Ingénieur·e machine learning senior – IA embarquée

🔥 il y a 25 minutes

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

⚙️ Ingénieur Systèmes

👻 Score fantôme 11%

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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Pennylane est une plateforme SaaS française qui centralise la gestion financière, la comptabilité, la facturation, la gestion des dépenses, la trésorerie et les fonctionnalités bancaires pour les petites et moyennes entreprises, les indépendants et les cabinets comptables. Elle offre un tableau de bord intégré, des flux de travail automatisés, des comptes bancaires et des cartes d'entreprise, des outils de facturation et de paiement, ainsi que des intégrations natives avec des partenaires de comptabilité et de paiements pour simplifier les opérations de tenue de livres et de gestion des flux de trésorerie.

Description

• Concevoir et mettre en production des systèmes de machine learning pour la compréhension, l’extraction, la classification, la mise en correspondance, le ranking, le scoring et les recommandations de documents • Contribuer aux expériences Copilot et Autopilot, notamment Bookkeeping Autopilot et Revision Autopilot • Piloter l’ensemble du cycle de vie des solutions : cadrage du problème, stratégie de données et d’annotation, modèles de référence, entraînement, évaluation, déploiement, expérimentation, supervision et maintenance • Transformer les corrections des utilisateurs et les échecs en production en jeux de données, modèles et comportements produit plus performants • Définir les indicateurs de qualité, notamment la précision, le rappel, la couverture de l’automatisation, le traitement de bout en bout sans intervention, le taux de correction humaine, la latence et les coûts • Collaborer avec les équipes Produit et Engineering ainsi qu’avec des experts-comptables afin de comprendre les workflows et d’intégrer le machine learning à l’expérience utilisateur • Sélectionner des approches fiables, notamment la logique déterministe, le machine learning classique, le deep learning ou l’IA générative • Améliorer les pratiques partagées d’ingénierie ML, les composants réutilisables, l’expérimentation, l’observabilité, la qualité des données ainsi que les pipelines d’entraînement et d’inférence • Suivre les nouvelles techniques de ML et d’IA, notamment les modèles multimodaux et génératifs • Piloter de bout en bout un cas d’usage d’IA embarquée et mettre en production des améliorations de Copilot ou d’Autopilot • Diriger des projets ML transverses de grande ampleur et contribuer à définir la roadmap de l’IA embarquée • Améliorer la fiabilité, la couverture de l’automatisation et la maintenabilité des systèmes en production • Partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe ML & IA

🎯 Exigences

• 5 à 8 ans d’expérience • Très solide maîtrise de Python • Expérience pratique dans la conception et l’exploitation de systèmes de machine learning en production, à grande échelle • Capacité à cadrer des problématiques produit ambiguës, à établir des modèles de référence et à sélectionner des métriques utiles • Solide expérience dans plusieurs des domaines suivants : Document AI, NLP, classification, ranking, recommandation, détection d’anomalies, deep learning ou IA générative • Sens aigu de la qualité des données, de l’observabilité, des modes de défaillance, des coûts et de la maintenabilité à long terme • Équilibre entre compétences techniques, business et produit • Capacité à échanger avec des software engineers, des product managers et des experts métier non techniques • Anglais courant ; le français n’est pas obligatoire • Autorisation complète de travailler en France, en Espagne, au Portugal, en Allemagne, en Italie, au Royaume-Uni, en Irlande, en Grèce, en Pologne, en Roumanie ou en Croatie • Aucun sponsoring de visa disponible • Une expérience dans la comptabilité, la fintech ou d’autres workflows métier nécessitant un haut niveau de confiance serait un plus • Une expérience des systèmes human-in-the-loop, de l’apprentissage actif ou de l’apprentissage à partir des corrections utilisateurs serait un plus • Une expérience de l’exploitation de systèmes ML à grande échelle, soumis à des contraintes strictes de latence, de fiabilité ou de coûts, serait un plus • Une bonne connaissance des modèles multimodaux ou génératifs appliqués à la compréhension de documents serait un plus

🏖️ Avantages

• Culture favorisant le télétravail • Possibilité de travailler à distance depuis les pays européens éligibles • Possibilités de mentorat des nouveaux membres de l’équipe • Possibilités de piloter des initiatives produit majeures • Possibilité de contribuer à la définition des standards techniques • Parcours d’intégration et accès à la stack ML, aux systèmes en production, aux jeux de données, aux métriques et aux méthodes de travail