Senior MLOps mérnök – adatbetöltés (Data Ingestion) – Párizs
A Doctolib senior MLOps mérnököt keres a Data & AI Platform szervezeten belüli Panda csapatba (Data & ML Operations). Küldetésed biztonságos, éles ML-pipeline-ok építése és üzemeltetése lesz, átalakítva azt, ahogyan a vállalat nagy léptékben kezeli az egészségügyi adatokat, miközben több millió felhasználó adatvédelmét biztosítod. A pozíció teljes munkaidős, határozatlan idejű (CDI), munkavégzés Nantes-ban és Párizsban, hibrid munkarenddel (heti 2 nap távmunka).
Feladatok
- ▹Végponttól végpontig tartó, éles ML-modellpipeline-ok tervezése és megvalósítása (LLM-ek és egyedi modellek), robusztus telepítési, kiértékelési és monitorozási keretrendszerekkel
- ▹Az adat-pszeudoanonimizálási architektúra gazdája leszel a betöltési (ingestion) szolgáltatásokban: a Tier 0 (személyes azonosítók) adatok Tier 1 (anonimizált) adatokká alakítása az adatminőség és a modellteljesítmény megőrzése mellett
- ▹Biztonságos adatexport-szolgáltatások építése és karbantartása ML-alapú fenyegetésdetektálással a támadási vektorok (pl. SQL injection) megelőzésére, kézi szabályok helyett adaptív modellekkel
- ▹Golden datasetek kezelése és éles modellkiértékelési keretrendszerek megvalósítása az anonimizálás minőségének és a rendszer megbízhatóságának biztosítására
- ▹Olyan adatpipeline-ok építése és karbantartása, amelyek hatékonyan nyerik ki, alakítják át és töltik be az adatokat különböző forrásokból, többféle adatformátumot kezelve (szöveg, kép, hang, videó)
- ▹Automatizálási és orkesztrációs eszközök bevezetése ML-orkesztrációs platformokkal (MLflow, Braintrust vagy hasonló) az infrastruktúra-kiépítés egyszerűsítésére és a kézi munka csökkentésére
- ▹Az adat- és ML-platformok teljesítményének, megbízhatóságának és biztonságának monitorozása; a problémák proaktív azonosítása és elhárítása
- ▹A csapattagok mentorálása MLOps-szakértelemben és bevált gyakorlatokban a tudássilók csökkentése érdekében
Elvárások
- ▹Legalább 7+ év tapasztalat MLOps- vagy ML-platformmérnökként, bizonyított éles modell-életciklus-kezelési tapasztalattal
- ▹Szakértői szintű tapasztalat ML-orkesztrációs eszközökkel (MLflow, Braintrust vagy hasonló) batch-feldolgozási és inferencia-pipeline-okhoz
- ▹Erős Site Reliability Engineering (SRE) alapok, az üzemeltetési kiválóságra, a megbízhatóságra és az observabilityre fókuszálva
- ▹Python-szakértelem automatizáláshoz és ML-pipeline-szkripteléshez
- ▹Magabiztos jártasság infrastructure-as-code eszközökben (pl. Terraform) és konténer-orkesztrációban (Kubernetes)
- ▹Tapasztalat modellkiértékelési keretrendszerekkel és golden datasetek kezelésével
- ▹A felhőinfrastruktúra alapos ismerete (előnyben: GCP, AWS vagy Azure)
- ▹Kiváló problémamegoldó készség, az infrastrukturális szűk keresztmetszetek azonosítására és feloldására összpontosítva
- ▹Folyékony angol nyelvtudás
Előny
- ▹Éles LLM- vagy egyedimodell-telepítési tapasztalat
- ▹Adatbiztonsági és adatvédelmi keretrendszerek ismerete (GDPR, adatanonimizálás, pszeudonimizálás)
- ▹Tapasztalat biztonsági szolgáltatások és fenyegetésdetektáló rendszerek építésében és monitorozásában
- ▹Erős kommunikációs és mentorálási készség a csapatok közötti tudásátadás előmozdítására
Soft skillek
Amit kínálunk
- ▹Ingyenes, átfogó egészségbiztosítás neked és gyermekeidnek
- ▹Évi 25 nap fizetett szabadság, plusz legfeljebb 14 nap RTT
- ▹Ingyenes mentálhigiénés és coaching-szolgáltatások a Moka.care partneren keresztül
- ▹Évi legfeljebb 10 nap külföldi munkavégzés a rugalmassági szabályzatnak köszönhetően
- ▹Ebédutalvány (Swile-kártya) munkanaponként 8,50 € értékben, amelyből 4,50 €-t a Doctolib fedez
- ▹Üzemi tanácsi támogatás sportklub- vagy kreatívkurzus-tagság részleges visszatérítésére
- ▹A tömegközlekedési bérlet 50%-os visszatérítése
- ▹Parent Care Program: egy hónap plusz szabadság a törvényes szülői szabadságon felül
- ▹Támogatási csomag gondozóknak és fogyatékossággal élő munkavállalóknak
- ▹Relokációs támogatás nemzetközi mobilitás esetén
- ▹Hozzáférés a legjobb MI-eszközökhöz kódoláshoz, fejlesztéshez, dedikált képzéssel
A munkáltatóról
A Doctolib innovatív termékeket és funkciókat fejleszt, hogy megkönnyítse az ellátó csapatok és a páciensek mindennapjait. Megoldásai egyetlen, teljesen felhőnatív platformon futnak, amely webes és mobilos felületeket, több nyelvet, valamint országokra és egészségügyi szakterületekre szabott követelményeket támogat. A technológiai stack Rails, TypeScript, Java, Python, Kotlin, Swift és React Native elemekből áll, a mesterséges intelligenciát pedig etikusan alkalmazzák a termékekben.