Ingénieur·e en apprentissage automatique

Ce dont vous répondrez

• Take speech and language models from evaluation into production, including the serving path and what it costs to run.
• Build evaluation sets that reflect the languages and accents customers actually speak, not the ones a public benchmark ships with.
• Instrument models in production: drift, latency, and the failure cases customers report.
• Work with the platform team on the data path, so that training data stays in the jurisdiction the customer requires.
• Document model behaviour and its limits to a standard a regulator can read.

Ce que vous apportez

• You have deployed models to production and maintained them afterwards, not only trained them.
• You are comfortable with PyTorch or an equivalent framework, and with the serving stack around it.
• You understand speech or natural language processing well enough to know where the benchmarks mislead.
• You treat privacy and data residency as engineering constraints rather than as paperwork.
• You work in English. Other languages spoken in the group’s markets are an advantage.

Cinq étapes, et vous savez à chacune où vous en êtes

1. 1CandidatureVous postulez depuis ce site. Une personne vous lit — le premier tri n’est pas automatisé.
2. 2ÉchangeUn appel avec le responsable qui recrute, sur le travail lui-même : ce que vous avez mené, et ce que le poste exige réellement.
3. 3Exercice pratiqueUn problème tiré du système réel, calibré pour une séance de durée raisonnable. Il est discuté avec vous, jamais noté en silence.
4. 4Entretiens croisésVous rencontrez celles et ceux avec qui vous travailleriez, ainsi qu’une personne extérieure à l’équipe, présente pour poser la question qui dérange.
5. 5DécisionUn oui ou un non, motivé. Nous répondons dans les deux cas, et nous vous disons quand attendre cette réponse.