Vous voyez un avion ? C'est simple, le groupe Safran fait tout dans l'avion, sauf l'avion !

Et nous, Safran Aircraft Engines, notre mission c'est de concevoir, produire et commercialiser nos moteurs tout en assurant leur support depuis plus de 110 ans ! La transformation digitale est un tremplin pour atteindre les challenges de la société, et la Direction des Systèmes d'Information (DSI) a une ambition : rendre tout cela possible. Composée de plus de 500 collaborateurs, la DSI est en pleine transformation pour soutenir sa croissance et relever les défis technologiques de demain.

La Digital Factory de Safran Aircraft Engines est une entité de la DSI, véritable moteur de cette transformation digitale qui crée et délivre des solutions digitales innovantes en exploitant des technologies de pointe.

Dans le cadre de nos activités de conception de nouvelles solutions analytics et IA dans le cloud, nous recherchons un·e ingénieur·e en data & MLOps talentueux·se, passionné·e par la gestion de données et l'industrialisation de modèles de machine learning sur AWS.

Vos missions
Data Engineering
• Créer et maintenir des modèles de données assurant l'intégrité, la cohérence et l'efficacité.
• Concevoir et optimiser des bases de données, datalakehouses et data warehouses sur AWS.
• Gérer et sécuriser les bases de données managées (RDS, Aurora, DynamoDB).
• Développer des pipelines de données robustes et scalables (Glue, Lambda, Step Functions).
• Collaborer avec les équipes de développement et d'analytique pour garantir la qualité des données.
MLOps
• Mettre en place des workflows MLOps pour le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles ML.
• Utiliser AWS SageMaker pour entraîner, déployer et monitorer les modèles.
• Implémenter des solutions CI/CD pour les projets data et IA (CodePipeline, CodeBuild).
• Assurer la traçabilité, la reproductibilité et la gouvernance des modèles.
• Surveiller les performances des modèles et des pipelines pour identifier des axes d'amélioration.

Votre profil :
• Expérience dans la conception de bases de données et solutions data avancées sur AWS.
• Maîtrise des architectures de data warehouses (Redshift, Lake Formation).
• Solides compétences en modélisation de données (conceptuel, logique, physique).
• Maîtrise de SQL et des langages de requête.
• Expérience avec les outils AWS pour le stockage, l'analyse et le machine learning (S3, Glue, SageMaker).
• Connaissance des outils MLOps : MLflow, Docker, Kubernetes (EKS), Terraform.
• Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant efficacement.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et en communication.

Votre profil :
- Expérience dans la conception de bases de données et solutions data plus élaborées sur AWS, incluant RDS, Aurora, DynamoDB, etc.
- Connaissance approfondie des architectures de data warehouses, telles que Amazon Redshift.
- Compétences avérées en modélisation de données, incluant la conception de schémas conceptuels, logiques et physiques.
- Compétence en SQL et autres langages de requête.
- Expérience avec les outils et services AWS pour le stockage et l'analyse des données.
- Capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement avec l'équipe.
- Excellentes compétences en résolution de problèmes et en communication.