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Notre client
Une entreprise innovante, basée en région lyonnaise et spécialisée dans les technologies de génération 3D à partir de textes et d’images, recherche un·e Ingénieur·e Machine Learning Senior pour renforcer son équipe.
Leur plateforme web est accessible en ligne pour les utilisateur·rice·s, et mettent également à disposition une API publique permettant des intégrations personnalisées, principalement à destination des secteurs du jeu vidéo et de l’animation.
Dans ce rôle, vous jouerez un rôle central dans la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines d’apprentissage automatique appliqués à la génération 3D. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des expert·e·s Python et machine learning pour intégrer des solutions avancées dans leur infrastructure existante.
Missions principales
- Concevoir, maintenir et optimiser des pipelines ML pour la génération 3D.
- Intégrer des algorithmes ou modèles innovants afin d’améliorer qualité et performance.
- Implémenter des fonctionnalités techniques en collaboration avec les équipes de développement.
- Garantir une intégration fluide des nouvelles solutions dans la base de code existante.
- Assurer la qualité du code via tests automatisés, revues de code et bonnes pratiques DevOps.
- Communiquer régulièrement sur les avancées et participer à l’évolution de l’architecture ML.
Profil recherché
- Expérience : minimum 5 ans dans le domaine du machine learning, avec mise en production de modèles ou d’APIs ML.
- Langages & Frameworks : maîtrise de Python 3.x, PyTorch, TensorFlow.
- Infrastructure : expérience avec AWS (SageMaker, Lambda, S3, SQS, DynamoDB) et AWS CDK.
- Conteneurisation & DevOps : bonne connaissance de Docker, d’environnements serverless et de la CI/CD.
- Savoir-être : autonomie, rigueur, esprit d’équipe, capacité à documenter et à communiquer efficacement.
Atouts supplémentaires appréciés
- Expérience dans la génération 3D ou les images 2D/3D.
- Intérêt pour la recherche appliquée ou la veille technologique en IA.
- Compétences avancées en DevOps et en gestion d’infrastructure.
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