En un coup d'œil
- Missions: Développez des modèles de ML et améliorez notre pipeline de recherche.
- Entreprise: Société mondiale d'investissement avec une approche scientifique et innovante.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le monde de la finance avec le ML.
- Qualifications: Doctorat en ML ou expérience équivalente, compétences en programmation requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Founded in 1991, we are a global quantitative and systematic asset management firm applying a scientific approach to finance to develop alternative investment strategies that create value for our clients.
We value innovation, dedication, collaboration, and the ability to make an impact.
Together, we create a stimulating environment for talented and passionate experts in research, technology, and business to explore new ideas and challenge existing assumptions.
ABOUT THE ROLE
CFM is looking for an experienced and talented Machine Learning Research and Engineering expert
- to gather the needs of execution research team and implement evolution of the pipeline accelerating their research
- contribute to the maintenance and improvement of this ML pipeline.
- to build new ML models to feed CFM's execution strategies.
- The Mission
As a ML expert, and in collaboration with your team, particularly the machine learning experts who drive the evolution of this pipeline, you will participate to the development of this tick-based ML pipeline by:
- Implementing new features in C++.
- Improving the data generation part of the pipeline (enrich indicators, fine tune data sets)
- Improving the training part of the ML pipeline (explore, propose, implement and evaluate the performance of new ML models, packages and frameworks)
- Improving the production part of the pipeline (optimize inference latency, realize non regression tests, participate in the maintenance of this pipeline)
The candidate should have both a research mindset to explore new ML ideas, frameworks and evaluate them rigorously, a full Computer Science engineering abilities to contribute to the maintenance and improvement of industrial research to production pipeline and a client oriented mindset to gather the needs of execution research team and implement evolutions requested
Qualifications / Required Skills
- Ph D (or equivalent experience) in Machine Learning, Computer Science, Data Engineering, or a related field (experimental or theoretical science, mathematics, physics, statistics, economics, etc.)
- Understanding of the ins and outs of machine learning algorithms
- Experience with applied machine learning on large datasets
- Proficiency in programming languages: a minimum of three years of experience in Python (and classical data and ML libraries, pandas/polars, scikit-learn, Py Torch, Tensor Flow…) and experience in C++ is required but candidates with significantly more experience will be considered with great interest.
- Although a high interest in finance is crucial, no prior knowledge in the field is needed.
- Experience with Linux.
- Proficiency in both French and English.
- Excellent collaboration and communication skills.
- Adaptable and rigorous, capable of working in a rapidly evolving environment.
- Extra
- Experience with Cloud (AWS or others).
- Experience with SQL.
- EQUAL OPPORTUNITIES STATEMENT
We are continuously striving to be an equal opportunity employer, and we prohibit any discrimination based on sex, disability, origin, sexual orientation, gender identity, age, race, or religion.
We believe that our diversity, breadth of experience, and multiple points of view are among the leading factors in our success.
CFM is a signatory of the Women Empowerment Principles.
FOLLOW US
Follow us on Twitter or Linked In or visit our website to find out more about CFM.
#J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer in Paris employeur : Capital Fund Management (CFM)
CFM est un employeur de choix, offrant un environnement de travail stimulant où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En tant qu'Associate en opérations de recherche, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en contribuant à des projets significatifs qui impactent nos stratégies d'investissement. Situé dans un cadre dynamique, CFM valorise la diversité et l'inclusion, garantissant que chaque voix compte et que chaque employé a la possibilité de s'épanouir.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Capital Fund Management (CFM)
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Machine Learning Engineer in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Capital Fund Management (CFM)
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Capital Fund Management (CFM). C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Machine Learning Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Capital Fund Management (CFM), il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Capital Fund Management (CFM) que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Capital Fund Management (CFM). Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Capital Fund Management (CFM)
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Capital Fund Management (CFM) et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
