Métiers et Fonctions :
Data Management
Machine Learning Engineer
Spécialités technologiques :
Cloud
Big Data
Machine Learning
Simulation
Deep Learning
Type de facturation : Assistance Technique (facturation au taux journalier)
Compétences clés :
Technologies et outils : AWS (5 ans), Docker, Pytorch, GIT, CI/CD, Xarray, Python (5 ans)
Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l?équipe
Langues : Anglais (courant / professionnel)
Secteur d'activité : Assurance
Description et livrables de la prestation :
Projet dans le secteur de l'assurance visant à développer des modèles d'IA pour analyser les événements climatiques extrêmes, notamment par la simulation météo pour évaluer les risques de catastrophes. La mission implique :
Produire, gérer et optimiser le code et les données pour l'équipe R&D
Refactoriser, structurer et documenter une bibliothèque Python existante pour simulations, inférence et analyse
Développer des pipelines pour la simulation, la détection d?événements extrêmes, l?entraînement et l?évaluation des modèles, y compris sur GPU
Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité)
Optimiser l?utilisation de serveurs multi-GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle
Former et accompagner l?équipe sur le développement scientifique et l?usage des GPU
Profil candidat:
Compétences obligatoires :
Maîtrise avancée de Python et bonnes pratiques de développement logiciel
Expérience avec des pipelines scientifiques : orchestration, traitement en batch, suivi d?expérimentations
Utilisation d?outils tels que Git et Docker
Connaissance des environnements Cloud AWS et on-premise
Compétences souhaitées :
Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3
Compétences en deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances
Expérience en ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en R&D
Antécédents de collaboration sur des bases de code robustes, performantes et évolutives
Intérêt ou expérience en sciences du climat, simulation ou modélisation physique
Capacités solides en transmission de connaissances et communication
Exigence élevée pour la qualité et la clarté du code
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