Data Scientist, MLOps on GCP — ML Pipelines (IDF)

Emagine Consulting

Roissy-en-France

Presencial

EUR 70.000 - 90.000

Tempo integral

14 dias+

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Resumo da vaga

Emagine Consulting recherche un Data Scientist pour soutenir l'équipe marketing numérique et développer des modèles ML robustes, déployables et bien maintenus sur GCP. Vous collaborerez avec les métiers pour aligner les solutions et assurer la traçabilité du pipeline ML, de la formation au déploiement.

Le poste exige une expérience en MLOps, Python en production et maîtrise des outils Dropbox/Lab? (à corriger si nécessaire).

Qualificações

  • Au moins 3 ans d'expérience en Data Science ou Machine Learning.
  • Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps.
  • Expérience en Python en production et bonnes pratiques CI/CD.
  • Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) et outils associés.
  • Maîtrise des technologies Terraform, Docker et Github Actions.
  • Expérience avec Git, Unix shell et REST APIs.

Responsabilidades

  • Se connecter au business, comprendre les besoins et représenter l'équipe à CDG.
  • Développer, implémenter et maintenir des modèles d'apprentissage automatique (détection d'anomalies, recommandations).
  • Concevoir et mettre en œuvre l'ensemble du pipeline ML, du reformatage au déploiement et à la surveillance.
  • Surveiller et améliorer les modèles ML en production avec une faible latence.
  • Intervenir dans l'écosystème GCP (BigQuery, Vertex AI) et outils CI/CD.

Conhecimentos

Data Science
MLOps
Python production
Git
Unix shell
REST APIs

Ferramentas

GCP
Terraform
Docker
Github Actions

Descrição da vaga

Emagine Consulting recherche un Data Scientist pour soutenir l'équipe marketing numérique et développer des modèles ML robustes, déployables et bien maintenus sur GCP. Vous collaborerez avec les métiers pour aligner les solutions et assurer la traçabilité du pipeline ML, de la formation au déploiement.

Le poste exige une expérience en MLOps, Python en production et maîtrise des outils Dropbox/Lab? (à corriger si nécessaire).

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