tarifs et les options de voyage via notre application mobile, notre site Web et nos canaux partenaires B2B très appréciés.
Les grands voyages commencent avec Trainline 🚄
Nous sommes la première plateforme ferroviaire indépendante d'Europe, aidant des millions de voyageurs à trouver et à réserver les voyages en train et en autocar au meilleur rapport qualité-prix via notre application, notre site Web et nos canaux partenaires.
Notre travail consiste à faire du voyage vert le meilleur choix. En créant une meilleure expérience de voyage en train, nous aidons davantage de personnes à choisir le train, créant ainsi un impact positif pour les clients, notre entreprise et la planète.
Nous sommes une équipe de plus de 1 000 Trainliners de plus de 50 nationalités, travaillant à Londres, Paris, Barcelone, Milan, Édimbourg et Madrid. C’est le moment idéal pour nous rejoindre et contribuer à façonner l’avenir du voyage.
Présentation de l'équipe Trainline Machine Learning et IA 👋
L’apprentissage automatique est au cœur de la mission de Trainline : aider des millions de personnes à faire chaque jour des choix de voyage durables. Nos modèles et nos agents IA aident les clients en cas de problème de voyage, effectuent des recherches et des recommandations sur nos applications et notre site Web, trouvent les meilleurs tarifs grâce à l'optimisation des prix et des itinéraires, personnalisent l'expérience avec l'IA générative et rendent notre marketing numérique plus intelligent. Nos équipes sont responsables du cycle de vie complet, de l'idée à la production, et travaillent en étroite collaboration avec des collègues de l'ensemble de l'entreprise pour accroître l'impact du ML et de l'IA chez Trainline.
Nous recherchons un responsable de l'ingénierie de l'apprentissage automatique pour diriger une équipe de 7 ingénieurs ML et ingénieurs de données au sein de notre pilier Core Experience, qui couvre la recherche, l'approvisionnement et le commerce. Le travail de votre équipe est au cœur de la manière dont les clients trouvent, comparent et achètent leurs billets. Vous serez responsable de ce que votre équipe expédie et de la manière dont elle l’expédie : la qualité des systèmes, le rythme de livraison et la croissance des personnes qui les construisent. Vous travaillerez aux côtés de data scientists, d’ingénieurs logiciels et de chefs de produits. Vous resterez suffisamment proche du travail technique pour faire de bons choix en matière d'architecture, de compromis et de risque. Ce qui nous unit, c'est la curiosité, l'amour de ce que nous faisons et le désir de faire du voyage durable un choix facile.

Dans ce rôle, vous allez... 🚄

• Diriger, coacher et développer une équipe d'ingénieurs ML et data. Cela signifie définir des attentes claires, donner des commentaires réguliers, gérer les performances et constituer une équipe inclusive où les gens font de leur mieux.

• Embaucher pour l'équipe, définir les rôles dont nous avons besoin et mener un processus d'entretien équitable et rigoureux

• Livraison propre : planifiez et hiérarchisez avec vos partenaires produits dans les domaines de la recherche, de l'approvisionnement et du commerce, débloquez l'équipe et expédiez des systèmes de ML et d'IA qui génèrent des résultats mesurables pour les clients et l'entreprise.

• Définir l'orientation technique des systèmes de votre équipe, y compris l'architecture, la construction ou l'achat, et savoir quand une approche plus simple bat une approche plus sophistiquée

• Assurez-vous que l'équipe se construit bien tout au long du cycle de vie : pipelines de données fiables, fonctionnalités de haute qualité, évaluation rigoureuse hors ligne et en ligne (y compris les tests A/B), déploiement, surveillance et maintenance continue fiables.

• Diriger l'équipe dans la création de systèmes agentiques de niveau production, en utilisant des harnais d'orchestration tels que LangGraph pour concevoir des flux de travail en plusieurs étapes, l'utilisation d'outils et des contrôles humains dans la boucle.

• Faire de l'évaluation une discipline d'ingénierie de premier ordre pour le travail de LLM et d'agent. Cela signifie des ensembles d'évaluation organisés, un LLM en tant que juge et un examen humain, un traçage, des tests de régression des invites et des agents, ainsi qu'une surveillance en ligne de la qualité, du coût et de la latence.

• Établir des garde-fous pour une utilisation responsable de l'IA, couvrant la sécurité, la confidentialité et des solutions de repli claires lorsqu'un agent ne devrait pas agir seul.

• Élever la barre en matière de pratique d'ingénierie grâce à des revues de code et de conception, CI/CD, MLOps, observabilité et sur appel.

• Établir des relations solides avec les hauts dirigeants et les équipes partenaires, en expliquant les progrès, les compromis et l'impact dans un langage simple.

• Contribuer à notre communauté plus large d'IA et de ML et aider à maintenir une culture d'apprentissage, de curiosité et d'expérimentation.

Nous serions ravis d'avoir de vos nouvelles si vous avez... 🔎

• Expérience des ingénieurs en gestion hiérarchique, y compris l'embauche, la gestion des performances et le développement de carrière

• Une solide expérience en tant qu'ingénieur ML, avec une expérience dans la mise en production de modèles et leur maintien en bonne santé à grande échelle.

• Suffisamment de connaissances en ingénierie des données (pipelines, modélisation des données et qualité des données) pour diriger les ingénieurs de données ainsi que les ingénieurs ML.

• Solides bases de Python et du génie logiciel, avec suffisamment de profondeur pratique pour réviser le code et les conceptions de manière crédible

• Profondeur dans au moins un domaine tel que le classement et la recommandation, la modélisation prédictive, l'optimisation ou le PNL, appuyée par une solide maîtrise des statistiques, de l'expérimentation et de l'ingénierie des fonctionnalités.

• Expérience avec une infrastructure ML moderne sur une plate-forme cloud majeure, idéalement AWS, couvrant le traitement des données distribuées, l'orchestration, la gestion des modèles et l'infrastructure en tant que code.

• Expérience pratique dans l'expédition de systèmes agents ou basés sur LLM, y compris les cadres d'orchestration d'agents, l'utilisation d'outils, RAG et le réglage précis là où ils gagnent leur place.

• Une approche disciplinée de l'évaluation du LLM et des systèmes d'agents, en utilisant des outils tels que Braintrust, et une vision claire sur la façon de savoir si un agent fonctionne bien en production.

• Communication claire avec les collègues techniques et non techniques, et bon jugement sur les priorités lorsqu'il y a plus à faire que de personnes pour le faire

Notre pile technologique 💻
Nous construisons principalement en Python sur AWS et choisissons les outils pour ce qu'ils font en production plutôt que pour la nouveauté. Vous n’avez pas besoin de tout savoir dès le premier jour.

• Données et calcul : S3, Athena, Spark sur EMR, SQL

• Orchestration et MLOps : Airflow, MLflow, Docker, ECS, Terraform, GitHub Actions pour CI/CD…

Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/trainline/machine-learning-engineering-manager-london-162059)