En un coup d'œil
- Missions: Ajuster des modèles IA pour transformer la vidéo en connaissance et créativité en science.
- Entreprise: Aive, une deeptech française innovante en IA créative pour la vidéo.
- Avantages: Environnement dynamique, autonomie dans les squads et opportunités de croissance.
- Autres infos: Travaillez avec des leaders mondiaux et des technologies de pointe.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe pionnière et impactez le futur de la création vidéo.
- Qualifications: Diplôme en informatique ou data science et 5 ans d'expérience en machine learning.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Aive est une deeptech française pionnière en IA créative pour la vidéo, avec une technologie propriétaire MGT (Multimodal Generative Technology). Notre plateforme SaaS combine IA analytique et IA générative pour transformer la création, l’adaptation et l’optimisation vidéo, permettant aux marques, agences et studios de produire en quelques minutes des contenus personnalisés, multi-formats et prêts à diffuser.
Déjà adoptée par des leaders mondiaux (LVMH, L’Oréal, P&G, Meta, Warner Bros, TF1, Publicis…), Aive s’impose comme la référence en Creative AI for Video : qualité créative, cohérence de marque, automatisation avancée et performance marketing. Notre organisation est structurée en squads autonomes, chacune responsable d’un périmètre produit précis, favorisant l’agilité, la responsabilité collective et l’innovation continue sur l’ensemble de la plateforme.
Chez Aive, chaque ingénieur fait partie d’une squad dirigée par un lead, subtil mélange d’expert technique et de manager. Chaque squad est autonome et responsable de son produit, qu’il s’agisse du storyboard, de la médiathèque ou d’un module d’analyse IA. Nous croyons qu’un ingénieur responsable de son travail est plus impliqué et plus fier.
Le pipeline data est le cœur technologique d’Aive. Sa mission est de permettre à la MGT d’analyser, d’interpréter et d’améliorer n’importe quelle vidéo, de manière spatio-temporelle et multimodale. L’équipe traite simultanément l’image, le son et les émotions pour identifier ce qui rend un contenu réellement performant. Elle conçoit des modèles évolutifs, capables d’apprendre sans réentraînement lourd grâce à un algorithme d’optimisation génétique interne. Chaque modèle est personnalisé en fonction du client et du contexte d’usage, tout en respectant des standards de fiabilité, d’éthique et de sécurité élevés. Travailler sur le pipeline data, c’est transformer la vidéo en connaissance et la créativité en science.
Vos responsabilités
- La priorité est donnée à l’adaptation de modèles existants plutôt qu’au développement from scratch.
- Votre mission principale consistera à ajuster ces modèles à nos besoins spécifiques ; l’entraînement complet et le fine-tuning restant réservés à certaines tâches ciblées.
Data & Modèles
- L’essentiel du travail Data R&D concerne la computer vision (Python) :
- Détection d’objets (modèles type YOLO), de personnes, de logos et d’actions.
- Intégration de Visual Transformers (VT) dans notre stack de production.
- Extraction automatisée de clips ou scènes et détection de points d’intérêt (POI).
- Analyse du signal audio, OCR, et mise en œuvre de modèles variés (Speech-to-text, Image-to-text).
Backend & Infrastructure
- MLOps & Industrialisation : Conteneurisation Docker (optimisation des images, intégration continue), orchestration sous Kubernetes.
- Backend (Go) : Orchestration des données, modèles et analyseurs ; développement de tâches backend ponctuelles (dimension secondaire du poste).
Compétences Transverses
- Référent technique pour l’équipe Data.
- Collaboration quotidienne avec les équipes front et back pour garantir la cohérence produit.
- Interface avec les équipes Business et Sales pour traduire les besoins clients en fonctionnalités concrètes.
Notre stack
- à l’UX: Figma
- au front: React, Reduct, Radix, Typescript, canvas
- au back: Graphql, Go, Postgres, Ffmpeg / libav
- à la data: Python, PyTorch, YOLO
- à l’infra: Terraform, Kubernetes, AWS, GCP
Diplôme
- Bac+3 ou Bac+5 en informatique, data science ou domaine connexe.
- Expérience confirmée (5ans+) en data engineering et machine learning.
- Solides compétences en programmation (Python et Go).
- Expérience avec les bibliothèques de machine learning (TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Maîtrise de SQL et des systèmes de gestion de bases de données.
