Ingénieur ML Ops

À propos de nous
Harmattan AI est un système de défense de nouvelle génération qui construit des systèmes de défense autonomes et évolutifs. Suite à la clôture d'un projet de série B de 200 millions de dollars, valorisant l'entreprise à 1,4 milliard de dollars, nous élargissons nos équipes et nos capacités pour fournir des systèmes critiques aux forces alliées.
Notre travail est guidé par des valeurs claires : créer des technologies ayant un impact réel, rechercher l'excellence dans tout ce que nous faisons, fixer des objectifs ambitieux et relever les défis techniques les plus difficiles. Nous opérons dans un environnement exigeant où rigueur, appropriation et exécution sont attendues.

À PROPOS DU RÔLE
Nos équipes ML construisent et optimisent les modèles au cœur de notre pile d'autonomie. À mesure qu'une équipe évolue, le flux de travail sur lequel les modèles s'exécutent doit passer d'une configuration manuelle et organique à une configuration contrôlée, automatisée et reproductible.
En tant qu'ingénieur MLOps, opérant à Paris, Lausanne ou Zurich, vous posséderez cette machine, à travers les pipelines de formation et d'évaluation, l'IC, le suivi des expériences et la reproductibilité, afin que les modèles soient formés, comparés et comparés de manière contrôlée et reproductible. Vous permettez aux modélisateurs de se concentrer sur les modèles plutôt que sur l'infrastructure, et vous définissez la norme sur laquelle l'équipe s'appuie.
RESPONSABILITÉS

• Pipelines de formation et d'évaluation : créez et maintenez les pipelines de formation et d'évaluation reproductibles sur lesquels les modélisateurs s'exécutent, ainsi que les modèles de pipeline et les outils sur lesquels ils s'appuient. Le verdict sur la qualité du modèle appartient aux modélistes.

• CI et reproductibilité : rapprochez le travail CI du ML et effectuez des exécutions véritablement comparables entre le code, la configuration et les modèles.

• Registre des modèles : maintenez un registre du cycle de vie des modèles, du bac à sable à la production.

• Suivi et journalisation des expériences : gardez les résultats comparables et traçables au sein de l'équipe.

• Automatisation des tests : aidez à intégrer les tests sur l'appareil et le matériel dans la boucle à l'automatisation et à collecter les résultats.

EXIGENCES DU CANDIDAT

• Formation : Un diplôme dans un domaine STEM ou une expérience pratique équivalente. L’expérience pratique en matière de pipeline, d’IC et de reproductibilité compte plus que le diplôme spécifique.

• Expérience MLOps : création et maintenance de pipelines ML, de CI et de suivi d'expériences dans un environnement de production ou de recherche réel, idéalement en prenant un flux manuel et en le rendant contrôlé et reproductible.

• Ingénierie : Fort en Python et en ingénierie logicielle pour l'infrastructure.

• Bonus : découvrez le câblage des pipelines pour les tests sur l'appareil ou sur le matériel dans la boucle.

• Attributs : Systématique, soucieux de la fiabilité et orienté vers le service afin que l'équipe soit habilitée, pragmatique et douée pour réduire les frictions.

• Engagement : dévouement à 100 % à la mission d'Harmattan AI consistant à fournir un avantage défensif aux nations alliées grâce à une technologie éthique et à fort impact.

Nous sommes impatients de savoir comment vous pouvez contribuer à façonner l’avenir des systèmes de défense autonomes chez Harmattan AI.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/signal-processing-engineer-rf-processing-analytics/ml-ops-engineer-paris-403641)