Ingénieur machine learning (plateforme ML de gouvernance)

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 4 minutes

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🤖 Ingénieur Machine Learning

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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EDB

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501 - 1000 employés

Fondée en 2004

🏢 Entreprise

🤝 B2B

💰 Venture Round en 2019-10

Software • Enterprise • B2B

EDB est une entreprise spécialisée dans la fourniture de solutions logicielles avancées et de services pour la gestion de bases de données. Elle se spécialise dans PostgreSQL, un système de gestion de bases de données open-source, et aide les organisations à déployer, gérer et évoluer leur infrastructure de données de manière efficace et sécurisée. EDB offre des outils et un support pour l'optimisation des bases de données, la migration et l'amélioration des performances, ce qui en fait un partenaire précieux pour les entreprises cherchant à maximiser leurs capacités en matière de données.

Description

• Prendre en charge l’infrastructure ML couvrant le serving, l’évaluation, le red teaming et l’amélioration continue des modèles de gouvernance • Concevoir la prochaine génération d’infrastructures pour les agents d’IA sur PostgreSQL • Mettre en œuvre un serving à faible latence, des pipelines d’évaluation et des fonctionnalités de registre de modèles • Atteindre un temps d’inférence inférieur à 50 ms grâce à la quantification et à la distillation • Mettre en place la surveillance de la dérive, le shadow deployment, les pipelines de conversion de la télémétrie en données d’entraînement et les workflows d’amélioration des modèles • Développer l’orchestration des attaques, des scorecards, des suites de régression et des contrôles CI pour les tests de red teaming • Concevoir le réentraînement continu, la curation de jeux de données avec piste d’audit et les processus de déploiement automatique avec validation

🎯 Exigences

• 4 à 7 ans d’expérience professionnelle en software engineering appliqué au machine learning, avec une expérience pratique des systèmes fondés sur les LLM ou des systèmes agentiques • Solide expérience en serving ML en production, notamment en inférence à faible latence et en quantification/distillation • Expérience des pipelines d’évaluation et des registres de modèles • Expérience des frameworks de tests de red teaming et de tests adversariaux, notamment des suites de régression contrôlées par la CI • Expérience de la surveillance de la dérive et du shadow deployment • Maîtrise de SQL et de PostgreSQL • Culture de la sécurité appliquée en priorité et expérience dans des environnements audités • Une expérience de la mise en place de boucles de réentraînement automatique à partir de données de télémétrie ou d’audit issues de la production serait un atout • Une connaissance du Model Context Protocol (MCP), des registres d’outils et des patterns d’orchestration d’agents serait un atout • Le développement d’extensions PostgreSQL en C ou en Rust, ou des contributions à l’écosystème PostgreSQL, serait un atout

🏖️ Avantages

• Accès à CuraLinc pour bénéficier de conseils et de pratiques en matière de santé et de bien-être • Vendredis dédiés au bien-être prolongés jusqu’en décembre 2026 • Avantages spécifiques à chaque région (détails disponibles sur le site carrière et auprès de l’équipe Talent Acquisition)