Nous contribuons à un monde meilleur
Notre culture d'entreprise vise à aider nos employés à favoriser l'innovation en réalisant des percées ensemble. Comment? Nous nous efforçons chaque jour de jeter les bases de l'avenir et de créer un lieu de travail qui accepte les différences, valorise la flexibilité et s'aligne sur notre travail axé sur les objectifs et l'avenir. Nous offrons un environnement d'équipe hautement collaboratif et bienveillant qui met l'accent sur l'apprentissage et le développement, la reconnaissance de vos contributions individuelles et une variété d'avantages sociaux parmi lesquels vous pouvez choisir. Postulez dès maintenant ! A propos du poste :
Nous recherchons un ingénieur hautement qualifié en apprentissage automatique pour rejoindre notre équipe multinationale d'experts, concentrés sur la résolution des problèmatiques de service et de support au sein de notre organisation. Le candidat idéal tirera parti de ses connaissances en apprentissage automatique, en analyse de données et en résolution de problèmes pour développer des solutions innovantes qui améliorent l'expérience client et améliorent l'efficacité opérationnelle. Vous collaborerez avec des équipes interfonctionnelles pour identifier les opportunités, concevoir et mettre en oeuvre des modèles d'apprentissage automatique et affiner en permanence nos approches. Votre expertise jouera un rôle essentiel dans l'avancement de notre mission consistant à fournir un service et une assistance exceptionnels à nos clients mondiaux.
Le rôle et les missions :
- Être en charge de l'ensemble du cycle de vie du machine learning (recherche, conception, expérimentation, développement, déploiement).
- Mettre en oeuvre des algorithmes et des bibliothèques d'apprentissage automatique
- Concevoir et développer des systèmes de formation et de déploiement à grande échelle, en utilisant plusieurs GPU et serveurs, H/W dédiés, multi-threading et parallélisation
- Collaborer avec des ingénieurs de données pour développer des pipelines de données et de modèles
- Appliquer des techniques d'apprentissage automatique et de science des données et concevoir des systèmes distribués
- Écrire du code au niveau de la production, amener le code en production, s'engager dans des revues de code
Education et compétences :
- Doctorat en Data Science ou Machine Learning
- 3 à 8 ans d'expérience en industrie avec l'écriture de code (par exemple Python) et la prise en charge des modèles/algorithmes ML de la conception à la production, en passant par la conception et l'implémentation de pipelines de Machine Learning dans les environnements de production
- Connaissance approfondie des métriques d'évaluation de l'apprentissage automatique et des meilleures pratiques, ainsi qu'une expérience dans la construction, la validation et l'évaluation du modèle d'apprentissage automatique
- Solide expertise en Doker, Kubernetes, KubeFLow, MLFlow
- Solides compétences analytiques, attitude axée sur les résultats, axée sur le client, bonnes capacités de réflexion stratégique et conceptuelle
- Capacité à présenter des informations complexes de manière claire et concise
A propos de l'équipe :
En tant qu'équipe Customer eXperience & Solutions (CXS), nous développons des produits et des solutions qui permettent la transformation numérique de nos clients.
L'équipe CXS Service and Support Data Lake appartient au domaine du conseil Product Engineering (PE).
Notre équipe se concentre sur le développement de services basés sur l'IA pour les clients SAP ainsi que pour les employés SAP travaillant dans les services et le support.
#SAPCXS
Créons ensemble des technologies innovantes
Les innovations de SAP permettent à plus de 400 000 clients dans le monde de travailler ensemble plus efficacement et d'utiliser plus efficacement les informations commerciales. Connu à l'origine pour son leadership en matière de logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP), SAP a évolué pour devenir un leader du marché des logiciels d'application de gestion de bout en bout et des services connexes pour les bases de données, l'analytique, les technologies intelligentes et la gestion de l'expérience. En tant que société en nuage comptant 200 millions d'utilisateurs et plus de 100 000 employés dans le monde, nous sommes motivés et tournés vers l'avenir, avec une éthique d'équipe hautement collaborative et un engagement envers le développement personnel. Qu'il s'agisse de connecter des industries, des personnes ou des plates-formes mondiales, nous veillons à ce que chaque défi reçoive la solution qu'il mérite. Chez SAP, nous créons ensemble des avancées décisives.
L'inclusion, au coeur de notre stratégie
La culture d'intégration de SAP, l'accent mis sur la santé et le bien-être, et les modèles de travail flexibles contribuent à ce que chacun, quelle que soit son origine, se sente inclus et puisse donner le meilleur de lui-même. Chez SAP, nous sommes convaincus que les capacités et les qualités uniques que chaque personne apporte à notre entreprise nous rendent plus forts. Nous investissons dans nos employés pour leur inspirer confiance et les aider à réaliser leur plein potentiel. En définitive, nous croyons qu'il faut libérer tous les talents et créer un monde meilleur et plus équitable.
SAP est fier d'être un lieu de travail qui favorise l'égalité des chances et un employeur qui pratique l'action positive. Nous nous engageons à respecter les valeurs de l'égalité des chances en matière d'emploi et proposons des aménagements pour les candidats souffrant d'un handicap physique et/ou mental. Si vous souhaitez postuler chez SAP et que vous avez besoin de mesures d'adaptation ou d'une assistance particulière pour naviguer sur notre site Web ou remplir votre candidature, veuillez envoyer un e-mail à l'adresse suivante : @.**
Employés SAP : les candidats ne peuvent être recommandés que pour des postes permanents - vous trouverez d'autres réglementations dans la politique de recommandation SAP. Des règlements particuliers peuvent s'appliquer aux postes de formation.
Réquisition : 375426 Secteur de travail : Software-Design and Development Déplacement escompté : 0 - 10% Statuts de carrière : Professional Type d'emploi : Regular Full Time Emplacements Supplémentaires : #LI-Hybrid
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