Vos missions :1. Assister et dépanner les équipes Data ScienceVous apporterez un support technique aux Data Scientists en cas de problèmes liés à l?exécution des modèles ou à leur environnement de travail. Votre objectif sera d?assurer le bon fonctionnement des processus en résolvant rapidement les incidents et en améliorant les workflows existants. 2. Industrialiser le déploiement des modèles de Machine LearningVous serez responsable de rendre les modèles prêts à l?exploitation en production via des pipelines robustes et automatisés. Vous veillerez à la stabilité, à la scalabilité et à la performance des modèles déployés. 3. Former et accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques de développementVous organiserez des sessions de formation sur des pratiques telles que le Clean Code, les principes SOLID et le refactoring. L'objectif est de renforcer les compétences techniques des équipes pour produire un code de qualité, lisible et maintenable. 4. Automatiser les tests fonctionnelsVous mettrez en place des tests automatisés pour garantir la fiabilité des modèles et pipelines de données avant leur déploiement. Ces tests permettront de détecter rapidement les erreurs ou régressions afin d?assurer une stabilité continue. 5. Optimiser le code PythonVous améliorerez les performances des scripts Python en réduisant les temps de traitement et en optimisant l?utilisation des ressources. Vous veillerez également à produire un code propre, facile à maintenir et à faire évoluer. 6. Mettre en place des pratiques CI/CD pour le déploiement d'applicationsVous développerez des pipelines CI/CD permettant d?automatiser les cycles de test, de validation et de déploiement des applications. Cela garantira des mises à jour fréquentes, rapides et sécurisées tout en améliorant la collaboration entre équipes.. Profil candidat: Compétences requises :Excellente maîtrise de Python et SQL. Connaissances en Data Science, Docker et Kubernetes. La connaissance des concepts MLOps est un plus.