ML Ingénieur

Détails de la mission

La Direction Technique du Numérique de France Télévisions mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l’expérience utilisateur et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. 

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. 

Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basée sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. 

Prestations attendues :

1. Créer un premier cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur 

2. Déployer ce projet et AB tester en production 

3. Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances

En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à :

Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest 

Organiser et structurer le stockage des données 

Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements 

Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données 

Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists 

Construire et maintenir les workflows de la CI/CD 

Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur 

Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation 

Faire de la veille technologique active dans le domaine 

Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Modalités de la prestation :

Présence sur site requise en fonction des besoins de la prestation et a minima équivalente à 50% du temps de la prestation.

Expertises demandées pour la réalisation de la prestation :

Au moins 3 ans d’expérience dans un environnement data / machine learning 

Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning 

Expériences sur la Google Cloud Platform 

Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI 

Maîtrise des langages Python et SQL 

Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture 

Connaissances de l’infrastructure-as-code (Terraform) 

Connaissances du Machine Learning, des concepts liés à l’IA 

Connaissances des technologies liées à l’IA : tensorflow, sklearn etc 

Connaissances de Gitlab et Gitlab CI/CD 

Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques 

Pratique des méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban