Machine Learning Engineer H/F/X

Description de la fonction

Smals réalise des projets ICT innovants dans l'e-gouvernement et l'e-santé pour les institutions de la sécurité sociale et des soins de santé. Pour Smals, "ICT for society" n'est pas qu'un slogan : tous nos projets profitent à la société. Smals contribue au portail de la sécurité sociale et à la plateforme eHealth. Les projets novateurs sont notre spécialité : Student@Work, Orgadon, digitalisation des prescriptions médicales, consultation de l'historique de la carrière, transmission plus rapide des résultats de test à son médecin...
En tant que Machine Learning Engineer, vous êtes chargé-e de concevoir, de développer, de déployer et de maintenir des modèles ainsi que des pipelines de Machine Learning. Vous veillez non seulement à ce que les modèles soient performants lors des expérimentations, mais aussi à ce qu'ils fonctionnent de manière fiable, évolutive et gérable en production, tant sur des infrastructures cloud (Azure) qu'en local. Vous collaborez étroitement avec des Data Engineers, des développeurs, des architectes et différentes parties prenantes du business. Vous traduisez les cas d'utilisation du Machine Learning en implémentations techniques durables, conformes à la réglementation en vigueur (notamment la loi européenne sur l'IA). Responsabilités principales : Préparation des données et feature engineering: Traiter et préparer des données issues de diverses sources, mettre en place des transformations de données et le feature engineering, et veiller à la qualité, à la cohérence et à la reproductibilité des données. Développement et validation de modèles: Concevoir, entraîner, optimiser et comparer des modèles de Machine Learning pour divers cas d'utilisation, avec des critères de validation clairs avant la mise en production. Opérationnalisation de solutions de Machine Learning: Traduire des modèles en services et pipelines de production, les intégrer dans le backend/les API/le traitement batch, avec une gestion des versions et une stratégie de déploiement standardisée. MLOps, monitoring et fiabilité: Mettre en place et maintenir des pipelines de Machine Learning et des processus CI/CD, assurer le monitoring (performances, dérives, erreurs) et élaborer des mécanismes de réentraînement, en veillant à la fiabilité, à l'évolutivité et au contrôle des coûts. Collaboration et partage de connaissances: Assurer la coordination avec les parties prenantes techniques et business, mettre en place des bonnes pratiques et de la documentation, et contribuer à la maturité de l'organisation en matière de Machine Learning.

Profil

Vous êtes titulaire d'un diplôme de Bachelier ou de Master en informatique, ou vous possédez une expérience équivalente. Vous possédez au minimum deux ans d'expérience dans un rôle similaire. Vous disposez d'une grande expertise dans les domaines suivants : - Python (Data- & Machine Learning development) - SQL et traitement de données dans un contexte de production - Bibliothèques de Machine Learning et modèles/outils Open source (scikit-learn, PyTorch, LangGraph, Ollama, LangChain) - Préparation de données, feature engineering et validation de modèles - Intégration de composants de Machine Learning dans des applications ou des services backend - C# / .NET / Blazor Framework - Pipelines de Machine Learning et pratiques MLOps (Azure DevOps) - CI/CD, gestion des versions et déploiement de services de Machine Learning - Conteneurisation et modèles de déploiement (Docker) - Monitoring des modèles et des pipelines Vous êtes pragmatique et êtes orienté-e résultats. Vous êtes capable de transformer des solutions de Machine Learning en composants de production stables et exploitables. Vous faites preuve d'un esprit analytique et logique très développé. Vous êtes soucieux de la qualité et accordez une grande importance à la fiabilité, à la facilité de maintenance et à la clarté. Vous prenez des initiatives et proposez des améliorations de manière proactive. Vous avez le sens de la communication et êtes capable d'expliquer clairement les choix techniques à des parties prenantes tant techniques que non techniques ; vous faites preuve d'une grande aptitude à collaborer au sein d'équipes pluridisciplinaires. Vous êtes avide d'apprendre et motivé-e pour appliquer de nouvelles techniques et meilleures pratiques dans un contexte de production. Enfin, vous possédez une connaissance passive du néerlandais et de l'anglais.

Compétences linguistiques

• Français (atout)

  • Comprendre : Expérimenté - (C1)
  • Écrire : Expérimenté - (C1)
  • Lire : Expérimenté - (C1)
  • Parler : Expérimenté - (C1)

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