Founding MLOps - Data Platform Engineer

Noïa Labs est une entreprise de neurotechnologie en phase de démarrage qui construit la prochaine génération d'interfaces homme-AI. Nous abordons l'un des problèmes les plus ambitieux de l'interaction homme-AI : décoder l'intention humaine directement à partir des signaux cérébraux, en temps réel et sans chirurgie, pour contrôler et collaborer avec des systèmes AI. Notre approche combine des capteurs neuronaux optimisés avec des modèles AI à grande échelle entraînés sur de nombreux utilisateurs, un défi technique qui se situe à l'intersection des neurotechnologies et de l'AI de pointe.

Nous recherchons un ingénieur MLOps / Data Platform talentueux pour construire l'infrastructure de données et ML derrière notre interface neuronale non invasive. Vous serez responsable des systèmes qui ingèrent, versionnent et servent des données neuronales à grande échelle, rendant l'entraînement des modèles rapide, reproductible et évolutif, depuis la construction et l'orchestration des ensembles de données jusqu'à l'entraînement et le déploiement distribués.

Ce rôle pratique convient à quelqu'un qui aime construire une infrastructure fiable pour des équipes de ML et de recherche en mouvement rapide. Le rôle couvre les pipelines de données, les flux de travail ML, l'infrastructure de calcul, le suivi des expériences, le déploiement de modèles et les outils internes, tout en travaillant en étroite collaboration avec des ingénieurs ML, des neuroscientifiques, des ingénieurs logiciels et des équipes produit.

Ce que vous ferez :

• Construire et maintenir la plateforme pour l'ingestion, le traitement, le stockage et la récupération des données neuronales
• Développer des pipelines pour la génération, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des ensembles de données
• Créer des outils qui aident les ingénieurs ML et les scientifiques à trouver des données, à réaliser des expériences, à comparer des modèles et à reproduire des résultats
• Gérer le cloud et le calcul GPU pour des charges de travail ML évolutives
• Améliorer la qualité des données, les métadonnées, la versioning, la surveillance et la traçabilité
• Travailler avec les équipes logicielles et ML pour intégrer des modèles dans la plateforme
• Aider à définir des normes pour la fiabilité, la reproductibilité, la confidentialité et la sécurité

Ce que nous recherchons :

• Plus de 5 ans d'expérience dans la construction d'infrastructures MLOps et de données de qualité production
• Solide expérience en ingénierie logicielle, en particulier en Python
• Expérience avec l'infrastructure cloud, les conteneurs, CI/CD et les systèmes de production
• Expérience dans le soutien aux charges de travail GPU ou à l'entraînement distribué
• Expérience avec des outils ML pour l'entraînement, l'évaluation, le suivi ou le déploiement
• Bonne compréhension de la qualité des données, de la surveillance, de la versioning et de la reproductibilité
• Forte capacité d'appropriation, compétences pratiques en résolution de problèmes et attention aux détails

Atouts :

• Expérience avec des données temporelles telles que des biosignaux, des données de capteurs, de l'audio, de la vidéo ou de la robotique
• Expérience avec le streaming en temps réel, le buffering en périphérie, la synchronisation appareil-cloud ou la connectivité intermittente
• Expérience dans des environnements de santé, de dispositifs médicaux, réglementés, sensibles à la vie privée ou de recherche

Avantages et compensation :

• Package d'équité
• Couverture santé complète, prise en charge par l'employeur via Alan
• Remboursement à 100 % des frais de transport public (basé à Paris)
• Chèques-repas de 11 € par jour travaillé, financés à 60 % par l'entreprise
• Nouveau MacBook Pro
• RTT (jours de congé supplémentaires)

Même si vous ne cochez pas toutes les cases de nos exigences, nous vous encourageons à postuler. Nous valorisons les perspectives et les parcours divers, et nous sommes plus intéressés par votre potentiel et votre passion que par une correspondance parfaite avec notre liste de contrôle.

En cas de doutes ou de questions, veuillez contacter careers@noialabs.ai