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, Disney Commerce
Dirigez la conception, l’entraînement, le déploiement et l’exploitation de modèles et de pipelines d’apprentissage automatique évolutifs pour Disney Commerce. Pilotez la réalisation technique, les pratiques MLOps et les flux complets de mise à disposition des modèles.
Description
- Concevoir, développer, entraîner et déployer des modèles, des pipelines et des systèmes d’apprentissage automatique de complexité modérée à élevée
- Prendre en charge le développement de modèles, de pipelines et de systèmes d’apprentissage automatique destinés à la production
- Faire progresser le développement des composants d’apprentissage automatique grâce à des contributions individuelles et à la collaboration avec d’autres ingénieurs
- Créer des solutions techniques conformes aux spécifications et orienter les futures initiatives d’apprentissage automatique
- Livrer les projets d’apprentissage automatique assignés et des améliorations importantes des modèles à l’aide de technologies existantes ou émergentes
- Définir les spécifications des composants, projets et améliorations de modèles d’apprentissage automatique assignés
- Écrire et relire le code des pipelines d’entraînement, d’évaluation et d’inférence des modèles
- Contribuer à définir l’architecture des plateformes d’apprentissage automatique et de l’infrastructure de données
- Développer et diriger des flux de travail complets d’apprentissage automatique, de l’ingestion des données à la mise à disposition des modèles
- Coordonner les livrables avec les équipes de science des données, d’ingénierie des données et de produit dans toute l’organisation
- Agir comme référent technique senior et conseiller auprès des ingénieurs en apprentissage automatique et des data scientists moins expérimentés
- Guider les membres de l’équipe dans l’analyse des problèmes, le débogage des modèles et la résolution des incidents
Exigences
- Au moins cinq ans d’expérience pertinente dans la conception, l’entraînement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique destinés à la production à grande échelle
- Maîtrise de Python et de frameworks d’apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn
- Maîtrise approfondie des fondamentaux de l’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé et non supervisé, l’évaluation des modèles et l’ingénierie des caractéristiques
- Expérience approfondie des pratiques MLOps telles que le versionnage des modèles, le suivi des expériences, le CI/CD pour l’apprentissage automatique et la surveillance des modèles
- Expérience des services et de l’infrastructure d’apprentissage automatique dans le cloud, notamment AWS SageMaker, EC2 et S3
- Expérience des technologies de pipelines et d’orchestration des données telles qu’Airflow, Spark et Kafka
- Connaissance de DynamoDB, Redshift, NoSQL et des technologies de stockage de données associées
- Connaissance de la conteneurisation avec Docker et Kubernetes
- Connaissance des outils de manipulation des données
- Une expérience de Snowflake est requise
- Expérience des systèmes de recommandation à grande échelle, de la personnalisation, du traitement du langage naturel ou de la vision par ordinateur
- Expérience dans la conception d’architectures d’inférence d’apprentissage automatique en temps réel et de mise à disposition à faible latence
- Connaissance du déploiement de grands modèles de langage et d’intelligence artificielle générative dans des systèmes de production
- Une expérience de Java, notamment Spring Boot, est un atout
- Diplôme de licence en informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe, ou expérience professionnelle pertinente équivalente
Avantages
- Le package de rémunération peut inclure une prime et/ou des unités d’intéressement à long terme
- Avantages médicaux, financiers et/ou autres