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ML Platform Engineer

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PythonC++AWSDockerLinuxCI/CD

Rôle

Ingénieur plateforme ML — productivité chercheurs et déploiement modèles à l'échelle

Technologies

PythonC++AWSDockerLinuxCI/CD

Entités

ML Platform Team

Contextes

Gestion d'actifs quantitativeFinance alternative

Compétences

Ingénierie logicielle PythonProduction software engineeringContainers et Linux/UNIXAWS deployment et operationsC++ debugging et patchingTime series à grande échelleMLOps et production readinessCI/CD et lifecycle managementMonitoring et incident workflowsCommunication technique multi-audiencesPlatform mindset et user-focused approachInfluence sans autoritéAgile itératif

Challenges détectés

5 enjeux
  1. Optimisation

    Améliorer la productivité des chercheurs en ML

  2. Optimisation

    Assurer la robustesse des modèles ML en production à l'échelle

  3. Optimisation

    Réduire les points de friction dans le workflow ML

  4. Conformité

    Établir et promouvoir les standards ML

  5. Optimisation

    Accélérer le passage de l'expérimentation à la production

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  • Senior Reliability & Observability Platform Engineer
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