Parser est une entreprise de solutions technologiques et de conseil fondée en 2018, qui aide les organisations à appliquer l’intelligence artificielle, les données et l’ingénierie logicielle à des besoins métier complexes. Son activité couvre le développement de logiciels sur mesure, l’exploitation de l’intelligence artificielle et des données, la conception de produits et le conseil en transformation numérique. Parser collabore avec des dirigeants technologiques pour concevoir des solutions adaptables, adaptées à leurs objectifs, en associant expertise en ingénierie, innovation concrète et partenariats durables avec ses clients.
Ingénieur backend senior, MLOps
Développez une infrastructure MLOps évolutive pour un leader mondial du secteur du voyage, avec des pipelines de données, le déploiement de modèles et des systèmes d’apprentissage automatique en temps réel. Rejoignez l’équipe hybride de Parser en Espagne.
Description
- Développez une infrastructure évolutive pour l’entraînement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique, ainsi que leur exécution par lots ou en temps réel.
- Créez et gérez des pipelines de données pour le traitement à grande échelle et l’ingénierie des caractéristiques.
- Optimisez l’utilisation des ressources de calcul et améliorez les performances de mise en service des modèles dans les systèmes d’apprentissage automatique.
- Mettez en place la supervision, la journalisation et les alertes pour les systèmes d’apprentissage automatique.
- Contribuez au développement des pratiques d’exploitation de l’apprentissage automatique, notamment des pipelines CI/CD.
- Collaborez avec des spécialistes des données pour mettre les modèles en production après leur développement.
- Évaluez et intégrez de nouvelles technologies.
- Accompagnez les ingénieurs juniors en assurant leur mentorat.
- Présentez des solutions techniques à des interlocuteurs variés.
Exigences
- Diplôme de licence ou de master en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine technique connexe.
- En général, 6 à 7 ans d’expérience dans des fonctions d’ingénierie logicielle, des données ou de l’apprentissage automatique.
- Solides compétences en résolution de problèmes.
- Maîtrise de Java ; des connaissances en Python sont souhaitées.
- Compréhension des algorithmes d’apprentissage automatique et des architectures de modèles.
- Expérience du développement de systèmes d’apprentissage automatique évolutifs et fiables.
- Expérience des plateformes cloud telles qu’AWS.
- Expérience de Docker ou d’autres technologies de conteneurisation.
- Expérience des systèmes de données évolutifs tels que Spark ou Kafka.
- Connaissance des outils CI/CD tels que GitHub Actions.
- Connaissance des technologies de mise en service de modèles telles que MLflow.
- Capacité à travailler efficacement avec différentes équipes.
Avantages
- Équipe conviviale et collaborative qui valorise le partage des connaissances et l’apprentissage continu.
- Culture de travail axée sur l’action.
- Possibilité de développer une infrastructure MLOps et d’apprentissage automatique pour des systèmes en temps réel avec des technologies telles que Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark et MLflow.