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HMH
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1 001 – 5 000 Employés
Sponsor de visa H1BCommerce électroniqueDéveloppement professionnelÉducation
HMH conçoit des programmes scolaires, des évaluations et des ressources pédagogiques pour l’enseignement de la maternelle à la fin du secondaire. Ses programmes couvrent la littératie, les mathématiques, les sciences, les sciences humaines et l’apprentissage socioémotionnel. HMH propose également du développement professionnel pour aider les enseignants à renforcer leurs pratiques pédagogiques et à soutenir les apprentissages des élèves.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur en apprentissage automatique, AWS SageMaker

Faites passer des modèles explicables d’évaluation des élèves du développement à la production sur AWS SageMaker. Contribuez aux produits éducatifs de HMH grâce à une modélisation, un déploiement, un suivi et une amélioration continue fiables.

USÉtats-Unis
110 000 $ – 115 000 $ / an
À distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
AWSPythonSQLTerraform

Description

  • Gérer le cycle de vie des modèles, de la préparation des données et de l’entraînement au déploiement, au suivi et aux mises à jour de versions
  • Explorer et valider les données avant et après l’ajustement des modèles, et consigner vos observations
  • Entraîner et valider des modèles en Python avec les tâches et les pipelines d’entraînement de SageMaker
  • Consigner les expériences dans MLflow et tester les modèles sur des cohortes de validation avant leur promotion
  • Assurer une traçabilité claire des données, du code, des poids et du service des modèles lors de l’enregistrement, de la promotion et du déploiement des versions
  • Mettre en production les modèles grâce à la revue de code et à l’intégration continue
  • Servir les modèles via des points de terminaison en temps réel et des traitements par lots avec un magasin de caractéristiques et Snowflake
  • Optimiser la latence, le coût et la capacité des modèles
  • Suivre la qualité des prédictions, les échecs et la dérive à l’aide de tableaux de bord et d’alertes
  • Examiner chaque mois l’état de la production et mener des analyses rétrospectives sans recherche de responsabilité individuelle
  • S’appuyer sur les éléments observés en production pour recommander des améliorations des modèles et alimenter les RFC de l’équipe
  • Aider les équipes d’analytique, de produit et de données à interpréter et à utiliser les résultats des modèles
  • Travailler avec des ingénieurs seniors ou staff au sein d’équipes organisées par flux de valeur
  • Développer des modèles généralisables à plusieurs matières ou programmes scolaires sans branches de code distinctes
  • Réaliser un nouveau scoring de grandes populations d’élèves tout en maintenant les services disponibles
  • Exploiter plusieurs versions de modèles en parallèle et les retirer en toute sécurité
  • Améliorer l’efficacité de l’entraînement et du service tout en préservant les résultats des modèles

Exigences

  • Expérience avérée dans la livraison de modèles ou de systèmes d’apprentissage automatique sur lesquels d’autres personnes s’appuient
  • Pour le niveau IC4, généralement au moins trois ans d’expérience pratique, ou un doctorat associé à une expérience pratique pertinente
  • Un master ou un doctorat dans une discipline quantitative, notamment en psychométrie, est attendu
  • Écrire du Python idiomatique, typé et testé
  • Maîtrise des pratiques CI/CD, de GitHub Actions et des infrastructures gérées avec Terraform
  • Solides compétences en SQL
  • Bonnes bases en statistique, notamment sur les notions de loi a posteriori et de vraisemblance, ainsi que sur les graphiques de calibration
  • Maîtrise de l’analyse exploratoire des données
  • Excellentes compétences en rédaction technique
  • Connaissances pratiques d’AWS, de préférence SageMaker
  • Connaissances pratiques d’un outil de suivi des expériences tel que MLflow
  • Capacité à déterminer quand un travail est prêt à être livré et à étayer cette décision par des éléments probants
  • Une expérience ou des connaissances en psychométrie ou en mesure éducative, en modèles de diagnostic cognitif ou réseaux bayésiens, en programmation probabiliste avec Stan ou PyMC, en R, en Snowflake et dbt, en Terraform, en GitHub Actions, en graphes de connaissances ou ontologies, ainsi qu’en données d’évaluation de la maternelle à la terminale constituent des atouts
  • Être autorisé à travailler aux États-Unis ; HMH participe au programme E-Verify

Avantages

  • Fourchette de salaire annuel de 110 000 à 115 000 $
  • Engagement en faveur de l’égalité des chances en matière d’emploi
  • Environnement de travail exempt de discrimination et de harcèlement

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À distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
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