Mistplay est l'application de fidélité n°1 pour les joueurs mobiles. Notre
communauté de millions de joueurs mobiles engagés utilise Mistplay pour
découvrir de nouveaux jeux et gagner des récompenses. Les joueurs sont
récompensés pour le temps et l'argent qu'ils consacrent aux jeux et peuvent
échanger ces récompenses contre des cartes cadeaux. Mistplay a pour mission
d'être le meilleur moyen de jouer à des jeux mobiles pour tous, partout dans le
monde ! Téléchargez Mistplay sur le Google Play Store ici
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Mistplay is the #1 loyalty app for mobile gamers. Our community of millions of
engaged mobile gamers come to Mistplay to discover new games to play and earn
rewards. Gamers are rewarded for their time and money spent within the games and
can redeem those rewards for gift cards. Mistplay is on a mission to be the best
way to play mobile games for everyone everywhere! Download Mistplay on the
Google Play Store here
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English Description is Below ⬇️
Sous la responsabilité du directeur de la plateforme de données et
d'apprentissage automatique, l'ingénieur sénior de la plateforme d'apprentissage
automatique au sein de l'équipe de données de Mistplay jouera un rôle clé dans
la recherche et le développement de solutions d'apprentissage automatique (ML)
visant à résoudre des problèmes commerciaux complexes. L'ingénieur sénior de la
plateforme d'apprentissage automatique travaillera en étroite collaboration avec
une équipe interfonctionnelle afin d'identifier les domaines à améliorer, puis
de concevoir et de mettre en œuvre des solutions évolutives. L'expérience
requise peut aller du traitement d'une grande variété de problèmes
d'optimisation et de classification, par exemple le filtrage/la recommandation
collaborative, la détection des fraudes, la segmentation, la modélisation des
propensions, la classification des textes/sentiments, etc.
Tes missions chez Mistplay :
Concevoir, créer et exploiter des pipelines standardisés de formation à la mise
en service avec Airflow, couvrant la gestion des artefacts, l'approvisionnement
de l'environnement, l'empaquetage, le déploiement et la restauration pour les
points de terminaison SageMaker.
Maîtriser l'inférence en temps réel et par lots sur SageMaker : points de
terminaison multi-modèles, inférence sans serveur lorsque cela est approprié,
stratégies bleu/vert et canari, politiques d'auto-scaling et contrôles des coûts
(stratégies spot, dimensionnement des instances).
Mettre en œuvre des modèles de service à très faible latence avec Redis/Valkey :
mise en cache des fonctionnalités, récupération des fonctionnalités en ligne,
état au niveau de la requête, mise en cache des réponses du modèle et limitation
du débit/contrepression pour le trafic en rafale.
Provisionner et gérer l'infrastructure ML/données avec Terraform : points de
terminaison/configurations SageMaker, ressources ECR/ECS/EKS, points de
terminaison réseau/VPC, clusters ElastiCache/Valkey, piles d'observabilité,
secrets et IAM.
Construire des abstractions de plate-forme et des chemins d'or : modèles Airflow
DAG, CLI/SDK, référentiels cookie-cutter et pipelines CI/CD qui transfèrent les
modèles des notebooks à la production de manière prévisible.
Mettre en place et gérer la gouvernance du cycle de vie des modèles : registres
de modèles/fonctionnalités, workflows d'approbation, politiques de promotion,
lignage et pistes d'audit intégrés aux exécutions Airflow et à l'état Terraform.
Mettre en œuvre une observabilité de bout en bout : vérifications de la
fraîcheur des données/fonctionnalités, contrôles de dérive/qualité, SLO de
performance/latence des modèles, tableaux de bord de santé de l'infrastructure,
traçabilité et alertes, ainsi que réponse aux incidents et analyses
rétrospectives.
Collaborer avec les équipes de sécurité, de SRE et d'ingénierie des données sur
les réseaux privés, les politiques en tant que code, le traitement des
informations personnelles identifiables, l'IAM à privilèges minimaux et les
architectures rentables dans tous les environnements.
Évaluer, intégrer et rationaliser les outils de la plateforme (par exemple,
registre MLflow, magasins de fonctionnalités, passerelles de service) ; diriger
les migrations avec une gestion claire des changements et un temps d'arrêt
minimal.
Ce que tu apporteras à Mistplay :
Plus de 5 ans d'expérience dans la création et l'exploitation de plateformes
ML/de données de niveau production, axées sur le service, la fiabilité et
l'expérience développeur.
Solides compétences en génie logiciel avec Python, Go ou Java ; expérience dans
la création de services résilients, d'API et d'outils d'automatisation avec une
couverture de test élevée.
Expérience approfondie de l'inférence AWS SageMaker : configuration des points
de terminaison, conteneurisation, empaquetage de modèles, autoscaling, compromis
entre serverless et temps réel, MME, A/B et canary releases.
Expertise des magasins de fonctionnalités en ligne tels que Redis/Valkey dans
des contextes de service ML.
Expérience avérée de Terraform dans la gestion de bout en bout de
l'infrastructure ML et des données : modules, espaces de travail, détection des
dérives, révision des modifications et restaurations sécurisées ; connaissance
des modèles GitOps.
