Data Scientist - CDI

Collective.work; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une grande entreprise de médias recherche un professionnel en machine learning pour rejoindre son équipe technique. Vous serez responsable de la conception et de la maintenance de pipelines ML, du déploiement en production et de la collaboration avec les data ingénieurs. L'expérience en cloud et les compétences en Python sont essentielles. Ce rôle implique également le suivi des performances et la mise en production de modèles élaborés.

Qualifications

• Au moins 3 ans d'expérience dans un environnement data/machine learning.
• Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning.
• Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI.

Responsabilités

• Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes.
• Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables.
• Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques.

Connaissances

Expérience en machine learning

Déploiement de modèles en production

Plateformes cloud majeures

Flask ou FastAPI

Langages Python et SQL

Terraform et Terragrunt

Utilisation de Gitlab et Gitlab CI/CD

Méthodes Agile (Scrum/Kanban)

Description du poste

Budget: 600

Contexte

La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Afin d'améliorer la personnalisation de l'expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur une plateforme cloud majeure et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la plateforme cloud.

Missions de l'équipe

• Créer les premiers cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur
• Déployer ce projet et AB tester en production
• Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances

Prestations attendues

• Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l'exposition des modèles via des API Rest
• Organiser et structurer le stockage des données
• Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements
• Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données
• Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists
• Construire et maintenir les workflows de la CI/CD
• Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur
• Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation
• Faire de la veille technologique active dans le domaine
• Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe

Expertises requises

• Au moins 3 ans d'expérience dans un environnement data/machine learning
• Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning
• Expériences sur une plateforme cloud majeure : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM
• Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI
• Expériences intégrant les langages Python et SQL
• Solides expériences en data, avec des projets structures de données, code, architecture
• Expériences intégrant Terraform et Terragrunt
• Expériences intégrant du Machine Learning et des concepts liés à l'IA
• Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CDCapacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques
• Expérience en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban