Senior Data Engineer - ML Ops & Data Platforms

Ingeniance; Paris; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

INGENIANCE recherche un Data Engineer Python confirmé, spécialisé dans l’industrialisation de modèles ML, pour une mission longue en région parisienne. Vous intégrerez une équipe technique près des Data Scientists et Quants, contribuant à des plateformes MLOps robustes couvrant le cycle de vie complet des modèles.

Vous concevrez des pipelines ML sur Spark/Databricks, développerez des APIs FastAPI et participerez au déploiement, au monitoring et à l’architecture cloud.

Qualifications

• Formation Bac+5 en informatique, data ou ingénierie.
• 5 ans ou plus d'expérience en développement Python et Data Engineering.
• Maîtrise de Spark/Databricks, FastAPI, SQL et bonnes pratiques CI/CD.
• Expérience MLOps appréciée (Feature Store, Model Registry, déploiement de modèles).
• Connaissance d'AWS (Step Functions, architecture cloud) et outils Docker, Kubernetes, Terraform, Polars est un atout.
• Anglais professionnel requis (écrit et oral).

Responsibilities

• Concevoir et développer des pipelines d'industrialisation de modèles ML sur Spark/Databricks.
• Développer et maintenir des APIs de données et de modèles (FastAPI/REST).
• Mettre en place les pratiques MLOps: Model Registry, Feature Store, déploiement et monitoring des modèles.
• Orchestrer des workflows distribués dans un environnement cloud AWS (Step Functions ou équivalents).
• Garantir la qualité logicielle: tests unitaires et d'intégration, packaging, revue de code et CI/CD.
• Collaborer avec les Data Scientists pour traduire leurs besoins en solutions industrielles robustes.
• Contribuer à l'architecture des plateformes de données et à leur évolutivité (Docker, Kubernetes, IaC).

Skills

Python

Spark

Databricks

FastAPI

SQL

CI/CD

Docker

Kubernetes

AWS

Education

Bac+5 en informatique / data / ingénierie

Tools

Docker

Kubernetes

Terraform

Polars

AWS

Job description

INGENIANCE recherche un Data Engineer Python confirmé, spécialisé dans l’industrialisation de modèles ML, pour une mission longue en région parisienne. Vous intégrerez une équipe technique près des Data Scientists et Quants, contribuant à des plateformes MLOps robustes couvrant le cycle de vie complet des modèles.

Vous concevrez des pipelines ML sur Spark/Databricks, développerez des APIs FastAPI et participerez au déploiement, au monitoring et à l’architecture cloud.