À propos du poste
Qui sommes-nous ?
Skai (anciennement Kenshoo) est une plateforme de marketing omnicanal de premier plan qui s'appuie sur l'IA avancée et l'apprentissage automatique pour fournir des solutions intelligentes basées sur des données avec des médias à la performance, permettant une prise de décision plus intelligente, une efficacité accrue et des rendements maximisés - Revenue enabler pour les entreprises du monde entier. Ses partenaires incluent Google, Meta, Amazon, Microsoft et bien d'autres. ~Environ 7 milliards de dollars de dépenses publicitaires sont gérés sur la plateforme SkaiTM chaque année.
Fondée en 2006, notre entreprise compte 700 employés. Nous travaillons en mode hybride, avec un excellent équilibre entre travail à domicile et travail au bureau. Ce poste est à pourvoir sur notre site de Modi'in.
Que ferez-vous ?
Ce poste est destiné à un ingénieur logiciel senior spécialisé dans l'ingénierie du machine learning. Chez Skai, nous construisons des systèmes évolutifs et hautement performants qui alimentent certaines des plus grandes plateformes de marketing numérique au monde. À ce poste, vous serez responsable des systèmes backend et des services à forte intensité de données qui prennent en charge les solutions ML de niveau production fonctionnant à l'échelle réelle.
Une partie essentielle de ce rôle consiste à travailler en étroite collaboration avec les équipes chargées de la science des données et de l'apprentissage automatique afin de concevoir, de créer et d'exploiter des pipelines d'apprentissage automatique, des systèmes de traitement des données et des couches d'intégration de modèles qui ont un impact direct sur l'optimisation et la prise de décision.
Principales responsabilités
- Concevoir, mettre en œuvre et maintenir des services backend et des systèmes traitant un volume important de données.
- Construire et exploiter des systèmes distribués évolutifs, hautement performants et hautement disponibles.
- Collaborer étroitement avec les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique sur :
- Pipelines d'ingestion et de traitement des données
- Ingénierie des caractéristiques et pipelines de caractéristiques
- Workflows de formation, d'évaluation et d'inférence des modèles
- Jouez un rôle actif dans la création et la maintenance de l'infrastructure ML, y compris les pipelines, l'orchestration, la surveillance et la gestion du cycle de vie des modèles.
- Soutenir la production, le déploiement et la surveillance à grande échelle des modèles d'apprentissage automatique.
- Travailler avec des plateformes et des outils ML tels que AWS SageMaker, Databricks MLflow.
- Collaborez avec les chefs de produit et les équipes interfonctionnelles pour traduire les besoins commerciaux en solutions techniques.
- Prendre des décisions architecturales pour les systèmes backend, les données et les systèmes basés sur le machine learning.
- Encadrer les ingénieurs et promouvoir les meilleures pratiques dans le domaine du développement logiciel et du machine learning.
- Améliorer continuellement les performances, l'évolutivité, la fiabilité et la rentabilité.
- Collaborer si nécessaire sur les aspects liés à l'interface utilisateur et au full stack, avec la capacité de comprendre et de contribuer aux interfaces basées sur React.
Exigences
Ce que vous apportez :
- Licence en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe — obligatoire.
- Plus de 4 ans d'expérience pratique en génie logiciel, avec une forte orientation vers le backend.
- Maîtrise approfondie de Java et compréhension approfondie de la conception orientée objet.
- Expérience dans la conception et l'exploitation de systèmes à grande échelle traitant d'importants volumes de données.
- Expérience pratique des microservices, des systèmes distribués et des pipelines CI/CD.
- Esprit d'analyse aigu, capacité à résoudre des problèmes au niveau systémique et sens des responsabilités.
- Connaissance pratique des concepts full-stack, y compris React et les principes fondamentaux de l'interface utilisateur.
Apprentissage automatique et expérience des données (élément clé du poste)
- Expérience de travail en étroite collaboration avec des équipes de science des données sur des systèmes ML de production.
- Participation active aux pipelines ML, y compris le traitement des données, les pipelines de fonctionnalités, la formation des modèles et l'inférence.
- Compréhension du cycle de vie complet du ML: données → fonctionnalités → modèles → déploiement → surveillance.
- Expérience dans le soutien ou la mise en œuvre de modèles de service, d'orchestration et de surveillance.
- Connaissance des systèmes basés sur le ML tels que l'optimisation, la prédiction, la recommandation ou la prévision.
- Expérience avec les systèmes basés sur GenAI / LLM — un plus.
Compétences avantageuses :
- Expérience avec AWS, Kafka, Docker, Airflow, Snowflake, MySQL, SingleStore.
- Expérience avec SageMaker, Databricks et/ou MLflow.
- Expérience dans le domaine du Big Data ou des environnements de traitement de données distribuées.
- Expérience dans la création de plateformes SaaS.
- Expérience dans le domaine des plateformes ML, de l'ingénierie des données ou dans des fonctions liées au ML.