- Familiarité avec les plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure, etc.).
- Connaissance des outils de conteneurisation et d’orchestration (Docker, Kubernetes, etc.).
- Excellentes compétences en résolution de problèmes et en analyse.
- Solides compétences en communication et en collaboration.
Senior Machine Learning Engineer employeur : Aive
Aive est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation et la collaboration au sein d'une culture dynamique. En tant que Senior Sales Manager, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant dans un environnement stimulant, où votre contribution à l'acquisition de comptes stratégiques sera reconnue et récompensée. De plus, notre emplacement favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant chaque journée enrichissante et motivante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Machine Learning Engineer
✨Construire ton réseau tech
Connecte-toi avec des professionnels de l'ingénierie et du développement logiciel via des meetups tech ou des conférences comme DevFest. C'est un excellent moyen d'apprendre sur les dernières tendances et de te faire connaître dans le milieu.
✨Contribuer à des projets open-source
Montre tes compétences en rejoignant des projets open-source sur GitHub. Non seulement cela renforce ton portfolio, mais ça te permet également de collaborer avec d'autres développeurs et de bâtir ta réputation dans le monde tech.
✨Préparer un excellent entretien
Pour décrocher un emploi à plein temps, il est crucial de préparer des réponses aux questions techniques et comportementales. Fais des simulations d'entretiens avec des amis ou en utilisant des plateformes dédiées pour te sentir plus à l'aise.
✨Postuler sur notre site
N'oublie pas de consulter notre site pour des opportunités chez Aive. Postuler directement peut te donner un accès privilégié à nos offres et montrer ton intérêt spécifique pour notre entreprise. Allez, fonce !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Machine Learning Engineer
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Démarre avec un CV percutant:Pour un poste d'ingénieur en développement logiciel, mets en avant tes compétences techniques comme les langages de programmation que tu maîtrises. N'hésite pas à inclure les projets sur lesquels tu as travaillé, surtout ceux qui montrent ton impact dans des situations concrètes. Les employeurs adorent voir ce que tu es capable de créer !
Valorise tes projets personnels:Si tu as des projets personnels ou des contributions sur GitHub, assure-toi de les inclure dans ta candidature. Cela te permet de montrer non seulement tes compétences techniques, mais aussi ta passion et ton engagement pour le développement logiciel. C'est un excellent moyen de te démarquer des autres candidats !
Personnalise ta lettre de motivation:Prends le temps de personnaliser ta lettre de motivation pour Aive. Explique pourquoi tu es attiré par cette entreprise et comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins. C'est l'occasion de montrer un côté plus humain de ta candidature et d'expliquer ce qui te motive !
Soigne la mise en page:Une mise en page claire et concise est cruciale pour les candidatures dans le domaine de l'ingénierie logicielle. Utilise des sous-titres et des listes pour rendre ton CV et ta lettre plus facile à lire. Cela montre aussi que tu as un sens de l'organisation, ce qui est super important dans notre domaine !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Aive
✨Maîtrise des Outils de Développement
Assure-toi d'être à l'aise avec les outils et les langages de programmation que privilégie Aive. Par exemple, si tu sais qu'ils utilisent beaucoup Java ou Python, revisite tes concepts clés et sois prêt à discuter de tes projets antérieurs qui mettent en avant ces compétences.
✨Prépare des Exemples de Projets Concrets
Rassemble des exemples concrets de projets sur lesquels tu as travaillé, surtout ceux qui mettent en avant des défis techniques. Sois prêt à expliquer tes choix, tes erreurs et comment tu as résolu des problèmes - cela montre ton process de réflexion et ta capacité à apprendre.
✨Sois Prêt pour des Tests Techniques
Il est fréquent d'avoir des tests techniques lors des entretiens dans l’ingénierie logicielle. Prépare-toi à résoudre des problèmes de codage en direct. Pratique sur des plateformes comme LeetCode ou HackerRank pour rester affûté et confortable face à la pression.
✨Montre Ton Intérêt pour l’Innovation
Dans le cadre d'un poste à temps plein, les employeurs cherchent des passionnés qui se tiennent à jour avec les dernières tendances technologiques. N’hésite pas à parler de tes lectures récentes, de conférences auxquels tu as assisté ou même de projets open-source que tu pourrais avoir suivis ou rejoints.
