Ingénieur Data & IA: Pipelines ETL et ML Ops

Docaposte; Rennes; Presencial; EUR 45.000 - 75.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Docaposte Rennes recherche un(e) ingénieur data/IA débutant pour concevoir et optimiser des pipelines de données, développer des modèles et les mettre en production en collaboration avec les équipes métiers.

Le poste implique de travailler sur l’architecture data (data lake/warehouse, cloud) et d’assurer la qualité et la sécurité des données. Possibilité d’évolution en environnement international et technologique.

Formación

• Formation Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle ou Informatique.
• Expérience de 0 à 2 ans en développement data ou IA (stages/alternance inclus).
• Maîtrise de Python et des librairies data/IA courantes.

Responsabilidades

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT pour sources internes et externes.
• Concevoir et industrialiser des modèles IA et data science en lien avec les métiers.
• Mettre en production des modèles (MLOps) : packaging, déploiement, monitoring et amélioration continue.
• Garantir qualité, fiabilité et sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.
• Contribuer à l’évolution de l’architecture data (data lake, data warehouse, cloud).
• Collaborer avec les équipes IT et métiers et assurer la gouvernance des données.
• Veiller technologique sur les outils et pratiques Data/IA.

Conocimientos

Python

Pandas

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

SQL

Spark

Databricks

Azure

AWS

GCP

Data governance

Anglais professionnel

Educación

Bac+5 Data Science / IA / Informatique

Herramientas

Python

SQL

Spark

Databricks

Pandas

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

Azure

AWS

GCP

Descripción del empleo

Docaposte Rennes recherche un(e) ingénieur data/IA débutant pour concevoir et optimiser des pipelines de données, développer des modèles et les mettre en production en collaboration avec les équipes métiers.

Le poste implique de travailler sur l’architecture data (data lake/warehouse, cloud) et d’assurer la qualité et la sécurité des données. Possibilité d’évolution en environnement international et technologique.