Agritech – Software Engineer Machine Learning / Python

Le besoin

Contexte

Notre client est une entreprise technologique internationale spécialisée dans l’agriculture de précision. Elle développe des solutions de pulvérisation ultraprécise reposant sur l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur et la robotique, afin de permettre aux agriculteurs de réduire considérablement l’utilisation de produits phytosanitaires.

Dans le cadre de sa croissance, l’entreprise renforce son équipe dédiée à la mise en production de ses modèles de Machine Learning et recherche un(e) Software Engineer basé(e) à Paris.

Vous interviendrez à l’interface entre les équipes de recherche et les environnements industriels. Votre rôle sera de transformer des développements expérimentaux et des preuves de concept en solutions logicielles robustes, maintenables et prêtes à être déployées en production.

Vos missions

Au sein de l’équipe Model Production, vous serez notamment amené(e) à :

• Transformer le code développé par les équipes de recherche en architectures logicielles robustes et adaptées à la production

• Industrialiser des preuves de concept Machine Learning pour en faire des solutions fiables, évolutives et maintenables

• Préparer, adapter et optimiser des modèles en vue de leur intégration dans des pipelines de production

• Concevoir les interfaces entre les données, les modèles de Machine Learning et les systèmes industriels

• Définir et faire appliquer des standards élevés en matière de qualité du code, d’architecture logicielle et de fiabilité

• Promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle au sein de l’équipe

• Piloter des initiatives techniques de bout en bout, en collaboration avec des équipes de recherche et d’exploitation réparties sur plusieurs sites

Profil recherché

Vous justifiez d’au moins 5 ans d’expérience en développement logiciel, dont environ 3 ans dans un environnement Machine Learning.

Vous possédez notamment :

• Une maîtrise avancée de Python

• Une excellente connaissance de Linux, Git et Docker

• Une solide maîtrise des principes de conception logicielle, notamment les design patterns et les principes SOLID

• Une expérience confirmée avec PyTorch, en particulier dans l’optimisation et l’adaptation de modèles existants

• Une bonne connaissance des outils de suivi d’expériences et de modèles tels que MLflow, ClearML ou équivalents

• Une compréhension des pipelines de données et une première expérience d’Airflow

• Un niveau courant ou bilingue en français et en anglais

Vous aimez travailler sur du code propre, modulaire et bien architecturé. Vous êtes capable de collaborer avec des profils issus de la recherche comme avec des équipes opérationnelles, de communiquer efficacement dans un environnement international et de mener des sujets techniques de manière autonome.

Pourquoi rejoindre ce projet ?

• Participer à l’industrialisation de technologies de Machine Learning intégrées à des produits utilisés directement sur le terrain

• Rejoindre une entreprise internationale qui combine software, intelligence artificielle, robotique et agriculture

• Travailler sur des problématiques techniques concrètes, de la recherche jusqu’au déploiement industriel

• Bénéficier d’une forte autonomie et d’une réelle capacité d’impact sur les standards et les pratiques d’ingénierie

• Contribuer à un produit innovant ayant un impact environnemental mesurable

Informations pratiques

• Contrat : CDI

• Localisation : Paris

• Date de démarrage : dès que possible / possibilité d'attendre jusqu'à 3 mois

• 5+ ans d’expérience en développement logiciel, dont au moins 3 ans sur des sujets Machine Learning

• Maîtrise avancée de Python, Linux, Git et Docker

• Solide expérience en conception logicielle : architecture, design patterns et principes SOLID

• Expérience confirmée avec PyTorch, notamment pour l’optimisation et l’adaptation de modèles existants

• Connaissance d’outils de suivi ML type MLflow ou ClearML ; Airflow est un plus

• Français et anglais courants ; capacité à collaborer avec des équipes Research et Production internationales