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Machine learning engineer h/f

Paris
CDI
SkillCorner
Publiée le 13 octobre
Description de l'offre

À propos

SkillCorner collecte de la data sportive de manière 100% automatique à partir d'une simple vidéo de match de sport professionnel.

La société, aujourd'hui leader mondial dans son domaine d'expertise, développe des algorithmes de Computer Vision et de Machine Learning qui permettent de détecter tous les objets mouvants (chaque joueur, le ballon et l'arbitre) sur l'image, de les localiser sur le terrain, de les suivre image après image et de les reconnaître. A partir de ces données brutes, SkillCorner produit des indicateurs de performance, d'intelligence de jeu et des visualisations qui sont utilisés par les clubs, les fédérations nationales et les agences de joueurs.

Dans le football, SkillCorner couvre plus de 100 compétitions (Femmes et Hommes), possède plus de 100 milliards de points de données sur plus de 100 000 joueurs professionnels. Plus de 200 clubs de football à travers le monde utilisent quotidiennement sa donnée à des fins de recrutement, d'analyses de jeu et de l'adversaire.

Le premier sport couvert par SkillCorner a été le football mais l'entreprise s'est récemment lancée dans le football américain et le basketball et a déjà signé ses premiers clients en NFL et NBA. Descriptif du poste

Vous aurez un rôle transverse entre l'équipe Software et l'équipe Data Science de SkillCorner. Votre rôle sera de faciliter le développement et la mise en production des algorithmes développés par l'équipe data.

Vos principales missions seront:

- Mise en place d'outils permettant aux data scientists de entrainer/tester leurs algorithmes à l'échelle de la production.
- Gestion du cycle de vie complet des projets ML : modèle, données et code.
- Optimisation des algorithmes et des réseaux de neurones pour réduire les temps de calcul ou les coûts cloud.
- Accompagner les data scientists dans l'adoption de bonnes pratiques.
- Acquérir des connaissances en tant que "video engineer

Notre stack technique:

- Data Science: Python, Tensorflow, Onnx, Pytorch, TensorRT
- Infra/Devops : AWS (EC2, EKS, RDS, Lambda) + Docker + Grafana
- Back-end: Django
- Front-end: Angular

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