Orchestration Airflow à grande échelle : modélisation des dépendances, capteurs,
réessais, SLA, backfills, usines DAG et intégrations avec les registres, les
magasins d'artefacts et les pipelines Terraform.
Connaissance des cadres ML (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow) du point
de vue de l'intégration des plateformes afin de prendre en charge divers
environnements d'exécution et conteneurs.
Observabilité des flux de travail ML : métriques/journaux/traces, profilage des
performances, planification des capacités, surveillance des coûts et runbooks.
Excellente communication et collaboration interfonctionnelle avec les équipes de
science des données, d'ingénierie des données, de DevOps et de backend.
English Description:
Reporting to the Director of Data and Machine Learning Platform, the Senior ML
Platform Engineer within Mistplay’s Data Team will play a key role in
researching and developing machine learning solutions to solve complex business
problems. The Senior ML Platform Engineer will work closely with a
cross-functional team to identify areas for improvement and design and implement
scalable solutions. Relevant experience can range from working on a wide variety
of optimization and classification problems, e.g. collaborative
filtering/recommendation, fraud detection, segmentation, propensity modeling,
text/sentiment classification, etc.
What you’ll do
Design, build, and operate standardized training-to-serving pipelines with
Airflow, covering artifact management, environment provisioning, packaging,
deployment, and rollback for SageMaker endpoints.
Own real-time and batch inference on SageMaker: multi-model endpoints,
serverless inference where appropriate, blue/green and canary strategies,
autoscaling policies, and cost controls (spot strategies, instance
right-sizing).
Implement ultra-low-latency serving patterns with Redis/Valkey: feature caching,
online feature retrieval, request-scoped state, model response caching, and rate
limiting/backpressure for bursty traffic.
Provision and manage ML/data infrastructure with Terraform: SageMaker
endpoints/configs, ECR/ECS/EKS resources, networking/VPC endpoints,
ElastiCache/Valkey clusters, observability stacks, secrets, and IAM.
Build platform abstractions and golden paths: Airflow DAG templates, CLI/SDKs,
cookie-cutter repos, and CI/CD pipelines that take models from notebooks to
production predictably.
Establish and run model lifecycle governance: model/feature registries, approval
workflows, promotion policies, lineage, and audit trails integrated with Airflow
runs and Terraform state.
Implement end-to-end observability: data/feature freshness checks, drift/quality
gates, model performance/latency SLOs, infra health dashboards, tracing, and
alerting—plus incident response and postmortems.
Partner with Security, SRE, and Data Engineering on private networking,
policy-as-code, PII handling, least-privilege IAM, and cost-efficient
architectures across environments.
Evaluate, integrate, and rationalize platform tooling (e.g., MLflow registry,
feature stores, serving gateways); lead migrations with clear change management
and minimal downtime.
What you’ll bring
5+ years building and operating production-grade ML/data platforms with a focus
on serving, reliability, and developer experience.
Strong software engineering in Python, Go, or Java; experience building
resilient services, APIs, and automation tooling with high test coverage.
Deep experience with AWS SageMaker inference: endpoint configuration,
containerization, model packaging, autoscaling, serverless vs. real-time
trade-offs, MME, A/B and canary releases.
Expertise with online feature stores like Redis/Valkey in ML serving contexts.
Proven Terraform experience managing ML and data infra end-to-end: modules,
workspaces, drift detection, change reviews, and safe rollbacks; familiarity
with GitOps patterns.
Airflow orchestration at scale: dependency modeling, sensors, retries, SLAs,
backfills, DAG factories, and integrations with registries, artifact stores, and
Terraform pipelines.
Familiarity with ML frameworks (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow) from
a platform-integration perspective to support diverse runtimes and containers.
Observability for ML Worflows: metrics/logs/traces, performance profiling,
capacity planning, cost monitoring, and runbooks.
Excellent communication and cross-functional collaboration with Data Science,
Data Engineering, DevOps and Backend.
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*Nous remercions tous(tes) les candidat(e)s. Le genre masculin a été utilisé
dans le but d'alléger le texte. Nous souscrivons au principe de l’équité en
matière d’emploi.
Pourquoi choisir Mistplay ?
Nous faisons tout pour rendre notre environnement de travail aussi accueillant
et plaisant que possible ! Un poste chez Mistplay s’accompagne de toute une
série d'avantages que nous proposons en mode virtuel ou présentiel : déjeuners
d'équipe, soirées jeux, événements à l'échelle de l'entreprise, et bien plus
encore.
Notre culture est profondément ancrée dans la croissance et soutenue par une
équipe de personnes intelligentes, dynamiques et enthousiastes. Nous utilisons
les données pour apprendre, améliorer et adapter en permanence. Nous favorisons
un environnement dans lequel chacun est encouragé à partager ses idées, à
repousser les limites, à prendre des risques calculés et à voir ses visions se
concrétiser.
Why Mistplay?
We strive to make our work environment as inviting and fun as possible! Working
at Mistplay is coupled with a whole array of perks that we've adopted virtually
and in-person: Team Lunches, game nights, company-wide events, and so much
more. Our culture is deeply rooted in growth and upheld by a team of smart,
dynamic, and enthusiastic people. We utilize data to constantly learn, improve,
and adapt. We foster an environment where everyone is encouraged to share their
ideas, push boundaries, take calculated risks, and witness their visions come to
life.
