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AI

ML Engineer Senior - ML Platform - Freelance

collectivework · Paris, A8, FR

Actively hiring Posted 8 days ago

Description du poste

Taux journalier (TJM): 510

Notre client, recherche un ML Engineer Senior – ML Platform (H/F) dans le cadre d'une longue mission.

Au sein d’un hedge fund basé à Paris, vous intégrerez une équipe ML Platform au service d’un ML Lab de recherche. La mission consiste à concevoir, optimiser et industrialiser des environnements de recherche ML à grande échelle.

  • Accompagner les chercheurs dans la traduction d’objectifs de recherche en implémentations techniques robustes

  • Développer du code Python de haute qualité pour des usages de recherche avancée

  • Mettre en place et gérer des training runs à grande échelle

  • Intervenir sur le distributed training, l’experiment tracking et la gestion des hyperparamètres

  • Optimiser les environnements GPU/CUDA : profiling, mémoire, mixed precision

  • Contribuer à la reproductibilité des environnements de recherche via Linux/UNIX, Git et Docker

  • Gérer les ressources compute dans un environnement cloud, idéalement AWS

  • Arbitrer entre rigueur d’implémentation et rapidité d’exécution selon les priorités de recherche

Profil recherché

5+ ans d'expérience en ML engineering, avec un track record démontré en environnement recherche ou académique.

  • Solides compétences en Python avec une exigence forte sur la qualité du code de recherche

  • Hands-on confirmé sur PyTorch, JAX ou frameworks équivalents, avec maîtrise des fondamentaux du deep learning

  • Expérience de mise en place et de gestion de training runs à grande échelle : distributed training, experiment tracking, hyperparameter management

  • Maîtrise des environnements GPU/CUDA et des techniques d'optimisation (profiling, gestion mémoire, mixed precision…)

  • Aisance Linux/UNIX, Git, Docker pour des environnements de recherche reproductibles

  • Familiarité avec un environnement cloud (AWS idéalement) pour la gestion de ressources compute

Capacité à dialoguer avec des chercheurs, à traduire des objectifs de recherche en implémentation technique, et à arbitrer entre rigueur et vitesse selon le contexte

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