Ingénieur en apprentissage automatique

L'équipe d'ingénierie ML incarne ces valeurs et travaille avec un objectif précis pour permettre aux systèmes intelligents de servir les utilisateurs finaux, les parties prenantes internes et les partenaires externes. Nous recherchons un Ingénieur en Apprentissage Automatique pour contribuer à cette vision et obtenir les récompenses d'une entreprise en phase de forte croissance. Entre autres choses, Fetch utilise plusieurs modèles ML pour alimenter chaque scan dans l'application (des millions par jour et en constante évolution), lutter contre le comportement frauduleux et proposer des recommandations aux utilisateurs. L'apprentissage automatique est au cœur de notre produit et nous travaillons à en faire une partie encore plus importante de l'entreprise.

Votre rôle sera à l'intersection de l'entraînement des modèles ML et de leur déploiement en production. Les MLE de Fetch sont responsables du cycle complet de l'apprentissage automatique au sein d'une équipe. Cela inclut la gestion/nettoyage/routage des données, la formation des modèles pour des améliorations itératives, et le déploiement de ces modèles en production. Cela sera fait en collaboration avec des ingénieurs backend et des data scientists au sein d'une équipe produit. Vous serez attendu pour créer de la valeur dans un environnement en rapide évolution et cela pourrait signifier à tout moment de se plonger profondément dans l'une de ces étapes du pipeline.

Êtes-vous capable d'entraîner et de déployer un modèle de transformation mais savez-vous quand une solution plus simple suffira ? Aimez-vous comprendre comment les architectures de modèles se traduisent en flops et en millisecondes sur un serveur ? Avez-vous perdu des journées entières à déboguer des erreurs CUDA indéchiffrables ? Si vous avez répondu oui à ces questions, nous aimerions vous entendre.

Compétences techniques :

• Excellentes compétences en programmation (nous utilisons beaucoup de Python dans ce domaine de problèmes mais la maîtrise d'autres langages est tout aussi bienvenue)
• Expérience de l'entraînement de modèles ML à l'aide d'un cadre Python comme Pytorch, TF, etc.
• Expérience du déploiement d'un modèle dans un environnement de production avec un trafic significatif. Nous traitons des centaines d'événements par seconde dans nos pipelines de production
• Expérience de travail dans une base de code de taille significative (au minimum mille lignes) sur une période de temps prolongée

Points bonus pour :

• Excellentes compétences en communication écrite et verbale
• Capacité à résoudre les problèmes de manière indépendante et à faire preuve d'initiative
• Grande expertise en PyTorch/TensorFlow
• Expérience avec les plateformes d'hébergement comme TFServing/TorchServe/Triton
• Aisance avec les données en flux continu et Kafka
• Expérience de déploiement d'applications dans des environnements cloud publics comme AWS etc.