Senior Machine Learning Engineer
Cloudflare
Offre d'emploi pour un poste de Senior Machine Learning Engineer en mode hybride au sein de l'équipe Data Intelligence & Analytics de Cloudflare, basée à Austin, TX. Le rôle consiste à concevoir et développer une plateforme unifiée d'IA/ML de nouvelle génération, couvrant à la fois les modèles prédictifs traditionnels et les technologies d'IA générative, comme les grands modèles de langage (LLM) et les systèmes multi-agents. Le candidat sera responsable de l'architecture technique, de la stratégie de déploiement et de l'optimisation des infrastructures backend et des pipelines de données à grande échelle. Il collaborera avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir la fiabilité et la performance des systèmes, tout en mentorant d'autres ingénieurs et en promouvant des standards d'excellence technique. Le poste exige une expertise approfondie en ML engineering, en LLMOps, en systèmes distribués et en outils cloud, ainsi qu'une capacité à naviguer dans des environnements techniques complexes et ambigus.
Conditions d'éligibilité
Expérience extensive en tant que Senior ou Lead ML Engineer, avec une expérience avérée dans l'architecture et l'exploitation de plateformes ML en production et de backends distribués.
Compétences solides en cycles de vie du ML traditionnel (feature stores, pipelines d'entraînement, monitoring de modèles) et en IA générative (RAG, ingénierie de contexte, fine-tuning, systèmes agentiques).
Maîtrise de Python et expérience avec les écosystèmes backend modernes. La familiarité avec les technologies full-stack (React, TypeScript) est un atout.
Expérience de 3 ans ou plus en ML Engineering dans un environnement d'entreprise à grande échelle, manipulant des données à l'échelle du pétaoctet et travaillant avec des équipes distribuées globalement.
Capacité à concevoir, mettre à l'échelle et sécuriser des systèmes distribués hautement observables, avec une expérience en mentorat et en revues de conception technique.
Expérience pratique dans la construction d'applications GenAI et de systèmes multi-agents utilisant des frameworks comme LangGraph, LangChain ou Autogen.
Expérience en LLMOps, incluant le suivi automatisé des prompts, les pipelines d'évaluation des LLM, l'optimisation des bases de données vectorielles et la modération en temps réel.
Expérience en calcul scientifique avec Python (Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow) et en déploiement de systèmes pour l'entraînement, l'inférence et l'observabilité des modèles.
Expérience avec Docker, Kubernetes, Terraform et les écosystèmes cloud publics (GCP, AWS, Azure).
Expérience avec les outils MLOps (Airflow, Argo Workflows, ArgoCD) et les systèmes de données (BigQuery, Postgres, ETL/ELT).
Expérience avec les technologies web full-stack et les environnements serverless/edge (FastAPI, TypeScript/JavaScript, Cloudflare Workers).
Diplôme de M.S. ou Ph.D. en Computer Science, Statistics, Mathematics ou un domaine quantitatif connexe.
Excellentes compétences en communication écrite et verbale, avec la capacité de traduire des architectures techniques complexes en concepts clairs pour divers interlocuteurs.
Capacité à travailler en mode hybride depuis Austin, TX.
Autorisation potentielle requise pour accéder à des informations protégées par les lois américaines sur le contrôle des exportations, sans nécessité de parrainage pour une licence d'exportation.
Pièces à fournir
- CV
- Informations personnelles (nom, prénom, email, téléphone, pays, ville)
- Informations sur l'éducation (école, diplôme, discipline)
- Nom légal (si différent des informations personnelles)
- Profil LinkedIn, site web personnel ou blog (optionnel)
Candidatez à cette offre avec un dossier généré par l'IA
Matchwork rédige votre CV et votre lettre de motivation personnalisés pour cette offre en quelques minutes.
Créer mon dossier gratuitement