Machine Learning Ops Engineer (H/F/N)
Paris, France
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Believe
Discover how we help independent artists and labels grow at each stage of their development. Together, let's shape the future of music industry.Description de l'entreprise
Believe est l'un des leaders mondiaux du marchĂ© de la musique numĂ©rique. Believe a pour missionÂ
dâaccompagner les artistes et les labels locaux dans lâĂ©cosystĂšme digital en leur offrant des solutions Ă Â
chaque Ă©tape de leur carriĂšre et de leur dĂ©veloppement.Â
Ce sont plus de 2037 salariés dans plus de 50 pays qui accompagnent les artistes avec expertise,
respect, Ă©quitĂ© et transparence.Â
Afin de soutenir notre forte croissance sur tous les continents, nous sommes constamment Ă lâaffĂ»t deÂ
nouveaux Believers. Rejoignez-nous afin quâensemble, nous ayons un impact fort et plus positif surÂ
lâindustrie musicale !
Believe est cotĂ©e sur le compartiment A du marchĂ© rĂ©glementĂ© dâEuronext Paris (Ticker : BLV, ISIN :Â
FR0014003FE9).
Ready to #setthetone with Believe?
Description du poste
Le rĂŽle de Machine Learning Engineer Ops est Ă pourvoir au sein du Data Office, pĂŽle d'expertise data de Believe regroupant les activitĂ©s de data management, data engineering, data science, d'architecture et de data translation.Â
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En tant que ML Engineer Ops, vous serez responsable de concevoir, mettre en Ćuvre et maintenir l'infrastructure nĂ©cessaire pour dĂ©ployer, surveiller et scaler les modĂšles d'apprentissage automatique. Vous travaillerez en Ă©troite collaboration avec les data scientists et data engineers afin de garantir que les modĂšles soient dĂ©ployĂ©s de maniĂšre fiable et efficace dans des environnements de production.Â
Principales responsabilitĂ©s :Â
Proposer lâoutillage nĂ©cessaire aux data scientists afin dâaccroĂźtre lâefficacitĂ© et la robustesse des projets ainsi que leur monitoring.Â
Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes architecture, data engineering et les data scientists pour comprendre les exigences des modĂšles, les spĂ©cifications des donnĂ©es et les objectifs du projet.Â
IntĂ©grer les modĂšles d'apprentissage automatique dans l'infrastructure, en veillant Ă l'efficacitĂ© opĂ©rationnelle rĂ©pondant aux besoins utilisateurs.Â
Concevoir et mettre les solutions qui permettent une interaction avec les modĂšles de machine learning (API, endpoint..)Â
CrĂ©er et maintenir des pipelines de donnĂ©es afin d'assurer un flux cohĂ©rent de donnĂ©es vers et depuis les modĂšles (feature engineering). Â
Appliquer les pratiques DevOps pour l'intĂ©gration continue, le dĂ©ploiement et la surveillance des modĂšles d'apprentissage automatique.Â
Surveiller les performances des modĂšles et mettre en Ćuvre des outils pour ce faireÂ
Assurer la sĂ©curitĂ© et la confidentialitĂ© des donnĂ©es traitĂ©es par les modĂšles d'apprentissage automatique en collaboration avec lâĂ©quipe Data Mangement ainsi que le CISO groupe.Â
Se tenir au courant des derniĂšres avancĂ©es dans les domaines de l'apprentissage automatique et du gĂ©nie logiciel afin d'apporter des solutions innovantes.Â
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Stack techniqueâŻ: Snowflake, Snowpark, AWS, MLFlowÂ
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Qualifications
Master ou Ă©cole d'ingĂ©nieur spĂ©cialisĂ©e en mathĂ©matique, informatique, statistiqueÂ
ExpĂ©rience confirmĂ©eâŻ(minimum 5 ans dâexpĂ©rience)âŻen tant que Machine Learning Engineer ou Data Engineer Engineer, avec une solide comprĂ©hension des deux domaines.Â
MaĂźtrise des bibliothĂšques/framework d'apprentissage automatique (Sklearn, TensorFlow, PyTorch..) et des langages de programmation (Python, Spark).Â
ExpĂ©rience du prĂ©traitement des donnĂ©es, de l'entraĂźnement des modĂšles et des techniques de validation.Â
Bonne connaissance des pratiques et des outils DevOps pour l'intĂ©gration et le dĂ©ploiement continus.Â
Excellentes compĂ©tences en matiĂšre de rĂ©solution de problĂšmes et capacitĂ© Ă travailler dans un environnement collaboratif en Ă©volution rapide.Â
Solides compĂ©tences en communicationÂ
Une expĂ©rience prĂ©alable des plateformes cloud (AWS, GCP)Â
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Informations supplémentaires
SET THE TONE WITH US
âChez Believe, nous avons deux cĆurs : nos collaborateurs et nos artistes.â
Nous croyons en la force de nos collaborateurs, qui s'Ă©panouissent chaque jour en dĂ©veloppant leur potentiel... Notre objectif est d'offrir Ă nos collaborateurs le meilleur environnement possible pour qu'ils puissent s'Ă©panouir.â
Â
ROCK THE JOB â
Programme de formation et de coaching sur-mesure â
Une politique de tĂ©lĂ©travailâ
Un programme de bien-ĂȘtre "Pauses" avec de nombreuses activitĂ©s et animationsâ
AccĂšs Ă Eutelmed, la plateforme numĂ©rique de santĂ© mentale et de bien-ĂȘtre qui permet de parler Ă un psychologue expĂ©rimentĂ©â
Un restaurant d'entreprise sain et Ă©co-responsableâ
Une assurance santĂ© individuelle ou familialeâ
Avantages CE â
Un rooftopâ
Une salle de sport avec des cours gratuitsâ
â
SING IN HARMONY â
Programme Ambassadeur : la possibilitĂ© pour tous les Believers de participer Ă des initiatives de bĂ©nĂ©volat afin d'avoir un impact positif sur la diversitĂ©, l'Ă©quitĂ© et l'inclusion (DEI), le bien-ĂȘtre et la planĂšte.â
Mise en place du Forfait mobilitĂ© durable: remboursement jusquâĂ 600⏠des frais de transport en commun/avec une faible empreinte carbone.â
CongĂ© 2nd parent de 5 jours calendaires rĂ©munĂ©rĂ©s Ă 100% (en plus du congĂ© lĂ©gal paternitĂ© ou du congĂ© dâadoption, nous ne lâattribuons pas au congĂ© maternitĂ©)â
â
Believe sâengage Ă garantir lâĂ©galitĂ© des chances en matiĂšre dâemploi, sans tenir compte de lâorigine, du genre, de lâĂąge, de lâorientation sexuelle, de la religion ou de lâĂ©tat de santĂ©.â
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index đ°
Tags: APIs Architecture AWS Data management DevOps Engineering Feature engineering GCP Machine Learning MLFlow Pipelines Python PyTorch Scikit-learn Snowflake Spark TensorFlow
Perks/benefits: Career development
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