Architecte de solutions, applications d’apprentissage automatique//Solution Architect, Machine Learning Applications

Les voyages vont bien au-delà de leur destination ; ils sont tissés de chaque souvenir que l'on crée en chemin. Notre engagement consiste à redéfinir l'avenir du voyage en collaborant avec plus de 250+ compagnies aériennes, établissements hôteliers, sociétés de croisières, réseaux ferroviaires pour voyageurs et services financiers, dans le but de créer de nouvelles sources de revenus significatives grâce à des expériences client exceptionnelles. Fondés sur nos valeurs fondamentales d'ambition, d'innovation et de collaboration, nous sommes constamment poussés à repousser les limites, à surpasser les attentes et à exploiter le meilleur de chacun. Nous favorisons une culture qui repose sur la conviction que notre force réside dans notre unité, travaillant ensemble pour bâtir un avenir extraordinaire dans l'univers du voyage. Joignez-vous à nous pour transformer les voyages quotidiens en expériences véritablement extraordinaires.

En tant qu’Architecte de solutions pour l’équipe des applications en apprentissage automatique, tu seras la pierre angulaire de notre écosystème ML. Tu seras responsable de concevoir et superviser le déploiement de solutions de plateforme innovantes qui résolvent des problèmes d’affaires complexes. Ce rôle nécessite une solide base en développement logiciel, de fortes compétences en résolution de problèmes à haut niveau, ainsi que la capacité d’aligner des équipes transversales (Data Science, Data Engineering et Architecture d’entreprise).

• Diriger la conception architecturale de bout en bout pour les applications de machine learning, en garantissant des solutions hautement disponibles, à faible latence, évolutives, robustes et réutilisables.

• Collaborer étroitement avec l’équipe Data Science pour s’assurer que les modèles sont prêts pour la production et alignés avec les exigences applicatives.

• Travailler avec l’Architecte Data Engineering pour synchroniser les pipelines de données, les solutions de stockage et la livraison des features.

• Collaborer avec la communauté plus large des architectes de l’organisation afin d’atteindre un consensus et assurer la cohérence des standards technologiques.

• Concevoir des solutions « full-stack » couvrant à la fois la logique ML back-end complexe et des couches front-end intuitives.

• Contribuer activement au code en développant des composants clés en Python ainsi que la logique d’intégration.

• Gérer la livraison technique en respectant la roadmap de l’équipe et en s’assurant que toutes les solutions sont réalisables dans les délais prévus.

• 7+ années d’expérience en ingénierie logicielle ou en architecture de systèmes, avec un fort accent sur les systèmes de machine learning.

• Une maîtrise experte de Python et de son écosystème pour le développement d’applications.

• Une expérience démontrée dans la conception et l’implémentation d’architectures full-stack (API back-end et frameworks front-end).

• De solides connaissances des systèmes distribués et des infrastructures scalables (ex. : Docker, Kubernetes, AWS).

• Une expérience dans la gestion du cycle de vie d’applications de machine learning en production.

• Un.e excellent.e communicateur.rice et collaborateur.rice, capable d’aligner les stratégies techniques entre data scientists, ingénieur.euse.s et parties prenantes.

• Autonome, motivé.e, avec un esprit orienté résolution de problèmes.

• Connaissance des principes de Data Science et des workflows expérimentaux.

• Expérience avec des frameworks MLOps, idéalement SageMaker.

• Familiarité avec les bases de données vectorielles et l’orchestration de modèles de langage (LLM).

• Certification AWS Solution Architect.

• Expérience en optimisation UI/UX pour des applications riches en données.

• Langages : Python, SQL, Spark, PySpark

• Outils : Snowflake, SnowPark, Splunk

• Services AWS : EKS, SageMaker, Bedrock, DynamoDB, Kinesis, RedShift, Lambda et autres

• Conteneurisation : Kubernetes, Docker

• Gestion de versions : GitLab

• Data & Analytics : Dataiku, Tableau

Plusgrade est un employeur offrant des chances égales et s'engage à fournir un processus de recrutement accessible. Nous accueillons les candidatures de toutes les personnes qualifiées et nous sommes engagés à offrir des opportunités d'emploi égales, quel que soit l'identité ou l'expression de genre, la race, l'origine ethnique, la croyance, le lieu d'origine, l'âge, le sexe, l'état civil, le handicap physique ou mental, l'orientation sexuelle et toute autre catégorie protégée par la loi. Sur demande, nous fournirons un hébergement pour les candidats handicapés.

Nous croyons en la diversité et l'inclusivité, c'est pourquoi notre processus d'entrevue est conçu pour offrir une expérience de candidat positive et garantir que chaque candidat est évalué de manière égale. Toutes les candidatures seront examinées par notre équipe de talents et le ou les candidats retenus passeront par le processus de recrutement suivant:

• Entrevue téléphonique avec le recruteur

• Entrevue avec le responsable de l'embauche

• Entrevue en équipe

Travel is not just about the destination; it's about every memory made along the way. We are dedicated to shaping the future of travel by partnering with 250+ airline, hospitality, cruise, passenger rail, and financial services companies to create new, meaningful revenue streams through incredible customer experiences. Rooted in our core values of being ambitious, innovative, and collaborative, we are driven to continuously raise the bar, exceed expectations, and bring out the best in everyone, fostering a culture where we believe we are better together, working towards an extraordinary future in travel. Come help us transform everyday travel into extraordinary experiences.

•Lead the end-to-end architectural design for machine learning applications, ensuring all solutions are highly-available, low latency, scalable, robust, and reusable.

•Partner closely with the Data Science team to ensure models are production-ready and aligned with application requirements.

•Collaborate with the Data Engineering Architect to synchronize data pipelines, storage solutions, and feature delivery.

•Work with the broader community of organization architects to reach consensus and ensure consistency across technology standards.

•Design "Full-Stack" solutions that encompass both complex back-end ML logic and intuitive front-end delivery layers.

•Actively contribute to the codebase by developing core Python application components and integration logic.

•Manage technical delivery by adhering to the team roadmap and ensuring all solutions are feasible to deliver by designated due dates.

•7+ years of experience in software engineering or systems architecture, with a significant focus on Machine Learning systems.

•Expert-level proficiency in Python and its associated ecosystem for application development.

•Proven experience designing and implementing full-stack architectures (Back-end APIs and Front-end frameworks).

•Strong knowledge of distributed systems and scalable infrastructure (e.g., Docker, Kubernetes, AWS).Experience managing the lifecycle of production-grade machine learning applications.

•Effective communicator and collaborator, capable of aligning technical strategies between data scientists, engineers, and stakeholders.

•Self-disciplined, motivated, and a problem-solver mindset.

•Knowledge of Data Science principles and experimental workflows.

•Experience with ML Ops frameworks, preferably SageMaker.

•Familiarity with Vector Databases and Large Language Model (LLM) orchestration.

•AWS Solution Architect certification.

•Experience with UI/UX optimization for data-heavy applications.

• Languages: Python, SQL, Spark, PySpark

• Tools: Snowflake, SnowPark, Splunk

• AWS Services: EKS, SageMaker, Bedrock, DynamoDB, Kinesis, RedShift, Lambda and others

• Containerization: Kubernetes, Docker

• Version Control: GitLab

• Data & Analytics: Dataiku, Tableau