Senior ML Engineer in Paris

Qui nous sommes

Yubo est l'application de découverte sociale pour se faire de nouveaux amis et passer du temps en ligne. En éliminant les likes et les abonnements, nous permettons à nos utilisateurs de créer des connexions authentiques et de se montrer tels qu'ils sont vraiment. Nous avons ouvert la voie à une nouvelle façon pour la génération Z de socialiser en ligne, et avec des millions d'utilisateurs actifs, notre objectif est de redéfinir la manière dont nous nous connectons aujourd'hui et demain. Notre équipe est internationale, multiculturelle et profondément engagée dans sa mission. En tant que plateforme leader pour socialiser en ligne, nous avons une responsabilité particulière de construire un espace numérique sûr pour notre communauté. La sécurité est ancrée dans notre ADN, et notre approche proactive se concentre sur la protection, le soutien et l'éducation des utilisateurs. Rejoignez-nous dans ce voyage passionnant et aidez-nous à façonner l'avenir des interactions sociales !

À propos de ce rôle

Alors que Yubo continue de croître, l'apprentissage automatique devient une couche de production essentielle, alimentant des systèmes critiques à travers la sécurité, les recommandations et l'optimisation des produits. Ce qui rend ce rôle unique, c'est à la fois l'échelle et la diversité de nos données, ainsi que le niveau de maturité que nous visons à atteindre. Nous traitons d'énormes volumes d'images, de textes et d'interactions utilisateur en temps réel, à travers des millions d'utilisateurs dans le monde, créant une large gamme de défis d'apprentissage automatique à fort impact, notamment :

• Modération de contenu (image, texte, comportement)
• Systèmes de recommandation et optimisation de l'engagement utilisateur
• Détection comportementale et modèles de confiance et de sécurité
• Cas d'utilisation émergents tels que la tarification dynamique et l'optimisation de la croissance

En même temps, notre pile ML actuelle est encore en évolution. Les modèles hérités ne sont pas entièrement intégrés dans les pipelines, la gestion du cycle de vie reste incohérente, et notre approche peut parfois ressembler à « développer, déployer et oublier ». À mesure que l'utilisation de l'apprentissage automatique s'étend à travers l'entreprise, cela crée une complexité croissante et une dépendance à des systèmes fiables et bien structurés. Il y a encore un énorme potentiel inexploité, avec de nombreux cas d'utilisation d'apprentissage automatique qui restent à concevoir, tester et mettre à l'échelle, mais le débloquer nécessite de construire un modèle opérationnel d'apprentissage automatique plus robuste et évolutif.

Nous recherchons donc un Ingénieur ML Senior pour rejoindre notre équipe d'ingénierie de plateforme, relevant directement de Mikael (Responsable de l'ingénierie de plateforme). Vous jouerez un rôle clé dans la livraison des initiatives ML à travers l'entreprise, aidant à transformer des idées prometteuses en systèmes de production fiables. Vous travaillerez sur tout, du développement de modèles et de l'expérimentation au déploiement, à la surveillance et à l'amélioration continue, tout en contribuant à l'évolution de notre plateforme ML et de nos pratiques d'ingénierie.

Vos responsabilités

• Systèmes et livraison ML
  • Livrer des cas d'utilisation ML de bout en bout (systèmes de recommandation, algorithmes de sécurité, modèles de modération, etc.).
  • Concevoir, entraîner, évaluer et déployer des modèles ML lorsque cela est approprié.
  • Équilibrer la rapidité de livraison avec la robustesse et la fiabilité.
• Cycle de vie et fiabilité ML
  • Conduire des améliorations à travers le cycle de vie ML (formation, déploiement, surveillance, itération).
  • Établir des KPI et des normes de surveillance pour suivre la performance des modèles au fil du temps.
  • Assurer une alignement continu avec les objectifs produits et de sécurité.
  • Aider à améliorer la fiabilité et l'observabilité des systèmes ML en production.
• Plateforme et standardisation
  • Contribuer à l'évolution de notre plateforme ML à travers des outils, des flux de travail et des composants réutilisables.
  • Aider à établir et promouvoir des pratiques d'ingénierie ML évolutives à travers les équipes.
  • Contribuer à améliorer les capacités ML en libre-service lorsque cela est pertinent.
• Cas d'utilisation hérités et avancés
  • Prendre en charge les modèles hérités et les réaligner avec les besoins commerciaux actuels.
  • Améliorer, réentraîner et les intégrer dans des pipelines modernes.
  • Contribuer aux meilleures pratiques autour de l'utilisation des LLM dans la modération, la recommandation et d'autres domaines de produits.
  • Explorer et mettre en œuvre des approches avancées d'apprentissage automatique lorsque cela est pertinent.