(Senior) Ingénieur Machine Learning Platform/Ops, Télétravail/Europe (f/h/x)

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B2C • Marketplace • Transport

AUTO1 Group est la plateforme automobile numérique leader en Europe pour l’achat et la vente en ligne de voitures d’occasion. Nous offrons aux consommateurs et aux professionnels de l’automobile dans toute l’Europe continentale un moyen simple et rapide de vendre et d’acheter des voitures d’occasion à des prix fixes, sans négociation, via nos plateformes établies. Nous proposons la plus large sélection de voitures d’occasion dans plus de 30 pays, couvrant plus de 80 marques et toutes les gammes de prix. AUTO1 Group a vendu plus de 615 000 véhicules via nos sites et applications en 2019.

5001 - 10000 employés

Fondée en 2012

👥 B2C

🏪 Place de marché

🚗 Transport

💰 Convertible Note en 2020-07

Description

• Prendre en charge le cycle de vie ML : concevoir, implémenter et maintenir des pipelines robustes, conteneurisés et reproductibles pour l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles — en batch comme en temps réel. • Opérationnaliser des modèles à grande échelle : concevoir et gérer des services ML, des API et l'infrastructure de model serving en utilisant des outils comme MLflow, Amazon SageMaker et Feature Store. • Automatiser et surveiller : mettre en place et maintenir des systèmes de monitoring, d'observabilité et d'alerte pour garantir une haute disponibilité et des performances optimales (y compris détection de dérive modèle/données, journalisation des features et latence d'inférence). • Accélérer l'expérimentation : développer et maintenir des librairies internes, des templates et des outils plateforme pour améliorer la reproductibilité et simplifier les workflows de déploiement pour toutes les équipes modèles. • Assurer fiabilité et qualité : implémenter des pipelines CI/CD pour les workflows de modèles et de données en utilisant Docker, Terraform et Jenkins, partager les bonnes pratiques, encadrer les ingénieurs moins expérimentés et favoriser une forte collaboration inter-équipes. • Se tenir à jour : évaluer en continu les technologies émergentes en MLOps pour améliorer l'efficacité, la scalabilité et la fiabilité.

🎯 Exigences

• Expérience pratique en MLOps : au moins 2 ans d'expérience en production pour opérationnaliser, déployer, surveiller et maintenir des modèles ML à grande échelle. • Outils : maîtrise de l'infrastructure-as-code (IaC), des systèmes CI/CD (Docker, Terraform, Jenkins ou équivalents) et d'au moins un cloud majeur (AWS, GCP ou Azure). • Programmation : solides compétences en Python (y compris bibliothèques ML telles que scikit-learn, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) et expérience avec SQL. • Monitoring : familiarité avec le monitoring et la journalisation pour pipelines ML (détection de dérive des modèles, validation des données, journalisation des performances/features). • Collaboration : communicant·e efficace avec une expérience de travail en partenariat avec des équipes d'ingénierie et de data science. • Atout : expérience des feature stores, de la gestion des versions de modèles ou de la construction de plateformes ML internes.

🏖️ Avantages

• Télétravail : possibilité de travailler à distance jusqu'à 5 jours par semaine • Équipes internationales • Budget formation pour soutenir votre apprentissage et développement continu • Évolution personnelle et prise d'initiative pour contribuer vos propres idées • Événements d'équipe stimulants, comme des hackathons, pour favoriser la collaboration et l'innovation • Remises sur Autohero, notre plateforme de voitures d'occasion de qualité