Mexique
Capgemini
Corning
Ingénieur(e) Senior Machine Learning
Mexique
Monterrey, Nuevo León, Mexico
PythonDockerKubernetes
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Quel est votre
Êtes-vous prêt(e) à diriger la livraison technique de solutions machine learning de qualité production, capables de transformer les performances de fabrication ?
rôle ? En tant qu'Ingénieur(e) Machine Learning Senior, vous concevrez, déployerez, maintiendrez et améliorerez des systèmes machine learning robustes qui soutiennent la fabrication et d'autres fonctions commerciales. Vous aiderez à traduire les prototypes de science des données en solutions sécurisées, évolutives et prêtes pour la production, tout en influençant l'architecture, les pratiques MLOps et les normes techniques. Il s'agit d'un rôle de contributeur individuel basé à Monterrey, avec une présence régulière sur site et une flexibilité hybride.
Principales responsabilités et tâches du poste
- Concevoir, construire et maintenir des pipelines machine learning de bout en bout couvrant l'ingestion de données, le prétraitement, l'entraînement, la validation, le déploiement, le service de modèles, la surveillance, le dépannage et le réentraînement.
- Diriger la traduction des prototypes en solutions de production évolutives et contribuer aux décisions d'architecture et de technologie pour les systèmes de traitement par lots, en temps réel et les APIs.
- Implémenter les pratiques MLOps et DevOps pour le versionnement des modèles, l'orchestration, la CI/CD, la conteneurisation, la sécurité, la confidentialité des données et la fiabilité de la production.
- Guider les contributeurs juniors, diriger les revues de code et la documentation technique, et collaborer avec les data scientists, l'informatique, l'analytique et les parties prenantes de la fabrication pour résoudre des problèmes de production complexes.
Ce que vous devez avoir ?
- Licence ou Master en Informatique, Ingénierie, Science des Données, Génie Logiciel, Ingénierie des Données, ou un domaine technique connexe.
- Au moins 3 ans d'expérience pertinente en ingénierie machine learning, ingénierie des données, génie logiciel ou un rôle technique connexe ; 3-5 ans sont préférables.
- Expérience pratique avérée dans le déploiement et le support de modèles ou de systèmes machine learning dans des environnements de production.
- Solide maîtrise de Python et expérience avec des frameworks ou bibliothèques machine learning tels que scikit-learn, TensorFlow, ou PyTorch.
- Compréhension pratique du cycle de vie ML de bout en bout et des concepts MLOps/DevOps, y compris la CI/CD, le versionnement des modèles, l'orchestration, la surveillance et la conteneurisation.
- Capacité à influencer les décisions d'architecture et de conception, à dépanner des problèmes de production complexes et à coacher ou guider des membres d'équipe moins expérimentés sans rapports directs.
- Anglais technique et commercial avancé, ainsi que la capacité à travailler sur site à Monterrey au moins deux jours par semaine et à soutenir les projets basés dans les usines si nécessaire.
Ce qui serait un plus ?
- Expérience avec Databricks, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, déploiement cloud ou sur site, et intégration de systèmes d'entreprise.
- Expérience dans le déploiement de solutions ML dans les environnements de fabrication, industriels, de qualité, de réduction des défauts ou d'optimisation de la production.
- Expérience avec les APIs, l'infrastructure de service de modèles, les bases de données relationnelles ou non relationnelles, le calcul distribué, la sécurité et la confidentialité des données.
Ce que nous offrons ?
- Avantages sociaux compétitifs supérieurs aux exigences de la loi mexicaine.
- Opportunité de travailler sur des initiatives machine learning à fort impact qui soutiennent la transformation de la fabrication et des affaires.
- Environnement mondial collaboratif avec une exposition aux équipes de Data Science, IT, analytique et de fabrication.
- Apprentissage et développement de carrière au sein d'une organisation technique en croissance.
Corning s'engage à offrir des opportunités d'emploi équitables et prend en compte les demandes d'aménagements raisonnables conformément aux lois applicables. Les personnes handicapées ou ayant des convictions religieuses sincères peuvent demander un aménagement raisonnable pour participer au processus de candidature ou d'entretien, accomplir les fonctions essentielles du poste, ou accéder à d'autres avantages et privilèges de l'emploi. Pour soumettre une demande d'aménagements raisonnables liés à un handicap ou à la religion, veuillez nous contacter à l'adresse [email protected]
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