The Walt Disney Company
The Walt Disney Company
The Walt Disney Company est une entreprise mondiale de divertissement fondée sur la narration, les personnages et les expériences proposées à ses visiteurs. Ses activités couvrent les parcs à thème et les complexes touristiques, les réseaux de médias, les studios de cinéma et les médias interactifs, avec des produits et des expériences qui touchent des publics du monde entier sur différentes plateformes et différents appareils. Fondée en 1923, Disney réunit une importante main-d’œuvre internationale dans les secteurs du divertissement, de l’hôtellerie, du voyage et de l’alimentation et des boissons, tout en accordant une attention particulière à la confidentialité, à la transparence et au respect des réglementations dans le traitement des données des consommateurs.

Ingénieur senior en apprentissage automatique

Concevez et déployez des modèles, des pipelines et des systèmes de production évolutifs d’apprentissage automatique pour l’activité technologique Commerce de Disney. Pilotez l’architecture ML, les pratiques MLOps et les travaux techniques dans le cadre de projets d’ingénierie.

Description

  • Concevoir et développer des modèles, des pipelines et des systèmes de production d’apprentissage automatique.
  • Faire évoluer les composants ML grâce à votre travail et à votre collaboration avec d’autres ingénieurs.
  • Créer des solutions techniques conformes aux spécifications et orienter les futures initiatives ML.
  • Réaliser des projets ML et des améliorations majeures de modèles à l’aide de technologies nouvelles ou existantes.
  • Définir les spécifications des composants, projets et améliorations de modèles ML qui vous sont confiés.
  • Examiner et écrire du code pour les pipelines d’entraînement, d’évaluation et d’inférence des modèles.
  • Contribuer à définir l’orientation architecturale des plateformes ML et de l’infrastructure de données.
  • Concevoir des composants ML pour des projets et documenter leurs spécifications.
  • Créer et piloter des flux de travail allant de l’ingestion des données au service des modèles.
  • Coordonner les livrables avec les équipes de science des données, d’ingénierie des données et de produit dans toute l’organisation.
  • Élaborer les spécifications système des projets ML qui vous sont confiés.
  • Fournir des conseils techniques de niveau senior aux ingénieurs ML et aux spécialistes des données moins expérimentés.
  • Diriger des équipes dans l’analyse des problèmes, le débogage des modèles et leur résolution.

Exigences

  • Au moins cinq ans d’expérience pertinente dans la conception, l’entraînement et le déploiement en production de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle.
  • Expérience avec Python et des frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.
  • Solide maîtrise de l’apprentissage supervisé et non supervisé, de l’évaluation des modèles et de l’ingénierie des caractéristiques.
  • Expertise des pratiques MLOps, notamment le versionnage des modèles, le suivi des expériences, le CI/CD pour le ML et la surveillance des modèles.
  • Expérience des services et de l’infrastructure ML dans le cloud, tels qu’AWS SageMaker, EC2 et S3.
  • Expérience des outils de pipeline et d’orchestration des données tels qu’Airflow, Spark et Kafka.
  • Connaissance des bases de données et des technologies de stockage telles que DynamoDB, Redshift et NoSQL.
  • Connaissance de Docker, Kubernetes et de la conteneurisation.
  • Connaissance des outils de manipulation des données.
  • Une expérience avec Snowflake est requise.
  • Expérience des systèmes de recommandation à grande échelle, de la personnalisation, du TAL ou de la vision par ordinateur.
  • Expérience de l’inférence ML en temps réel et des architectures de service à faible latence.
  • Connaissance des LLM et de l’intégration de l’IA générative dans des systèmes de production.
  • Une expérience de Java, notamment Spring Boot, est un atout.
  • Licence en informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine similaire, ou expérience professionnelle connexe.

Avantages

  • Le programme de rémunération peut inclure une prime et/ou des unités d’intéressement à long terme.
  • Avantages médicaux.
  • Avantages financiers.
  • Autres avantages.

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