Machine Learning Engineer - Energy Transition & Envrionment

À propos de Faculty

Faculty est à la pointe de la transformation de la performance organisationnelle avec des solutions d'IA sûres, impactantes et dirigées par l'humain. En tant que principal acteur européen de l'IA appliquée, Faculty a ouvert la voie dans le domaine de l'IA, bien avant que cela ne devienne un mot à la mode. Nos origines remontent à 2014 avec l'introduction de notre programme de Fellowship, destiné à former des universitaires en scientifiques de données commerciaux. Aujourd'hui, nous accompagnons plus de 300 clients dans le monde entier dans des secteurs tels que le commerce de détail, la santé, l'énergie et le gouvernement avec des logiciels de pointe et des solutions de conseil en IA sur mesure. Notre dévouement pour la sécurité et l'excellence nous a valu le privilège de devenir le premier partenaire technique d'OpenAI, aidant les clients à déployer l'IA générative de pointe de manière responsable.

Nos applications d'IA à fort impact ont apporté des contributions significatives en prévoyant les besoins du NHS pendant la pandémie de COVID, en améliorant la production d'énergie verte, en optimisant les dépenses de marketing et en protégeant les enfants en ligne. Chez Faculty, nous reconnaissons l'IA comme une technologie révolutionnaire et sommes désireux d'élargir notre équipe avec des individus talentueux qui sont engagés à exploiter son potentiel immense de manière responsable.

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous serez essentiel dans la conception, la construction et le déploiement de logiciels, d'infrastructures et de systèmes MLOps de niveau production. Votre travail se concentrera sur la résolution de défis divers et à fort impact, en particulier dans le secteur de la Transition énergétique & Environnement. Avec un état d'esprit centré sur l'ingénierie, vous donnerez vie à des applications ML de pointe, créerez des méthodologies innovantes, préconiserez les meilleures pratiques de gestion de l'IA et collaborerez avec un éventail d'acteurs techniques et non techniques.

• Développer des outils évolutifs et réutilisables pour une meilleure livraison des solutions ML.
• Collaborer avec les clients pour affiner leurs besoins en stratégies d'IA exploitables.
• Partenariat avec des scientifiques de données et des ingénieurs pour innover en matière de meilleures pratiques et nouvelles technologies en IA.
• Contribuer à la vision de Faculty d'opérationnaliser les logiciels ML.
• Participer à des équipes transversales composées d'ingénieurs, de scientifiques des données, de designers et de gestionnaires pour livrer des systèmes d'IA techniquement sophistiqués.

Nous apprécions les individus chez Faculty non seulement pour leurs compétences techniques, mais aussi pour leur attitude et leur capacité à améliorer notre culture organisationnelle. Les candidats idéaux sont ceux qui :

• Pensent de manière critique et scientifique, testant constamment les hypothèses et recherchant des preuves.
• Résolvent de manière innovante les défis traditionnels et améliorent constamment la croissance professionnelle.
• Adoptent une approche pragmatique et orientée vers les résultats, capables de réaliser des idées en solutions tangibles.

• Maîtrise du cycle de vie complet de l'apprentissage automatique en utilisant des cadres tels que Scikit-learn, TensorFlow, ou PyTorch.
• Solide compréhension de la probabilité, des statistiques, et des techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées.
• Expérience en programmation avec Python et familiarité avec l'infrastructure cloud, la sécurité, le déploiement et les outils open source.
• Connaissance des technologies de conteneurisation telles que Docker et Kubernetes.
• A l'aise dans une atmosphère