En tant que Machine Learning Engineer chez Hymaïa, ton savoir faire et ton savoir-être sont des éléments clés pour communiquer et mettre en place les bonnes pratiques de développement d'algorithmes de Machine Learning. Tu as un rôle essentiel dans l'assurance de la performance, mais aussi de l'interprétabilité et de la confiance à donner dans les modèles déployés. Tu es à l'aise pour travailler avec des Data Engineers et Platform Engineers sur l'industrialisation et la mise en production de produits Data Science, ainsi qu'avec des experts métier afin de bien comprendre leurs besoins et l'impact qu'a ton travail auprès d'eux. Tu auras notamment l'occasion de travailler sur l'un ou plusieurs des sujets suivants :

• Participation à des projets Data impliquant la mise en place, la mise en production et la gestion du cycle de vie complet de modèles de Machine Learning et de traitements complexes de la donnée chez nos clients ;
• Participation à des projets d'industrialisation et de mise en production de Produits Data incluant du Machine Learning ;
• Accompagnement et formation technique autour de tes sujets d'expertise de prédilection, tant chez tes clients que dans des sessions de formation inter-entreprises ;
• Participation et/ou animation d'ateliers techniques de construction de plateformes Data Science pour nos clients ;
• Audit technique et missions de conseil à forte valeur ajoutée auprès de nos différents clients ;
• Partage de la connaissance en interne auprès de tes collègues ainsi qu'auprès de la communauté Data au sens large.  

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• Tu as une expérience significative (au moins 3 ans) en Data Science ou Data Engineering, et a déjà travaillé activement à l'industrialisation de bout en bout de projets Data Science ;
• Tu as une maîtrise d'un ou plusieurs des sujets avancés de Data Science suivants : Deep Learning, NLP, systèmes de recommandation, séries temporelles, computer vision, IA Générative;
• Tu as déjà travaillé sur l'un des trois principaux Cloud Providers (AWS, GCP et Azure) ;
• Tu as la capacité de vulgariser et adapter ton discours à différents types d'interlocuteurs pour effectuer des recommandations actionnables, communiquer des résultats et comprendre les besoins ;
• Tu as une connaissance et une maîtrise de l'ensemble des phases du cycle de vie d'un modèle de Machine Learning en production ;
• Tu es un fervent défenseur des bonnes pratiques de Software Engineering ;
• Tu maîtrises Python et ses principales librairies pour la data, et as une appétence pour les technologies telles que Kubernetes, Docker, Terraform, Airflow, etc. ;
• Tu as déjà travaillé en environnement agile ;
• Tu es un.e expert.e technique, mais tu n'en oublies pas pour autant l'importance des relations humaines et d'une communication saine et empathique ;
• Tu es en veille constante sur tes sujets de prédilection ;
• Tu es force de proposition, et aime challenger les acquis avec bienveillance ;
• Tu aimes partager ton expérience et ta passion.

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• Une journée par mois pour te former sur tous les sujets Data d'actualité ;
• Du confort avec deux jours de télétravail minimum par semaine (selon ton client) ainsi qu’un Macbook ou un PC selon ta préférence ;
• De l’apprentissage avec des formations et beaucoup de contenus pour te faire monter en compétences ;
• Et pleins d’autres avantages comme une carte Swile, le forfait Swile Mobilité, etc.

• Étape 1 : On te rencontre en personne ou par visio avec un des associés
• Étape 2 : Un échange technique avec deux consultant.e.s, comprenant un live coding ainsi que des échanges approfondis sur tes sujets de prédilection
• Étape 3 : Un dernier échange sur mesure selon nos ou tes dernières questions afin de se projeter définitivemenT