DRW Montreal
Spécialiste en Apprentissage Automatique
Montreal
Sponsorship not specifiedDetected 23 days ago
Machine LearningTensorFlowPyTorchCommunicationCollaboration
About the role
- Nous valorisons l'autonomie et la capacité à pivoter rapidement pour saisir les opportunités, c'est pourquoi nous opérons en utilisant notre propre capital et en négociant à nos propres risques.
- Nous avons également tiré parti de notre expertise et de notre technologie pour nous développer dans trois stratégies non traditionnelles: l'immobilier, le capital-risque et les crypto-actifs.
- Nous opérons avec respect, curiosité et ouverture d'esprit.
Requirements
- Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine équivalent.
- Plus de 5 ans d'expérience dans le développement de logiciels pour des systèmes d'apprentissage automatique.
- Solide compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
- Excellentes compétences en programmation et en développement de scripts.
- Expérience dans la création, la validation, le déploiement, la surveillance et la mise à jour de modèles en production.
- Expérience avec les infrastructures et les outils de MLOps.
- Excellentes aptitudes en résolution de problèmes et en analyse.
- Excellentes compétences en communication et en collaboration.
- Expérience avec des cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, TensorRT et ONNX.
- Expérience en programmation GPU avec CUDA, OpenCL ou des bibliothèques similaires.
Nice to have
- Concevoir et mettre en œuvre des systèmes évolutifs et performants pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
- Optimiser les performances d'entraînement et d'inférence des modèles d'apprentissage profond.
- Créer et maintenir des pipelines, des magasins et des registres de modèles.
- Surveiller les modèles en production et mettre en place une infrastructure de réentraînement afin d'améliorer leur performance.
- Optimiser les modèles pour leur déploiement sur différentes configurations matérielles.
- Développer des cadres de travail favorisant une recherche reproductible et évolutive.
- Piloter des projets et diriger de nouvelles initiatives.
- Animer des discussions sur l'implémentation du code, les tests et les meilleures pratiques en architecture logicielle.
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