Développeur Java senior (à distance, Pologne)
Miratech
Concevez des systèmes d’administration fiscale en Java pour les clients du secteur public de Miratech. Développez des microservices, des intégrations, des tests et des solutions CI/CD.
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SSC HR Solutions est un cabinet de conseil en ressources humaines proposant une offre complète, fondé en 2006. L’entreprise aide les organisations à gérer leurs effectifs tout au long du cycle de vie des collaborateurs, du recrutement et de l’administration du personnel jusqu’à la fin de la relation de travail, grâce à des services adaptés à leurs besoins spécifiques en matière de développement des talents. Présente en Égypte, aux Émirats arabes unis, en Arabie saoudite et à Bahreïn, SSC HR Solutions accompagne des organisations des secteurs du conseil, de la logistique et de la santé afin de répondre à leurs besoins en personnel et de soutenir un développement durable de leur activité.
Ingénieur senior en machine learning pour les télécommunications, télétravail en Égypte
Développer et exploiter des systèmes de machine learning en production pour des applications de télécommunications, notamment la prédiction du churn, la segmentation et la prévision. Piloter les flux MLOps couvrant le déploiement, la supervision, le versionnage des modèles et le réentraînement.
Description
- Développer et déployer des modèles de machine learning prêts pour la production dans le secteur des télécommunications
- Créer des solutions de prédiction du churn, de segmentation et de regroupement des clients, ainsi que de prévision de la demande
- Préparer, nettoyer, transformer et analyser des jeux de données clients à grande échelle
- Concevoir et sélectionner des caractéristiques favorisant l'efficacité des modèles de machine learning
- Entraîner, valider et évaluer des modèles supervisés et non supervisés
- Utiliser Python pour la préparation des données, le développement et la validation des modèles, ainsi que l'automatisation
- Utiliser SQL pour extraire, transformer et traiter des données provenant de plusieurs sources
- Construire et maintenir des pipelines MLOps tout au long du cycle de vie du machine learning
- Superviser le versionnage des modèles, le déploiement, la supervision en production et le réentraînement
- Suivre les performances en production ainsi que la dérive des données ou des modèles, et appliquer des mesures correctives si nécessaire
- Collaborer avec les ingénieurs data, les data scientists et les parties prenantes métier sur des solutions de machine learning évolutives
- Maintenir des modèles fiables, faciles à maintenir et prêts pour la production
- Améliorer les modèles, les caractéristiques et les flux de travail de machine learning à partir des résultats observés en production
Exigences
- Au moins quatre ans d'expérience en machine learning, en science des données ou dans un domaine connexe
- Expérience obligatoire dans les télécommunications ou le secteur Telco
- Expérience avérée dans la création et le déploiement de modèles de ML en production pour des cas d'usage Telco tels que le churn, la segmentation des clients, la prévision de la demande et la prédiction des comportements
- Maîtrise solide des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé
- Expérience pratique avancée de Python pour la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques et le développement de modèles
- Solides compétences en SQL pour accéder aux données clients, les traiter et les analyser
- Expérience pratique de la préparation des données clients et de l'ingénierie des caractéristiques
- Expérience pratique des MLOps, notamment du versionnage des modèles, du déploiement, de la supervision en production et du réentraînement
- Expérience de MLflow ou d'une plateforme comparable de gestion du cycle de vie des modèles et des MLOps
- Expérience du passage de modèles de machine learning du développement à la production et de leur maintenance ultérieure
- Capacité à évaluer les performances des modèles et à identifier les axes d'amélioration
- Bonne compréhension de l'ensemble du cycle de vie du machine learning
- La connaissance de Dataiku ou d'une plateforme d'entreprise comparable de machine learning constitue un atout
- Une expérience de Spark, des feature stores ou de l'uplift modeling constitue un atout
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