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Le poste

Lead the technical direction to improve the scalability, stability, accuracy, and efficiency of existing ML systems and processes.
Build, administer, and scale ML processing pipelines to production-grade reliability.
Work with Python3, PySpark, Bash/Python scripting, Hadoop, SQL, and S3 to implement end-to-end ML solutions.
Understand internals of ML models (e.g., Random Forest, CNN, Regression) and translate them into robust production components.
Design, test, and deploy new libraries or full systems while upholding high testing and code-quality standards.
Partner with engineers and product owners to automate large-scale data tasks and own ML models from development to production.

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