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Travailler avec un ML Engineer d'Hymaia

Un Ingénieur en Machine Learning est spécialisé dans la conception, la construction et le déploiement de modèles de machine learning pour résoudre des problèmes complexes et automatiser des processus décisionnels. Ce rôle combine des compétences en programmation, statistiques et analyse de données pour développer des systèmes capables de traiter et d'analyser de grandes quantités de données efficacement.

L'ingénieur ML travaille en étroite collaboration avec des data scientists pour transformer des prototypes de modèles en applications fonctionnelles et scalables, veillant à ce que ces systèmes soient robustes, sécurisés et alignés avec les objectifs stratégiques de l'entreprise. En outre, ils sont à l'aise pour collaborer avec des Data Engineers et Data Ops Engineers sur l'industrialisation et la mise en production de produits Data Science. Ils interagissent également avec des experts de différents domaines pour comprendre leurs besoins et évaluer l'impact de leur travail sur ces domaines, ce qui est essentiel pour le succès et la pertinence des solutions développées.

Ses responsabilités comprennent entre autres :

  • Participer à des projets data qui impliquent 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 les clients.
  • Prendre part à des projets d'industrialisation et de mise en production de produits basés sur les données, y compris ceux qui intègrent du Machine Learning.
  • Fournir un accompagnement et une formation technique sur leurs domaines d'expertise, aussi bien auprès des clients que lors de sessions de formation entre entreprises.
  • Participer et/ou animer des ateliers techniques axés sur la construction de plateformes Data Science pour les clients.
  • Effectuer des audits techniques et participer à des missions de conseil à forte valeur ajoutée auprès de différents clients.
  • Partager leurs connaissances en interne avec leurs collègues, ainsi qu'avec la communauté data à l'extérieur de l'entreprise.
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