Ingénieur Python / ML

Ce profil représente le type d’ingénieur ML appliqué dont les équipes ont réellement besoin : quelqu’un qui traite un modèle comme une composante d’un produit fonctionnel, pas comme une fin en soi.

Parcours

Six ans en Python, partagés entre l’ingénierie de données et l’apprentissage automatique. A bâti des pipelines d’ingestion, entraîné et ajusté des modèles PyTorch, puis les a exposés dans des services FastAPI tournant sur AWS. La majeure partie de ce temps s’est passée en technologies de la santé et en SaaS, où les données réelles désordonnées et les exigences strictes de traitement sont la norme plutôt que l’exception.

Forces

• ML en production. Connaît la distance entre un notebook prometteur et un modèle servi et surveillé, et sait comment la franchir.
• Pipelines de données. Bâtit une ingestion et une transformation qui continuent de fonctionner quand la source en amont change.
• Discipline d’évaluation. Mesure les modèles contre la métrique d’affaires, pas seulement contre un score de validation.
• Qualité de service. Des services FastAPI avec un typage rigoureux, des tests et des budgets de latence sensés.

Mandat typique

Temps plein ou temps partiel substantiel, souvent comme première embauche ML aux côtés d’une équipe produit existante. Heures IST avec un chevauchement fiable sur les matins européens et, sur entente, les soirées américaines. Disponible maintenant.

Ceci est un échantillon représentatif du bassin vérifié. Faites-en la demande et nous confirmons la disponibilité réelle et actuelle d’un développeur avec ce parcours.