Vous aurez un rôle transverse entre l’équipe Software et l’équipe Data Science de SkillCorner. Votre rôle sera de faciliter le développement et la mise en production des algorithmes développés par l’équipe data.

Vos principales missions seront:

• Mise en place d’outils permettant aux data scientists de entrainer/tester leurs algorithmes à l’échelle de la production.

• Gestion du cycle de vie complet des projets ML : modèle, données et code.

• Optimisation des algorithmes et des réseaux de neurones pour réduire les temps de calcul ou les coûts cloud.

• Accompagner les data scientists dans l’adoption de bonnes pratiques.

• Acquérir des connaissances en tant que “video engineer”

Notre stack technique:

• Data Science: Python, Tensorflow, Onnx , Pytorch

• Infra/Devops : AWS (EC2, EKS, RDS, Lambda) + Docker + Grafana

• Back-end: Django

• Front-end: Angular

Must Have

• Connaissances sur les outils et technologies suivants: Docker, EKS, Steps Function/ Autres orchestrateurs

• Solides compétences en programmation, particulièrement en Python.

• Solide compréhension théorique et pratique du Machine Learning (ML).

• Expertise des frameworks : TensorFlow, ONNX, PyTorch, TensorRT, et de l’écosystème CUDA.

• Expérience(s) sur un ou plusieurs services cloud (AWS, GCP, Azure)

• Énorme motivation, dynamisme, et envie de participer au développement d’une startup tech

Nice to Have

• Maîtrise de la structuration de projets Python : pre-commit, CI/CD avec GitLab, gestion des dépendances (UV/Poetry), et tests unitaires (pytest).

• Connaissance des outils de gestion du cycle de vie des projets ML : DVC, MLflow.

• À l’aise avec Linux et Git

• Intérêt pour la vision par ordinateur + Experience dans le domaine de la video (réel +)

• Intérêt pour le sport et volonté de construire les meilleurs produits pour révolutionner l’industrie

• Toute connaissance footballistique ou fléchettistique (💚pause déjeuner) sera appréciée

Premier rendez-vous téléphonique rapidement après la candidature puis deux entretiens dont un avec une étude de cas technique.