En un coup d'œil
- Missions: Développez des solutions ML innovantes et collaborez avec des experts du secteur.
- Entreprise: Air Liquide, leader mondial en technologies et services pour l'industrie et la santé.
- Avantages: Environnement de travail inclusif, opportunités d'apprentissage et développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre Agile et bénéficiez d'une forte culture de collaboration.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le futur de l'IA et des données.
- Qualifications: 5+ ans d'expérience en MLOps, expertise en Python et bonnes compétences en communication.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Entity description: At Digital & IT, we harness the power of the latest technological advances and our history of industrial excellence to foster innovation and enable Air Liquide’s talents to thrive.
How will you CONTRIBUTE and GROW at Air Liquide?
Au sein de Data & AI Applications, le Chapitre Engineering est une équipe mondiale, regroupant les experts techniques qui conçoivent, construisent, déploient et exploitent les applications data et IA.
Le/la Machine Learning Engineer joue un rôle crucial au sein des produits, appliquant son expertise complète sur l'ensemble du cycle de vie des opérations de Machine Learning (MLOps).
Il/Elle est censé exécuter des tâches complexes d'ingénierie ML, fournir des conseils techniques et endosser un haut niveau de responsabilité technique, ayant un impact significatif sur l'ensemble du cycle de vie de ML, la plateforme et la croissance des membres de l'équipe.
- Responsabilités & Missions
- Soutenir les équipes Data Science en fournissant des environnements ML complets, conformément aux standards et normes d'Air Liquide, et en soutenant l'implémentation du code, de l'ingestion des données à la mise en service des modèles.
- Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs data, les software developers et les chefs de produit/propriétaires de produit pour intégrer de manière transparente les solutions ML dans les produits.
- Déployer et gérer des pipelines MLOps robustes pour l'intégration et la livraison continues, la surveillance et le réentraînement des modèles.
- Profiler, déboguer et optimiser la performance, la latence et la consommation des ressources des modèles et des pipelines de données en production.
- Collaborer étroitement avec l'équipe plateforme ML Ops pour traduire les besoins réels des produits en demandes de fonctionnalités afin d'améliorer continuellement la plateforme.
- Former, encadrer et partager les connaissances avec les autres ingénieurs de l'équipe.
- Participer activement aux cérémonies Agile et au travail d'équipe pour atteindre les objectifs de sprint.
Are you a MATCH?
- Compétences Techniques (Technical Skills)
- 5+ ans d'expérience dans des rôles MLOps, Dev Ops ou d'infrastructure cloud, axés sur le déploiement, la surveillance et la mise à l'échelle de systèmes d'apprentissage automatique.
- Expertise démontrée en Python, y compris la capacité à comprendre et à refactoriser du code existant, en mettant en œuvre les meilleures pratiques.
- Expérience avec Dev Ops (exemples: CI/CD, containerisation, infrastructure en tant que code (infra as code), et systèmes de contrôle de version comme git), idéalement dans le contexte du Machine Learning.
- Expérience avec les plateformes cloud (AWS, GCP) pour le déploiement et la gestion de modèles ML, avec un accent fort sur l'évolutivité et la robustesse.
- Expérience avec des outils MLOps, tels que les environnements Python (poetry, uv), MLflow, Airflow, AWS Sage Maker, Podman/Docker.
- Bon niveau d'anglais et de français à l'oral et à l'écrit.
- Compétences Comportementales (Soft skills)
- Excellente communication et collaboration avec des équipes et des parties prenantes mondiales.
- Bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes pour aligner les solutions technologiques sur les objectifs du métier.
- Forte capacité à expliquer des concepts techniques et à encadrer des ingénieurs juniors/intermédiaires.
- Intelligence émotionnelle pour maintenir un environnement de travail positif et serein.
- #LI-FM1 Our Differences make our Performance
At Air Liquide, we are committed to build a diverse and inclusive workplace that embraces the diversity of our employees, our customers, patients, community stakeholders and cultures across the world.
We welcome and consider applications from all qualified applicants, regardless of their background.
We strongly believe a diverse organization opens up opportunities for people to express their talent, both individually and collectively and it helps foster our ability to innovate by living our fundamentals, acting for our success and creating an engaging environment in a changing world.
A world leader in gases, technologies and services for Industry and Health.
Through the passion and diversity of its people, Air Liquide leverages energy and environment transition, changes in healthcare and digitization, and delivers greater value to all its stakeholders.
Join us for a stimulating experience: you’ll find a world of learning and development opportunities where inventiveness is at the heart of what we do, in an open, collaborative and respectful environment.
Discover what your professional journey at Air Liquide could be here!
