En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un ML platform senior DevOps engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de finance. Description Contexte de mission Dans le cadre du développement de ses activités de recherche et d’innovation en trading quantitatif, un acteur majeur de la gestion d’actifs alternatifs renforce son équipe ML Platform. Cette équipe a pour objectif d’améliorer la productivité des chercheurs en machine learning en mettant à disposition des outils, des infrastructures et des bonnes pratiques pour l’entraînement et la mise en production de modèles à grande échelle. La mission s’inscrit également en lien étroit avec le ML Lab, une équipe de recherche académique nécessitant des environnements flexibles pour expérimenter sur des technologies de pointe et collaborer avec des partenaires externes. Missions principales et rôle En tant que ML Engineer, vous interviendrez au cœur des activités de recherche et d’industrialisation des modèles : Développer et maintenir des outils facilitant l’expérimentation rapide des chercheurs Concevoir et superviser des entraînements de modèles à grande échelle (distributed training) Mettre en place des mécanismes de suivi d’expériences (tracking, reproductibilité) Optimiser les performances des pipelines de training (GPU, CUDA, ressources cloud) Développer des librairies et outils adaptés aux besoins spécifiques du ML Lab Assurer l’intégration entre les environnements de recherche (Lambda.ai) et les outils MLOps internes (AWS) Faciliter la collaboration avec des partenaires académiques externes dans un cadre sécurisé Participer au partage de connaissances entre équipes recherche et engineering Objectifs Accélérer les cycles d’expérimentation en machine learning Garantir la scalabilité et la robustesse des entraînements de modèles Optimiser l’utilisation des ressources de calcul (GPU / Cloud) Assurer la reproductibilité et la traçabilité des expérimentations Favoriser l’innovation via l’intégration de technologies open-source avancées ️ Compétences requises Hard Skills Excellente maîtrise de Python (qualité de code orientée recherche) Expérience avec frameworks ML : PyTorch, JAX ou équivalent Solide expérience en training distribué et gestion d’expérimentations Bonne maîtrise des environnements GPU / CUDA et optimisation des performances Connaissance avancée des environnements Linux/Unix Maîtrise de Docker pour la reproductibilité Expérience sur AWS ou environnement cloud équivalent Versioning : Git Soft Skills Forte appétence pour la recherche en machine learning Capacité à travailler dans un environnement exploratoire et peu cadré Bon niveau de communication (écrit et oral en anglais) Capacité à faire le lien entre recherche et implémentation technique Esprit collaboratif avec équipes internes et partenaires externes Autonomie et pragmatisme Profil Expérience : minimum 5 ans en ML Engineering Expérience significative en environnement research ou académique Solide culture en deep learning et expérimentation ML Capacité à évoluer dans des environnements techniques complexes et innovants
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