Onclusive fournit des logiciels de veille médiatique et de mesure des relations publiques aux équipes de communication, aux marques et aux agences. Sa plateforme Analyst recueille les retombées des médias numériques, imprimés, audiovisuels et sociaux grâce à un robot d’indexation mondial de l’actualité, aidant ainsi les utilisateurs à suivre les médias acquis et détenus, à mesurer l’impact de leurs communications et à dégager des enseignements sur leurs campagnes. L’entreprise propose également de l’écoute sociale, des analyses, la gestion des contacts presse, une base de données médias, le Data-as-a-Service et des services de conseil pour soutenir la production de rapports, la gestion des salles de presse et les relations avec les médias. Onclusive accompagne des entreprises et des agences à l’international et exerce dans les domaines du conseil, du marketing et du SaaS.
Directeur de l’apprentissage automatique chez Onclusive (Hybride, Inde)
Pilotez le NLP, la vision par ordinateur et l’IA générative en production pour la plateforme d’analyse des médias d’Onclusive. Définissez la stratégie ML, renforcez le MLOps et constituez des équipes IA performantes.
Description
- Piloter la stratégie IA/ML à long terme d’Onclusive en cohérence avec les plans produit et les priorités de l’entreprise
- Identifier des opportunités à forte valeur en IA/ML et collaborer avec les équipes produit et ingénierie pour les mettre sur le marché
- Agir en tant qu’autorité senior en IA/ML, en promouvant les méthodes actuelles et de solides pratiques d’ingénierie
- Transformer les défis de l’entreprise en produits d’IA avec des indicateurs de réussite clairement définis
- Piloter l’ensemble du cycle de vie du ML, de la recherche et de la conception à l’expérimentation, la validation, le déploiement et l’amélioration
- Développer et faire évoluer les capacités MLOps afin de garantir la reproductibilité, la fiabilité, l’observabilité, la maîtrise des coûts et une livraison fiable des modèles
- Définir les normes d’architecture pour le ML en production, les pipelines de données, les systèmes d’embeddings, les modèles auto-hébergés et l’IA agentique
- Promouvoir de solides pratiques de programmation, la revue de code, le contrôle de version, la CI/CD, les tests et la documentation
- Diriger l’exécution Agile au moyen de la planification des sprints, des OKR trimestriels, des revues techniques et des rétrospectives
- Superviser les pipelines de données d’IA, notamment les traitements par lots, les systèmes orientés événements et les mécanismes de retour d’information
- Évaluer les conceptions de systèmes et orienter les décisions architecturales clés
- Accompagner et développer les ingénieurs ML, les data scientists et les ingénieurs plateforme
- Développer une organisation IA/ML hautement performante tout en entretenant une solide culture d’ingénierie
- Définir des attentes claires, fournir des retours constructifs et soutenir le développement de carrière individuel
- Diriger un processus d’entretien et de recrutement rigoureux et efficace
- Collaborer avec la gestion produit sur la stratégie, la priorisation, les feuilles de route et la livraison IA/ML
- Travailler avec les équipes plateforme de données, sécurité et conformité pour respecter les obligations du RGPD, de l’AI Act de l’UE et de SOC 2
- Tenir la direction et l’ensemble de l’organisation informés
- Représenter la fonction IA/ML dans les discussions de l’entreprise sur la stratégie, la gouvernance et l’innovation
Exigences
- Formation avancée en informatique, mathématiques appliquées, statistiques ou discipline technique connexe, ou expérience professionnelle équivalente
- Un MPhil ou un doctorat est fortement souhaité
- Au moins 10 ans d’expérience professionnelle en ingénierie ML et IA
- Au moins deux ans dans un rôle de direction
- Expertise en NLP, vision par ordinateur, recherche sémantique, IA générative et systèmes ML de production à grande échelle
- Expérience pratique dans la conception et l’exploitation de pipelines MLOps, de flux de données et d’infrastructures de mise à disposition de modèles en production
- Réussite démontrée dans le passage de solutions ML du concept initial à la production, puis dans leur optimisation continue avec des résultats commerciaux mesurables
- Expérience significative de la gestion et du développement d’équipes ML pluridisciplinaires dans une organisation orientée produit
- Capacité à créer un consensus entre les équipes et à communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques
- Maîtrise avancée de Python
- Connaissance pratique de Transformers, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace et PEFT
- Solide expérience du cloud avec AWS, GCP ou Azure, ainsi que des plateformes d’inférence basées sur Kubernetes
- Expérience de dbt, Airflow, Kafka, Spark et des technologies modernes de plateformes de données
- Forte orientation produit, centrée sur les besoins des utilisateurs, l’adoption et les résultats mesurables
- Expérience de la responsabilité de produits et de feuilles de route, idéalement avec des responsabilités de Product Owner
Avantages
- Rémunération et avantages compétitifs
- Mode de travail hybride
- Options de travail flexibles
- Ressources dédiées à la santé mentale
- Programmes favorisant le bien-être et l’équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle
- Possibilités de développer ses compétences et d’évoluer professionnellement