Portugal
NOS
Anova
Ingénieur Confirmé en Machine Learning
Portugal
Porto, Portugal
PythonGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Ayez un impact mesurable et essentiel. Apportez vos talents et votre expérience uniques à une entreprise leader dans les solutions IIoT (Industrial Internet of Things). Transformez votre passion en une profession enrichissante en rejoignant une organisation dynamique et en pleine expansion. Vous jouerez un rôle essentiel qui soutiendra votre succès et contribuera à piloter des opérations sûres, efficaces et fiables dans le monde entier.
Où vous travaillerez
Il s'agit d'un poste hybride basé dans nos bureaux de Porto. En pratique, la plupart de votre travail peut être effectué à distance, avec des présences occasionnelles au bureau à Porto pour la collaboration en équipe — une flexibilité que nos ingénieurs nous disent apprécier constamment.
Tâches et responsabilités du poste
Vous serez responsable des solutions de machine learning de bout en bout — de la définition du problème commercial à l'exécution fiable des modèles en production — construites sur la télémétrie en temps réel provenant de capteurs IIoT industriels déployés dans le monde entier.
Collaborer pour réussir
- Être responsable des projets de machine learning de bout en bout : planifier la feuille de route, définir le problème, construire les pipelines et déployer les solutions en production.
- Traduire les objectifs commerciaux en solutions de ML, et expliquer les résultats, les limites et l'incertitude aux parties prenantes commerciales dans des termes qu'ils peuvent utiliser.
- Prendre les décisions techniques, contribuer de manière significative à la mise en œuvre et encadrer d'autres ingénieurs par le biais de revues de code et de discussions de conception. Il s'agit d'un rôle pratique.
Construire des solutions basées sur le ML
- Réaliser des prévisions, des classifications et des détections d'anomalies sur des séries temporelles provenant de capteurs IIoT industriels rapportant en temps réel depuis des sites du monde entier.
- Travailler avec les réalités des données de capteurs : lacunes, dérive, étiquettes rares et une population d'appareils en constante évolution.
- Exécuter ce que vous construisez — surveillance, détection de dérive et réentraînement — et façonner les pipelines de données dont vos modèles dépendent.
Ingénierie avec assistance IA
- Utiliser des outils de codage agentiques — Claude Code, Copilot, Cursor et similaires — comme partie normale de la livraison quotidienne.
- Appliquer le même niveau d'exigence au code généré par l'IA qu'à tout autre code. Vous êtes responsable de ce que vous livrez.
- Structurer les dépôts, les tests et la documentation afin que les personnes et les agents puissent y travailler efficacement, et partager les modèles et les garde-fous qui fonctionnent afin que le niveau de base de l'équipe s'améliore.
- Appliquer les directives du Manuel IA de Anova sur le risque de modèle et la validation humaine dans la boucle à tout modèle dont la sortie atteint un client ou déclenche une action automatisée.
Promouvoir la qualité
- Contribuer et adapter continuellement les meilleures pratiques et les modes de fonctionnement en matière d'ingénierie de données, de machine learning et de MLOps, afin que l'équipe livre des solutions de haute qualité qui créent un impact réel pour nos clients.
Exigences minimales -
- Diplôme de licence en informatique, science des données, ingénierie ou un domaine quantitatif connexe, ou une combinaison équivalente d'éducation et d'expérience.
- 5+ années d'expérience en ingénierie de machine learning ou dans un rôle d'ingénierie logicielle étroitement lié, y compris le déploiement en production ( 6–8 années préférées).
- Expérience pratique dans la livraison de solutions de machine learning natives cloud de niveau production.
- Solides compétences en Python et les habitudes d'ingénierie qui les accompagnent : git, revue de code, linters, tests unitaires et pipelines CI/CD sont des outils que vous utilisez quotidiennement.
- Solide compréhension de l'ingénierie des caractéristiques, des algorithmes de ML, de l'entraînement et de l'évaluation des modèles.
- Solide expérience dans une pile ML moderne : gradient boosting (LightGBM, XGBoost), scikit-learn, PyTorch, MLflow et outils de séries temporelles actuels.
- Expérience dans l'exploitation de modèles en production : déploiement, surveillance, détection de dérive et réentraînement, et une compréhension des pratiques MLOps qui rendent cela durable.
- Maîtrise des outils de codage agentiques.
- Maîtrise de l'anglais écrit et parlé.
Qualifications préférées -
- Profondeur dans la plateforme Azure Databricks : PySpark, MLflow, pipelines de streaming.
- Expérience dans la mise en œuvre de flux de travail agentiques en production.
- Familiarité avec MCP (Model Context Protocol) ou des modèles similaires pour exposer les modèles en tant qu'outils que d'autres agents peuvent appeler directement.
- Expérience du domaine dans les environnements industriels, énergétiques ou IoT.
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