#J-18808-Ljbffr
AI & Data Engineer (Machine Learning) H/F in Laval employeur : FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT
Air Liquide est un employeur de choix, offrant un environnement de travail inclusif et dynamique où l'innovation est au cœur des préoccupations. Avec une politique de mobilité interne et de formation continue, les employés ont de nombreuses opportunités de croissance professionnelle. De plus, la flexibilité du télétravail et les avantages variés, tels que les titres restaurant et le remboursement du Pass Navigo, font d'Air Liquide un lieu de travail attrayant pour ceux qui cherchent à allier performance et bien-être.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher AI & Data Engineer (Machine Learning) H/F in Laval
✨Participe à des meetups tech
Les meetups et les hackathons sont des super occasions pour rencontrer des gens du milieu de l'ingénierie et du développement logiciel. C'est là que tu peux échanger des idées, découvrir des projets et même te faire repérer par des recruteurs comme ceux de FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT.
✨Contribue à des projets open-source
Ne sous-estime pas le pouvoir des contributions open-source. En proposant tes compétences sur des plateformes comme GitHub, tu peux non seulement améliorer ton portfolio, mais aussi prouver ta capacité à travailler en équipe. Ça pourrait faire toute la différence dans ta candidature chez FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT.
✨Réseau sur LinkedIn, mais avec du contenu
Sur LinkedIn, partage du contenu lié à tes projets ou tes réflexions sur les tendances technologiques. Cela peut attirer l'attention de recruteurs et de professionnels du secteur. Qui sait, peut-être que quelqu'un de FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT remarquera tes posts et te contactera pour un entretien !
✨Postule directement via notre site
N’oublie pas que postuler sur le site de FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT est souvent le moyen le plus direct et efficace d'attirer l'attention. Sois proactif et n'hésite pas à postuler même si tu n'as pas tous les critères d'une offre : montrer ton enthousiasme peut faire toute la différence !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que AI & Data Engineer (Machine Learning) H/F in Laval
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Montre tes compétences techniques:Dans le secteur de l'ingénierie et développement logiciel, il est crucial de mettre en avant tes compétences techniques dans ton CV. Mentionne ton expérience avec des langages de programmation spécifiques, des frameworks, ou des projets antérieurs. N'hésite pas à intégrer des liens vers ton GitHub ou des projets personnels pour donner vie à ton profil !
Personnalise ta lettre de motivation:Avec un poste à temps plein, ta lettre de motivation doit refléter ta passion pour le développement logiciel. Explique pourquoi tu souhaites rejoindre FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT et comment tu peux contribuer à leurs projets. Parle aussi de ton intérêt à apprendre et à évoluer au sein de l'équipe.
Démontre ta capacité à travailler en équipe:Les projets de développement logiciel sont souvent le fruit d'un travail collaboratif. Mets en avant dans ton CV des expériences où tu as fait partie d’une équipe, que ce soit dans des stages, des projets universitaires ou des contributions open-source. Les soft skills, ça compte aussi !
Sois clair sur tes attentes:Dans ta candidature pour un poste à temps plein, n'hésite pas à mentionner tes attentes concernant le rôle et la culture d'entreprise. Dis-nous ce qui est important pour toi, que ce soit les technologies utilisées ou l'environnement de travail, pour que FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT sache que tu es sérieux dans ta démarche et que tu es motivé pour un engagement à long terme.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT
✨Maîtrise des langages de programmation
Pour un poste en ingénierie et développement logiciel chez FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT, assure-toi de bien maîtriser les principaux langages demandés dans l'annonce. Prépare-toi à répondre à des questions techniques sur des projets que tu as réalisés ou même à coder en direct lors de l'entretien. Montre que tu sais comment résoudre des problèmes en temps réel !
✨Prépare ton portfolio technique
N'oublie pas d'apporter ton portfolio, surtout si tu as des projets de développement logiciel que tu peux montrer. C'est toujours un plus de pouvoir parler de ton expérience concrète et des challenges que tu as surmontés lors de tes projets précédents. Ça peut vraiment faire la différence chez FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT !
✨Compréhension des méthodologies agiles
Dans notre domaine, on utilise souvent des méthodologies agiles. Sois prêt à discuter de ton expérience avec des frameworks tels que Scrum ou Kanban. Explique comment tu as travaillé en équipe et comment cela a impacté tes projets précédents. Cela montrera ta capacité à t'adapter rapidement au sein d'équipes dynamiques.
✨Sois prêt pour des mises en situation
Attends-toi à des questions comportementales où tu devras prouver ta capacité à gérer des situations stressantes, comme des délais serrés ou des conflits au sein de l'équipe. Prépare quelques anecdotes précises sur ces expériences, car chez FR10088-ALGLOBSY Air Liquide IT, ils rechercheront des candidats réactifs et capables de travailler sous pression.