Lead ML Engineer

Rejoignez Mastercard, un leader mondial des paiements et de la technologie, dans notre mission de remodeler l'économie numérique de manière à ce qu'elle profite à tous. Notre objectif est de rendre les transactions sûres, simples, intelligentes et accessibles grâce à l'utilisation de technologies de pointe. En tirant parti de données et de réseaux sécurisés, de partenariats et de passion, nous nous efforçons d'aider les particuliers, les institutions financières, les gouvernements et les entreprises à atteindre leur plein potentiel.

Nous nous engageons à connecter et à propulser une économie numérique inclusive qui profite à tous, partout. Notre quotient de décence (QD) influence notre culture et se reflète dans tout ce que nous faisons, tant en interne qu'en externe. Nous promouvons une culture d'inclusion, favorisant le respect des forces, des points de vue et des expériences individuels. Notre équipe diversifiée nous aide à prendre de meilleures décisions, à stimuler l'innovation et à obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Le Lead ML Engineer relèvera du directeur de l'IA appliquée et collaborera avec l'équipe TST Applied AI. Ce rôle est essentiel pour étendre l'impact de l'IA en transformant des prototypes en pipelines d'IA de qualité production, en maintenant des modèles actifs et en contribuant à la plateforme d'IA et aux meilleures pratiques d'ingénierie de Mastercard.

Transformer les prototypes en modèles de qualité production

• Travailler avec les data scientists et les stratèges en IA pour développer les exigences des modèles de production.
• Concevoir et développer des applications robustes pour la gestion des modèles de production.
• Collaborer avec les équipes de gouvernance des données et techniques pour garantir la conformité avec les normes d'IA et d'ingénierie de Mastercard.

Maintenir les modèles en production

• Gérer le cycle complet CI/CD pour les modèles en direct, y compris les tests et le déploiement.
• Superviser les processus de rétroaction des labels et de réentraînement des modèles.
• Développer des stratégies de journalisation, d'alerte et de remédiation pour la gestion des erreurs de modèle.
• Travailler avec les data scientists pour concevoir et développer des détecteurs de dérive et des mesures de précision pour les modèles en direct.

Contribuer à la plateforme d'IA et aux pratiques d'ingénierie

• Collaborer avec les leaders en DS et en ingénierie ML pour développer des normes et des pratiques de codage au sein de l'équipe d'IA appliquée.
• Rechercher, tester et former l'équipe sur les plateformes d'IA de pointe incluant les bibliothèques d'auto ML, les bases de données graphiques et les frameworks d'exécution cloud.
• Contribuer à la stratégie et à la gestion de l'infrastructure d'IA de l'équipe.

• Plus de 4 ans d'expérience dans l'industrie de l'ingénierie, dont au moins 2 ans en science des données ou en ingénierie ML.
• Forte expérience en Python.
• Expérience dans le développement de produits de données, les modèles analytiques et la gouvernance des modèles.
• Familiarité avec les outils de gestion des flux de travail d'IA tels qu'Airflow, Kedro ou Luigi.
• Connaissances en modélisation statistique, algorithmes de machine learning et analyses prédictives.
• Compétences en planification de travail hautement structurée et organisée.
• Compréhension approfondie du cycle de développement de l'IA et des pratiques Agile.
• Maîtrise des technologies de big data telles que Hadoop, Spark ou frameworks similaires. Expérience avec les bases de données graphiques est un plus.
• Expérience avec les plateformes de cloud computing telles que AWS, Azure ou Google Cloud.
• Historique prouvé de livraison de produits de données dans des environnements stricts respectant les normes de sécurité et de gouvernance des modèles.
• Diplôme de licence en informatique, analytique, mathématiques, statistiques, économie, ingénierie industrielle ou sciences physiques.