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Seedtag
Ingénieur MLOps
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PythonGCPKubernetesGoTerraform
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Stack Technique
Nous recherchons un Ingénieur MLOps pour rejoindre notre équipe technique et contribuer à construire l'avenir de la publicité neuro-contextuelle à l'échelle mondiale.
Vous travaillerez avec les technologies qui alimentent LizCore, notre infrastructure d'IA contextuelle, prenant en charge le service de modèles ML en temps réel sur le web ouvert et la CTV.
Notre stack comprend :
- Langages : Python, Go.
- Cloud & Infrastructure : GCP, Vertex AI, Kubernetes, Terraform.
- MLOps & Monitoring : MLflow, Weights & Biases, Evidently, Prometheus, Grafana.
- Données & Messagerie : Kafka, Redis, Bigtable, MongoDB.
- IA & Machine Learning : NLP, embeddings, modèles de classement, MCP, flux de travail agentiques.
- Pratiques d'ingénierie : CI/CD, versionnement des modèles, tests automatisés, reproductibilité.
Prêt à rejoindre l'aventure Seedtag ?
Chez Seedtag, nous créons un environnement où chacun peut s'épanouir. Si vous avez besoin d'aménagements pendant le processus d'embauche, faites-le nous savoir et nous vous assurerons une expérience positive.
Qui sommes-nous
Chez Seedtag, notre mission est de transformer la publicité en prouvant que l'efficacité et la confidentialité des utilisateurs peuvent réellement coexister.
En tant que leader de la publicité neuro-contextuelle, nous combinons l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les neurosciences pour comprendre non seulement le sujet d'un contenu, mais aussi comment il affecte les émotions des gens et leurs intentions futures.
Notre IA propriétaire, Liz, permet aux marques de se connecter avec les audiences sur le web ouvert et la télévision connectée sans cookies ni suivi des utilisateurs. Fondée en 2014 par deux anciens de Google, Seedtag compte aujourd'hui plus de 500 Seedtaggers dans 17 pays, soutenue par un financement de 250 millions d'euros, et opère aujourd'hui comme un leader mondial de l'ad-tech.
Nos Valeurs Fondamentales
Si vous aimez résoudre des défis d'ingénierie complexes et construire des systèmes basés sur l'IA à grande échelle, vous vous sentirez chez vous ici.
Résultats avant tout
Nous mesurons le succès par l'impact et la valeur, et non par le volume de fonctionnalités ou de lignes de code.
L'échec est permis, l'apprentissage est obligatoire
L'expérimentation est la clé de l'innovation. Nous testons tôt, itérons souvent et apprenons vite.
Nous sommes tous des éclaireurs
Nous prenons nos responsabilités et laissons les choses mieux qu'elles ne l'étaient.
Nous sommes axés sur les données
Les données éclairent nos décisions et nous aident à améliorer continuellement nos systèmes et nos résultats.
Votre Défi
En tant que notre Ingénieur MLOps, vous contribuerez à faire évoluer et à maintenir l'infrastructure derrière Liz, l'IA contextuelle de Seedtag, en garantissant un déploiement fiable, efficace et à faible latence des modèles ML sur le web ouvert et la CTV.
Vos principales responsabilités incluront :
- Déploiement de modèles ML : Déployer, maintenir et optimiser les modèles ML en production, en garantissant les normes de performance, de fiabilité et de latence.
- Pipelines de données : Construire et améliorer les pipelines pour la génération de jeux de données, l'entraînement de modèles, la validation et l'analyse des performances.
- Observabilité des modèles : Mettre en œuvre la surveillance, les tableaux de bord, la détection de dérive et les alertes pour garantir la qualité et la stabilité des modèles.
- Infrastructure MLOps : Améliorer les pipelines CI/CD, le versionnement des modèles, la reproductibilité et l'automatisation de l'infrastructure.
- Optimisation des performances et des coûts : Identifier les opportunités de réduire les coûts de service et d'améliorer l'efficacité sans compromettre la qualité des modèles.
- Automatisation de l'IA : Développer des automatisations internes et des intégrations agentiques pour rationaliser les flux de travail ML.
- Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Platform et Backend pour résoudre les problèmes de production et améliorer les systèmes ML.
Ce dont vous aurez besoin pour réussir
- 2–4 ans d'expérience dans la construction, le déploiement et la maintenance de systèmes ML en production.
- Solides compétences en Python, y compris les APIs, la programmation asynchrone, les tests et l'architecture propre.
- Expérience pratique du développement et du déploiement en production de modèles ML.
- Compréhension solide des pratiques MLOps, y compris CI/CD, le versionnement des modèles, la reproductibilité et la surveillance.
- Expérience de l'observabilité ML, y compris les métriques de performance, les tableaux de bord et les alertes.
- Connaissance des systèmes distribués, des microservices, de Kubernetes et de l'infrastructure cloud.
- Solides compétences en dépannage des modèles, des pipelines de données, des APIs et de l'infrastructure.
- Proactif, curieux et autonome, avec la capacité de prendre en charge des composants techniques de bout en bout.
Pourquoi rejoindre Seedtag ?
- Un moment clé de croissance avec une réelle prise de responsabilité et un impact mondial.
- Modèle de travail flexible avec des options 100% à distance ou hybrides.
- (Contrats à distance disponibles en Espagne, Italie, Royaume-Uni, Belgique, Pays-Bas, France et Allemagne.)
- Apprentissage continu grâce à une plateforme d'apprentissage et des cours de langue optionnels.
- Une culture de soutien et de confiance qui valorise le bien-être.
- Activités d'équipe, séminaires et opportunités de connexion au-delà du travail.
Avantages supplémentaires
- Budget d'installation de bureau à domicile jusqu'à 1,000 €
- Voyages payés à notre siège social à Madrid
- MacBook Pro M3
Plus d’opportunités avec un seul profil
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