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MLOps Engineer

Résumé du poste
CDI
Salaire : 48K à 70K €
Télétravail occasionnel
Éducation : Bac +5 / Master
Compétences & expertises
Notions en mathématiques
Intégration de technologies
IA et machine-learning
Gestion des entretiens
Méthodologies Agile
+15

CASTLE BEE - DATA, CLOUD & CYBER FOUNDRY
CASTLE BEE - DATA, CLOUD & CYBER FOUNDRY

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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Ce que vous allez faire si vous nous rejoignez :

Au sein de notre équipe data, vous participez aux activités d’intégration et de traitement de la donnée sur nos projets IA et Big Data dans le cadre de la croissance dynamique de nos activités !

Vous participerez aux travaux pour nos clients sur la mise en place d’outil allant du prototype à la solution industrialisée sur des sujets comme :

  • Conception / développement des briques logicielles et de gestion de flux de données

  • Proposition / implémentation d’approches d’extraction, de traitement et d’analyse de l’information

  • Déploiement, le test et la maintenance des réalisations (Data/ML Ops)



Profil recherché

  • Vous êtes un ingénieur MLOps, enthousiaste autour de l’IA.

  • Vous justifiez d’une expérience de 2 ans minimum sur des sujets similaires (professionnelle, projet personnel, thèse, etc ..).

  • Fortes capacités en programmation (propre, lisible et facile à maintenir) en Python.

  • Participation depuis la conception jusqu’à la mise en production à des algorithmes

    Compétences Techniques Appréciées

  • Connaissances en Java, habileté à coder des jobs en Java Spark et déploiement.

  • Cloud computing: EMR, GCP DataProc, SnowFlake …

  • Des notions de Deep Learning.

  • de Machine Learning.

  • Développement logiciel et test: construction d’API, les bases en réseau, utilisation du Shell, Tests.

  • Stack technique: Git, Github, Docker, gitlab-CI, Kubernetes, ArgoCD…

  • Data Engineering: Apache Spark, Hadoop Yarn, MessageQueue (RabbitMQ, Kafka)..

  • Database: HBase, ElasticSearch, Vector Database (Milvus).

  • ML stack: Spark ML, Numpy, Scikit-Learn, SciPy, HuggingFace, Pandas

  • Restful API frame-work: Flask, FastAPI, SpringBoot.

  • Cloud: GCP / AWS / AZURE.

  • Autonome et rigueur dans le travail avec esprit hacker, agilité

  • Curieux, enthousiaste et force de proposition sur des technologies innovantes dans les domaines de l’architecture aux outils

Déroulement des entretiens


Déroulement des entretiens

  • Premier Entretien avec Myriam ou Habib, nos business managers.

  • Deuxieme et dernier entretien technique Jéremy ou Ahmed nos experts techniques

  • Entretien de finalisation RH

  • Immersion

  • Définition de votre programme de formation personnalisé 

Déploiement test et maintenant des réalisations 

Entretien de finalisation RH

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