Ingénieur(e) principal(e) en apprentissage automatique
Remote
Offre publique gérée par hireVouch. Vous pouvez postuler directement sur RBB sans créer de compte, ou consulter l’offre d’origine.
- Agence de recrutement :
- hireVouch
- Lieu
- Remote
- Mode de travail
- Remote
- Type d'emploi
- Non divulgué
- Niveau d'expérience
- Non divulgué
- Département
- Non divulgué
- Fonction
- Machine Learning Engineering
- Secteur
- Software / Technology
- Publié le
- Non divulgué
Description du poste
hireVouch recrute un(e) ingénieur(e) principal(e) en apprentissage automatique pour un mandat canadien à distance au sein d’une entreprise exploitant des systèmes distribués à très haut volume. L’apprentissage automatique est déjà utilisé en production et l’organisation développe sa prochaine génération de capacités ML à mesure que les volumes de transactions et de données augmentent.
La personne contribue à définir l’architecture ML de bout en bout, depuis les données brutes et la génération de caractéristiques jusqu’à la livraison des modèles, leur déploiement, leur service et leur surveillance en production. Le mandat comprend les pipelines de données à grande échelle, les mécanismes fiables de livraison des modèles, les approches de déploiement et d’hébergement, l’optimisation de la performance, la conception technique et des processus, l’application de pratiques solides de génie logiciel et le leadership architectural auprès des équipes données, ML et logiciel.
Qualifications
• Maîtrise ou doctorat dans un domaine STEM, ou profondeur d’expérience équivalente comme scientifique de données, ingénieur(e) ML, architecte ML ou rôle connexe.
• Expérience pour faire passer le ML de l’expérimentation à une exploitation fiable en production.
• Connaissance approfondie des infrastructures et pipelines MLOps.
• Expérience de plusieurs approches de modélisation telles que classification, régression, recommandation, ciblage ou classement.
• Connaissances approfondies en mathématiques, probabilités, statistiques et algorithmes.
• Bonne compréhension des systèmes entourant les modèles : préparation des données, génération de caractéristiques, livraison, déploiement et surveillance.
• Jugement architectural de niveau principal, influence technique et sens des affaires interfonctionnel.
Informations complémentaires
Télétravail, Canada. L’organisation exploite des systèmes à très haut débit et met l’accent sur la stabilité à long terme; l’annonce mentionne de solides avantages incluant une contribution REER de l’employeur. Aucune fourchette salariale numérique n’est publiée.
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