Machine Learning Engineer Senior - Freelance

Description de l'offre

L'équipe ML Platform s'attache à maximiser la productivité des chercheurs en Machine Learning en développant

des bibliothèques, des services et des bonnes pratiques, tout en garantissant un déploiement robuste des modèles

à grande échelle.

Au sein de cette structure, le ML Lab est une équipe de recherche dédiée aux travaux académiques à la pointe de

l'état de l'art. Elle requiert des outils et une infrastructure dédiés, indépendants de l'infrastructure interne standard,

afin d'accéder librement aux ressources open-source les plus récentes et de collaborer de manière sécurisée avec

des partenaires académiques externes.

Responsabilités Principales

Favoriser l'expérimentation rapide : Concevoir et maintenir l'outillage applicatif permettant aux chercheurs

d'itérer très rapidement sur des architectures de ML novatrices.

Gestion d'expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser les campagnes

d'entraînement distribué sur l'infrastructure Lambda.ai, en mettant en œuvre le suivi des expériences

(experiment tracking) et la reproductibilité des résultats.

Facilitation de la collaboration externe : Garantir une collaboration fluide et sécurisée avec les partenaires

académiques et faciliter l'accès aux ressources open-source de pointe tout en respectant les exigences de

sécurité.

Optimisation des performances & ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement de modèles,

et gérer efficacement l'allocation et l'utilisation des ressources GPU/CUDA.

Développement d'outils de recherche sur-mesure : Développer des bibliothèques, utilitaires et frameworks

d'évaluation spécifiques aux domaines de recherche du laboratoire.

Transfert de connaissances inter-équipes : Diffuser les apprentissages issus des recherches expérimentales

auprès de l'équipe ML Platform élargie et des chercheurs.

Profil recherché

Compétences Techniques (Hard Skills)

• Ingénierie Python : Très bon niveau exigé, orienté

qualité de code pour la recherche.

• Frameworks ML : Maîtrise de PyTorch, JAX ou

équivalents, et fondamentaux du Deep Learning.

• Large-scale Training : Entraînement distribué, suivi

d'expériences, gestion des hyperparamètres.

• GPU & Infra : Environnements GPU / CUDA,

optimisation, Linux / UNIX, Docker, Git.

• Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS

idéalement, Lambda.ai).

Savoir-être (Soft Skills)

• Passion pour la recherche : Veille constante sur l'état

de l'art ML et esprit critique face aux nouvelles

techniques.

• Communication : Anglais indispensable (écrit et oral)

pour documenter la recherche et échanger.

• Autonomie & Pragmatisme : Capacité à évoluer dans

des contextes de recherche parfois ambigus et savoir

arbitrer entre rigueur académique et vitesse d'exécution.

• Esprit d'équipe : Aisance de travail avec des

chercheurs, partenaires externes et ingénieurs.

Python (Research Quality) PyTorch / JAX Lambda.ai AWS GPU / CUDA Distributed Training Docker MLOps English Mandatory

À propos de Collective.work

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