ML / MLOps Engineer - Consultant

JAKALA; Paris; Sur place; EUR 45 000 - 65 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle d’entreprise

50% de frais de participation aux transports

Ticket restaurant de 10€

Résumé du poste

JAKALA, basé à Paris, recherche un ingénieur Machine Learning / MLOps pour développer et maintenir des infrastructures data. Le candidat idéal a au moins 3 ans d'expérience dans un rôle similaire et maîtrise les environnements Cloud tels que GCP et AWS. Ce poste propose des projets variés et la possibilité de prendre des responsabilités précoces dans une entreprise en pleine croissance. Des avantages, tels que mutuelle et tickets restaurant, sont inclus.

Qualifications

• Expérience d'au moins 3 ans en ML Ops, Data Architecture ou Data Ingénierie.
• Capacité de rédaction de code de production haute qualité.
• Culture Data Science forte et pratique en Machine Learning souhaitée.

Responsabilités

• Assurer la conception et la mise en œuvre d'architectures Data/ML.
• Industrialiser les modèles Machine Learning pour production.
• Évaluer l'architecture et l'environnement Data actuels.

Connaissances

Maîtrise des environnements Cloud GCP et AWS

Modélisation, traitement et transformation des données

Containerisation (Docker, Kubernetes)

Bibliothèques Python ML et data (TensorFlow, Keras)

Outils ML tels que MLFlow, Kubeflow

Formation

Diplôme Bac+5 en Systèmes d'Information, Computer Sciences, Big Data

Outils

SQL, NoSQL, BigQuery, Snowflake

RabbitMQ, Kafka

Airflow

Description du poste

Machine Learning / MLOps Engineer

Vous participerez au développement, à la conception, au déploiement et à la maintenance d'infrastructures et services Data stratégiques au sein du département Data & AI Technology.

Responsabilités

• Assurer la conception et la mise en œuvre d'architectures Data/ML pour le déploiement et l'industrialisation de modèles ML.
• Étudier et mettre en place les meilleures solutions techniques pour gérer de grands volumes de données, de la collecte d'entraînement jusqu'au déploiement en production.
• Industrialiser les modèles Machine Learning et assurer leur mise en production selon les standards de qualité définis en interne.
• Garantie de la qualité du code mis en production (Git, évaluation de performance de modèle).
• Collaborer avec l’équipe Data (Data Engineer, Data Scientist, PO Data) pour intégrer des modèles ML au sein d'un produit ou d'un projet.
• Gérer l’environnement Big Data (GCP/AWS/Azure) et assurer stabilité et optimisation dans le cadre des projets Data.
• Mettre en place les pipelines CI/CD des projets ML.
• Automatiser le processus de structuration de la DATA avant l’intervention d'un Data Scientist.
• Concevoir et automatiser l'accès aux données et outils nécessaires pour les experts de l’équipe.
• Être interlocuteur privilégié de l’équipe projet et avant-projet pour les infrastructures ML.
• Assurer, en collaboration avec l’IT, le processus de qualité et la fiabilité des flux de données (scalabilité, sécurité, performance, recovery).
• Rédiger et maintenir documentation claire sur les projets développés.
• Évaluer l'architecture et l'environnement Data actuels et prévoir des mises à jour nécessaires.
• Développer les APIs/ connecteurs pour intégrer notre DATA dans les environnements cibles.

Compétences techniques clés

• Maîtrise des environnements Cloud GCP et AWS.
• Modélisation, traitement et transformation des données complexes et multi-sources.
• Conception et déploiement d’architectures distribuées pour le traitement de données.
• Authentification, sécurité, containerisation et orchestration.
• Base de données (SQL, NoSQL, BigQuery, Snowflake), Suite ELK, messages (RabbitMQ, Kafka), Containerization (Docker, Kubernetes), Airflow.
• Outils ML tels que MLFlow, Kubeflow.
• Bibliothèques Python ML et data : TensorFlow, Keras, scikit-learn, pandas, NumPy.
• Web services Python : FastAPI, Flask, Dash.
• Veille sur outils de qualité de code Python (pylint, mypy, flake8, black, pytest).

Compétences générales

• Capacité de rédaction de code de production haute qualité.
• Excellentes compétences de restitution, accompagnement et conseil client.
• Création d’outils d’aide au développement et déploiement de projets Data Science.
• Diplômé(e) Bac+5 en Systèmes d'Information, Computer Sciences, Big Data, équivalent.
• Expérience d'au moins 3 ans en ML Ops, Data Architecture ou Data Ingénierie.
• Culture Data Science forte et pratique en Machine Learning souhaitée.
• Esprit d’équipe, sens de l’écoute, autonomie, proactivité, curiosité, créativité, sens relationnel, capacité d’adaptation, rigueur, esprit d’analyse.
• Communication excellente et très bon relationnel.
• Capacité à choisir les solutions en fonction des besoins clients.

Avantages

• Entreprise en plein développement, véritable tremplin et accélérateur de progression.
• Projets et missions sur des champs techniques très variés.
• Mise en situation de responsabilité rapidement.
• Bureaux en centre de Paris et de Caen.
• Mutuelle d’entreprise.
• 50 % de frais de participation aux transports.
• Ticket restaurant d'une valeur de 10€ (50 % prise en charge par l’employeur).

Poste à pourvoir en CDI. Rémunération selon profil et expérience.

Poste ouvert aux personnes en situation de handicap.