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Cybersecurity • API • SaaS

Fingerprint est une entreprise technologique spécialisée dans les solutions de détection et d’identification des bots. Sa plateforme aide les entreprises à garantir un environnement en ligne sécurisé en identifiant avec précision les utilisateurs et en distinguant les personnes réelles des bots automatisés. L’entreprise propose des guides pour développeurs et des paramètres d’espace de travail afin de faciliter l’intégration dans diverses applications, renforçant la sécurité et l’expérience utilisateur.

51 - 200 employés

Fondée en 2019

🔒 Cybersecurity

🔌 API

☁️ SaaS

💰 €32 000 000 Series B en 2021-11

Description

• Concevoir, développer et maintenir des solutions ML et une infrastructure de qualité production pour la détection de fraude • Faire passer des applications IA et ML du prototype à la production, en partenariat étroit avec les data scientists et les équipes cross-fonctionnelles • Architecturer l’infrastructure ML de bout en bout : feature engineering, pipelines de données, model serving, CI/CD, observability et retraining • Piloter le développement des systèmes ML en se concentrant sur la performance, la scalabilité et la maintenabilité • Collaborer avec les équipes (data scientists, data engineers, équipes plateforme, parties prenantes métier) pour aligner les solutions sur les besoins produit • Promouvoir les bonnes pratiques MLOps : versioning, experimentation, testing, deployment et monitoring des modèles ML • Développer des composants réutilisables, des templates et des automatismes pour industrialiser le développement ML • Prendre en charge des fonctionnalités de la conception au déploiement et garantir une intégration fluide avec les composants de la plateforme • Participer à une rotation d’astreinte partagée

🎯 Exigences

• Licence/Master en informatique, data science ou domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente • Au moins 5 ans d’expérience en tant qu’ingénieur ML • Expérience dans l’établissement et la promotion des bonnes pratiques ML/MLOps au sein d’une organisation technologique en croissance • Bonne maîtrise des concepts fondamentaux du ML, incluant apprentissage supervisé et non supervisé, évaluation des modèles et feature engineering • Expérience pratique des frameworks ML modernes tels que CatBoost, LightGBM, TensorFlow ou PyTorch • Expérience de déploiement de modèles sur des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) en utilisant des outils comme SageMaker, Vertex AI ou Azure ML • Expérience des technologies de conteneurisation et d’orchestration comme Docker et Kubernetes • Expérience des pipelines CI/CD et des outils MLOps (p.ex. MLflow, Feast, Weights & Biases) • Capacité à évoluer dans un environnement ambigu avec un minimum de supervision • Maîtrise de l’anglais pour une communication claire au sein d’une équipe mondiale et distante • Doit être autorisé(e) à travailler depuis son lieu de résidence (Fingerprint ne sponsorise pas de visas)

🏖️ Avantages

• Entreprise 100 % en télétravail (équipe répartie à l’international) • Forte orientation open source (FingerprintJS) • Environnement de travail inclusif encourageant les personnes issues de groupes sous-représentés dans la tech