Rejoignez notre équipe en tant qu'ingénieur ML Ops chez Hubs !

Valorisez votre individualité chez Hubs

Chez Hubs, nous croyons en votre pouvoir d’être authentique. Nous comprenons que tout le monde ne coche pas toutes les cases, c’est pourquoi nous vous encourageons à postuler même si vous ne répondez pas à chaque exigence. En tant qu'Employeur pour l'Égalité des Chances, nous sommes dédiés à cultiver une équipe diverse et inclusive. Toute personne est bienvenue à postuler, sans égard à la race, la couleur, l'origine nationale, l'orientation sexuelle, le genre, l'âge, ou toute autre identité que vous pouvez avoir. Rejoignez-nous pour rendre Hubs meilleur et encore plus diversifié.

À propos de Hubs

Hubs, faisant partie de la famille Protolabs, transforme l'industrie manufacturière. Nous donnons accès aux ingénieurs et designers à plus de 250 partenaires de fabrication vérifiés à l'échelle mondiale. Spécialisés dans l'impression 3D, l'usinage CNC, le moulage par injection, et la fabrication de tôles, nous sommes dignes de confiance pour des innovateurs majeurs tels que la NASA, HP, et Audi. Nos solutions ne sont pas seulement révolutionnaires mais ont également atteint l'espace !

Vue d'ensemble du rôle : Ingénieur ML Ops

Vous jouerez un rôle clé dans la construction, l'escalade, et le raffinement de nos modèles d'apprentissage automatique. Concentré sur l'infrastructure des opérations ML, votre travail améliorera notre expérience de devis par une efficacité accrue, une meilleure échelle, et une gestion robuste des données. Ce poste encourage la collaboration à travers différentes fonctions, infusant un mélange d'expertise technique depuis DevOps, la programmation backend, l'ingénierie des données, jusqu’à ML et MLOps.

Technologies utilisées : Prefect.io, K8s, Python, AWS, Pytorch, DBT, Datadog

Responsabilités clés

• Développer et maintenir l'infrastructure soutenant le cycle de vie du modèle ML.
• Mettre en place des orchestrations de flux de travail complexes pour une automatisation efficace des données et des pipelines ML.
• Améliorer les opérations ML en utilisant les services cloud et l'orchestration de conteneurs pour une plus grande échelle et fiabilité.
• Déployer des outils de surveillance pour garantir la performance du modèle et la disponibilité de l'application.
• Promouvoir des améliorations continues dans les MLOps, plaidant pour des normes élevées dans le codage, la conception de systèmes, et la gestion des données.
• Collaborer avec nos équipes de R&D en Machine Learning et d’ingénierie des données pour soutenir et faire avancer les objectifs du projet.

Ce que nous recherchons

• Expérience en MLOps ou dans un domaine connexe avec un accent sur la gestion du cycle de vie du modèle ML.
• Compétences avancées en Python, avec une compréhension fondamentale de la modélisation ML, de l'ingénierie des données et des compétences DevOps.
• Une solide compréhension technique de l'orchestration de flux de travail, du cloud computing et de la conteneurisation.
• Excellent capacité de résolution de problèmes et approche proactive pour identifier et mettre en œuvre des solutions innovantes.
• Diplôme en Informatique, Science des données, Intelligence Artificielle ou domaines connexes.