Lead Machine Learning Engineer

Gérer le recrutement d’un(e) Lead Machine Learning Engineer, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.
(Rattaché au Chief Machine Learning Engineer)

Le/la Lead Machine Learning Engineer est un expert technique senior spécialisé dans la conception, l’optimisation et le déploiement de systèmes de machine learning. Bien que contributeur individuel, il joue un rôle clé dans l’industrialisation des modèles ML et l’encadrement des ingénieurs ML plus juniors. Il collabore étroitement avec les équipes produit (qui gèrent les backlogs) et les data scientists pour transformer les modèles analytiques en solutions de production robustes, scalables et maintenables, tout en assurant le transfert de connaissances et les bonnes pratiques au sein de l’équipe.

Missions et responsabilités

1. Développer et optimiser des systèmes ML pour la production

Concevoir et implémenter des pipelines MLOps complets (de l’entraînement au serving).
Optimiser les performances des modèles en production (latence, throughput, mémoire).
Développer des solutions d’infrastructure pour le déploiement à grande échelle.
Automatiser les tests et le monitoring des modèles en production.

2. Collaborer avec les équipes produit et data science

Travailler avec les Product Owners pour comprendre les exigences techniques.
Traduire les modèles analytiques en solutions techniques industrialisables.
Participer aux réunions de priorisation pour aligner le travail avec les backlogs.
Fournir des estimations techniques réalistes pour la planification.

3. Encadrer et mentorer les ingénieurs ML juniors

Guider les juniors dans la conception et l’implémentation de solutions ML.
Revoir le code et les architectures proposés par l’équipe.
Organiser des sessions de formation sur les bonnes pratiques MLOps.
Aider à la résolution de problèmes techniques complexes.

4. Garantir la qualité et la fiabilité des systèmes

Implémenter des tests automatisés pour les pipelines ML.
Définir et appliquer des standards de qualité pour le code et l’infrastructure.
Documenter les solutions techniques et les processus.
Assurer la sécurité et la conformité des systèmes (RGPD, etc.).

5. Innover et améliorer les processus existants

Évaluer de nouvelles technologies (frameworks, outils, architectures).
Proposer des améliorations aux pipelines ML existants.
Piloter des PoC techniques pour valider de nouvelles approches.
Participer à la veille technologique et partager les connaissances.

6. Contribuer à la culture technique de l’équipe

Promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie ML.
Participer aux revues de code et aux discussions techniques.
Documenter les solutions et processus pour le partage de connaissances.
Contribuer à l’amélioration continue des standards techniques.

Exemples de réalisations concrètes

Optimisé un pipeline de serving réduisant la latence de 40% tout en améliorant la stabilité.
Mentoré 3 ingénieurs ML juniors, améliorant leurs compétences en MLOps de 30%.
Développé un système de monitoring pour les modèles en production, réduisant les temps de détection d’anomalies de 50%.
Automatisé le pipeline de feature engineering, réduisant les temps de traitement de 35%.
Implémenté une solution d’A/B testing pour les modèles, améliorant la précision de déploiement de 20%.