Data Scientist / Machine Learning Engineer (H/F) - 2 postes Recruteur partenaire

L'ENTREPRISE :
ExcellerIA est une Deeptech française qui développe son moteur d'IA Axolotl. Il s'agit d'une plateforme d'analyse prédictive (Predictive Layer) qui permet à des organisations du midmarket comme des grands comptes de disposer de données de prédiction précises et rapidement accessibles. ExcellerIA possède son propre laboratoire de recherche en IA à Lyon, ainsi qu'une agence commerciale récente à San Diego, le siège étant à Montpellier.
Axolotl est la plateforme qui réunit un cœur de modélisation (prediction-framework), une chaîne logistique de la donnée (BeeStack), son interface de configuration des jobs (Wizard) et un outil de supervision et de dashboarding (IRMA). La plateforme doit évoluer vers une appliance dont vous accompagnez le développement. L'architecture est datacentric, ce qui permet des traitements distribués sur des volumétries de l'ordre du téraoctet, éclatées en plusieurs clusters au sens mathématique et autres datasets.
LE POSTE :
Rattaché au laboratoire de Lyon, dans une équipe restreinte, vous participez à plusieurs activités de datascience. Depuis la recherche, le prototypage, le développement et l'implémentation de modèles d'IA. Votre travail portera sur le développement de flux data, puis ensuite le traitement et la configuration des modèles d'IA. Ce poste est évolutif à 1 ou 2 ans.
Vous participez aussi à certains RDV clients.
Une compréhension globale de toute la chaîne est indispensable pour réussir sur ce poste, tout comme de raisonner architecture avant de raisonner modèle.
PROFIL RECHERCHÉ :
Formation d'ingénieur, école de renom. 5 ans d'expérience en data science ou machine learning engineering, dont une part significative sur des modèles passés en production. Maîtrise d'au moins 2 langages, dont Python. Culture et appétence pour les architectures, capacité à appréhender des applications complexes et distribués. Rigueur et méthode, nos engagements de performance étant contractuels. Anglais C1 au minimum : nous travaillons avec des équipes aux États-Unis.
ATOUTS pour le poste :
Avoir programmé des stacks data massivement parallèles, traité de la big-data, comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones, connaître les approches datacentric, les séries temporelles, comprendre les concepts de predictive et semantic layer. Résoudre des équations pour se détendre.
ENVIRONNEMENT TECHNIQUE :
Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, SQL, MongoDB, tout le tooling du developpeur et du datascientist classique.