Senior Data Engineer MLOps - CDI H / F

Talan; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante recherche un Data Engineer spécialisé en MLOPS pour industrialiser et déployer des modèles de machine learning. Vous serez responsable de la fiabilité et de la performance des modèles, en utilisant des pratiques avancées et des outils tels que Docker et Azure. Ce poste offre des opportunités de formation et un environnement de travail dynamique, idéal pour les passionnés d'IA.

Prestations

Top 5 du Palmarès Great Place to Work

Financement de certifications officielles

Accès à plus de 1000 formations

Tickets restaurants digitalisés

Prime vacances

Primes de cooptation

Actionnariat

RTT

Qualifications

• Au moins 6 années d'expérience dans le domaine.
• Maîtrise des techniques d'analyses statistiques et de Machine Learning.
• Excellente communication et autonomie.

Responsabilités

• Industrialisation et déploiement des modèles de machine learning.
• Mise en place de métriques et d'alertes pour le suivi des performances.
• Automatisation des workflows pour le déploiement continu.

Connaissances

Python

PySpark

Statistiques

Machine Learning

Deep Learning

Data Management

DataViz

SQL

NoSQL

Communication

Formation

Formation Grande École d'Ingénieur / Doctorant en Data Science ou IA

Outils

Docker

Azure

GitHub Actions

Dataiku

Description du poste

En tant que Data Engineer spécialisé en MLOPS, vous êtes responsable de l'industrialisation et du déploiement en production des modèles de machine learning. Vous veillez à la fiabilité, la scalabilité et la performance des modèles à travers des pratiques MLOPS avancées.Vous avez une forte appétence pour l'IA.1. Déploiement et Automatisation- Pipelines CI / CD : Automatisation du déploiement des modèles avec des pipelines CI / CD robustes.- Gestion d'environnements : Utilisation de Docker pour des environnements standardisés (développement, validation, production).2. Monitoring et Maintenance- Suivi des performances : Mise en place de métriques et d'alertes pour détecter les dérives et maintenir la performance des modèles.- Maintenance proactive : Automatisation du recalibrage des modèles pour les garder à jour avec les évolutions des données.3. Gestion des Versions et Sécurisation- Versioning et lock : Gestion des versions de modèles et verrouillages pour assurer la stabilité et la traçabilité.- Gestion des accès : Autorisations de modification contrôlées pour garantir la sécurité en production.4. Gestion du Cycle de Vie des Modèles- Pipelines d'entraînement / ré-entraînement : Automatisation des workflows pour un déploiement continu et une documentation complète du cycle de vie des modèles.Compétences Techniques- Langages : Python, PySpark- Traitement des données : Spark- Cloud : Azure (Azure ML, ADLS, Databricks avec Delta Tables et Unity Catalog)- Conteneurisation : Docker- CI / CD : GitHub Actions ou alternatives (Jenkins, XLD)- Qualité de code : Black, isort, pylint, Ruff- Le truc en + qu'on adore : DataikuAvantages : - Top 5 du Palmarès Great Place to Work- Management de proximité par des experts- Organisation sous forme de communautés- Un parcours excellence Agile DEVOPS- Financement de plusieurs certifications officielles à l'année grâce à nos partenaires éditeurs- Un accès à la plateforme CampusTalan avec plus de 1000 formations disponibles dès votre arrivée- Une mobilité interne facilitée- Un engagement auprès des travailleurs en situation de handicap- Des événements et afterworks réguliers- Siège parisien situé à Charles-De-Gaulle Etoile- Tickets restaurants digitalisés- Prime vacances- Primes de cooptation- Actionnariat- RTT.L'équipe recrutement s'engage à vous proposer un processus de recrutement rapide et fluide : - Un premier échange de 30 min en visio avec le recruteur pour vous présenter le poste et comprendre votre projet professionnel- 2 entretiens métier, dont au moins 1 dans nos locaux, pour entrer dans les détails du poste et rencontrer votre futur manager

• Issu d'une formation Grande École d'Ingénieur / Doctorant, spécialisée en Data Science ou Intelligence Artificielle- Vous disposez d'au moins 6 années d'expérience dans le domaine- Maîtrise des techniques d'analyses statistiques, de modélisations prédictives, de Machine Learning, de Deep Learning- Maîtrise des techniques de data management et de DataViz- Maîtrise de Python, R, SQL- Bonnes connaissances Big Data : pySpark, Spark, NoSQL- Autonomie, organisation, sens du partage- Excellente communication- Orientation métier.

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