Consultant Data Scientist / MLOps Engineer

Aneo; Paris; Hybride; EUR 60 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de conseil en transformation recherche un consultant expérimenté pour rejoindre une équipe Data dans un hedge fund à Paris. Vous serez responsable de faciliter la transition vers AWS, en optimisant les ressources et en formant les utilisateurs sur les meilleures pratiques de la nouvelle plateforme. Ce poste nécessite des compétences avancées en Python et AWS, en conteneurisation, ainsi qu'une aptitude à travailler avec des chercheurs moins techniques. Le contrat est un CDI avec télétravail possible et rémunération entre 60K€ et 70K€.

Prestations

Mutuelle

50% des frais de transport remboursés

Carte ticket restaurant

Prime vacances

Budget formation & certifications

RTT

Qualifications

• Compétences en gestion des environnements et packaging Python.
• Familiarité avec l'écosystème AWS, y compris EC2 et Lambda.
• Maîtrise des pratiques de containerisation, surtout avec Docker.

Responsabilités

• Assurer la transition vers AWS avec support technique complet.
• Optimiser les ressources de calcul AWS selon les besoins des chercheurs.
• Former les utilisateurs sur les meilleures pratiques de la nouvelle plateforme.

Connaissances

Développement Python

Expertise AWS Cloud

SageMaker

Containeurisation

Pédagogie et Support

Anglais et Français (C1/C2)

Outils

Docker

Jupyter Notebook

Description du poste

Dans un contexte de transformation porté par l’IA, les entreprises doivent innover vite tout en garantissant une robustesse et une scalabilité industrielles. C'est précisément dans ce paysage en pleine mutation que nous intervenons auprès de nos clients (grands groupes, start-ups & scale-up) : nous proposons une expertise complète couvrant la définition de la stratégie Data / IA jusqu’à l’industrialisation des modèles via des pipelines MLOps robustes et scalables. Notre savoir‑faire inclut l’accompagnement des migrations complexes de workloads HPC vers le cloud (AWS, GCP) et l’optimisation des infrastructures pour des usages LLMs à grande échelle.

Nous recherchons un consultant expérimenté pour rejoindre l’équipe Data Plateform d’un hedge fund quantitatif de premier plan : au cœur des stratégies d’investissement. L’équipe dispose d’une plateforme de calcul hybride : un grid on‑premise (l’infra historique sur laquelle les chercheurs lancent leurs jobs via des outils internes) et AWS (SageMaker). Elle exploite un large éventail de sources de données pour construire des prédicteurs diversifiés qui alimentent les stratégies d’investissement. Pour développer, tester et entraîner ces prédicteurs (modèles, simulations, entraînements, …), les chercheurs exécutent leurs jobs sur l’infrastructure de calcul (grid on‑premise), et désormais l’extension AWS.

Votre mission principale est de permettre aux chercheurs qui utilisent aujourd’hui le grid interne d’utiliser AWS comme une extension naturelle de ce grid : mettre en place pour chacun le setup technique complet (accès, environnement Python, image Docker, configuration) et les accompagner jusqu’au lancement effectif de leurs jobs sur AWS, tout en veillant à ce que l’expérience reste aussi fluide, interactive et réactive que sur leur environnement local.

Votre rôle au quotidien

1. Ingénierie de la plateforme

• Assurer la transition des chercheurs depuis la grille de calcul on‑premise vers AWS, en assurant la mise en place technique complète jusqu’au lancement effectif de leurs jobs.
• Mettre en place et maintenir des environnements Python sains et reproductibles (gestion conda, pip, virtualenv), packagés et distribués via la conteneurisation (Docker).
• Assurer la connexion opérationnelle entre les notebooks SageMaker et l’exécution des traitements sur AWS Batch.
• Améliorer les outils techniques du quotidien et mettre en place des librairies communes pour optimiser le workflow.

2. Excellence opérationnelle et expérience utilisateur

• Optimisation et gouvernance des ressources de calcul AWS (EC2, Lambda, Batch) en lien avec les besoins des chercheurs.
• Recueillir le feedback des chercheurs et mettre en œuvre des améliorations pour garantir que l’expérience utilisateur soit aussi interactive, réactive & fluide que sur leur environnement local.
• Promouvoir et mettre en place les meilleures pratiques auprès des utilisateurs (notamment ceux moins techniques) concernant la parallélisation et l'usage efficace de la nouvelle plateforme.

Votre profil

• Développement Python : Compétences approfondies dans la gestion des environnements et du packaging Python (Jupyter Notebook, conda, pip, virtualenv).
• Expertise AWS Cloud : Compétences approfondies sur l’écosystème AWS, notamment sur les services de compute (EC2, Lambda, Batch).
• SageMaker : Familiarité confirmée avec la solution IA d’AWS, SageMaker Notebook (intégration, images, kernels).
• Containeurisation : Maîtrise avancée des pratiques de containerisation (Docker).
• Pédagogie et Support : Forte appétence pour le travail avec des utilisateurs (chercheurs) moins techniques, et capacité à les accompagner et les former à de nouvelles méthodes de travail (pédagogie).
• Anglais et Français de niveau C1 ou C2 (la documentation sera rédigée en anglais et une partie des utilisateurs de la plateforme de données ne parlent pas français).

Conditions

• Contrat : CDI – statut cadre
• Siège Aneo : Boulogne‑Billancourt / Client : Paris
• Télétravail : 2 jours par semaine
• Démarrage : janvier 2026
• Anglais et français niveau C1 ou C2
• Rémunération : 60K€ - 70K€
• Autres : Mutuelle, 50% des frais de transport remboursés, carte ticket restaurant, prime vacances, budget formation & certifications, RTT.

Parcours de recrutement

Premier entretien RH & commercial : découverte du parcours et des attentes du candidat. Entretien technique avec un consultant expert pour évaluer les compétences techniques. Rencontre avec un directeur afin de valider la projection professionnelle au sein du cabinet. Proposition et intégration.

Chez Aneo, chacun.e a sa place. Nous valorisons toutes les singularités et recrutons dans le respect de l’égalité des chances.