Chief Machine Learning Engineer

Gérer le recrutement d’un(e) Chief 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 Head of AI Factory)

Le/la Chief Machine Learning Engineer est le responsable technique et opérationnel chargé de superviser l’ingénierie des systèmes de machine learning et de garantir leur industrialisation à grande échelle. Spécialisé dans la conception, l’optimisation et le déploiement d’architectures ML robustes, il pilote une équipe d’ingénieurs ML et de data engineers pour transformer les modèles de data science en solutions de production performantes, scalables et maintenables. Il collabore en mode agile avec les équipes produit qui définissent les priorités via les backlogs, tout en assurant l’excellence technique des systèmes ML.

Missions et responsabilités

1. Architecturer et optimiser les systèmes de machine learning

Concevoir des architectures ML scalables pour le déploiement de modèles en production.
Optimiser les pipelines de traitement (feature engineering, preprocessing, inference).
Développer des solutions d’infrastructure pour le training et le serving de modèles.
Garantir la performance et la fiabilité des systèmes ML en production.

2. Industrialiser les modèles de data science

Collaborer avec les data scientists pour opérationnaliser leurs modèles.
Implémenter des pipelines MLOps complets (training, validation, deployment, monitoring).
Automatiser les processus de CI/CD pour les modèles ML.
Optimiser les coûts d’infrastructure tout en maintenant la performance.

3. Collaborer en mode agile avec les équipes produit

Travailler avec les Product Owners qui gèrent les backlogs des ingénieurs ML.
Traduire les exigences produit en solutions techniques ML.
Participer aux cérémonies agiles pour aligner les développements techniques.
S’assurer que les contraintes techniques sont prises en compte dans la planification.

4. Garantir la qualité et la maintenabilité des systèmes

Mettre en place des tests automatisés pour les pipelines ML.
Définir des standards de qualité pour le code et les infrastructures.
Documenter les architectures et processus ML.
Assurer la sécurité et la conformité des systèmes (RGPD, etc.).

5. Manager et faire grandir l’équipe d’ingénierie ML

Recruter et former des ingénieurs ML et data engineers.
Structurer l’équipe par domaines d’expertise (MLOps, infrastructure, feature engineering).
Mentorer les membres sur les bonnes pratiques d’ingénierie ML.
Promouvoir une culture d’excellence technique.

6. Innover et anticiper les évolutions technologiques

Veiller aux dernières avancées en ingénierie ML (nouveaux frameworks, architectures).
Évaluer de nouvelles approches pour l’optimisation des modèles.
Piloter des PoC techniques pour tester des solutions innovantes.
Participer à des conférences techniques pour rester à jour.

Exemples de réalisations concrètes

Architecturé un système de serving de modèles réduisant la latence de 60% tout en améliorant la scalabilité.
Implémenté une pipeline MLOps complète réduisant le temps de déploiement des modèles de 70%.
Optimisé l’infrastructure de training, réduisant les coûts de 40% tout en maintenant les performances.
Développé un système de monitoring pour les modèles en production, améliorant la détection des anomalies de 50%.
Automatisé le pipeline de feature engineering, réduisant les temps de traitement de 35%.