POSTE : Data Engineer - MLOps H/F DESCRIPTION : Vous intégrerez une petite équipe d'experts Data et Machine Learning spécialisée dans le cloud AWS. A ce titre, vous consacrerez une partie de votre temps à vous former et/ou à vous perfectionner sur les technologies et services AWS dans le but d'obtenir une certification AWS de Spécialité en ML. Par ailleurs, vous interviendrez sur les différentes composantes de nos projets de Data Science et ML sur AWS tel que : - Evaluation des besoins clients et proposition de solutions adaptées - Analyse de données et conception de pipelines et process - Implémentation de solutions personnalisées pour nos clients à base de service Data/ML - Documentation et spécification des éléments de services ou modèles développés - Veille active sur les services de data sur AWS et plus largement sur les solutions adéquates Au quotidien, vous pourrez être amené(e) à participer à/au - Choix d'architectures, - La mise en place d'outils de DEVOPS au sein de l'équipe, - La création de templates projets (architecture type, automatisation des builds & deploy, CICD) - La mise en place de bonnes pratiques (code, normes, gouvernance des outils) - La création d'outillage MLOPS (reproductibilité, standardisation et automatisation des packaging et déploiement, automatisation des réentrainements, triggers, process) PROFIL : Vous êtes d'une école d'ingénieur informatique avec de très bonnes connaissances logicielles. Vous justifiez également d'une expérience minimum de 3 ans sur des sujets similaires. Autonome et curieux, vous avez développé des très bonnes qualités relationnelles et êtes reconnu(e) pour votre esprit d'équipe. Environnement Technologique - Data Engineering (PySpark, Pandas, Pandas, Apache Spark, Apache Airlflow, Apache Hadoop, Apache Kafka) - Software Development (C++, Python, APIs, Bash scripts, Shell scripts) - Software Testing (Unit, integration and system tests) - Containers (Docker) - DEVOPS (GitHub actions, Jenkins) - Databases (NoSql, SQL) - Networking foundations - Version controls systems : Git, GitHub Compétences appréciées : - Cloud Computing (S3, DynamoDB, Lambda, CloudFormation, CloudWatch, EC2, VPC, IAM, SNS, SQS, StepFunctions, Athena, Glue) - AWS (S3, SageMaker, Glue, Lambda, DynamoDB, boto3, SAM) Vous êtes passionné de développement, d'architectures Cloud et de Machine Learning ? Vous voulez devenir un expert Data Science sur le cloud numéro #1 mondial ? Rejoignez-nous !