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Ml engineer senior – ml platform - freelance

Paris 4ème
Indépendant
Collective.work
510 € par jour
Publiée le 7 juin
Description de l'offre

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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