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Machine Learning Engineer- Issy-Les-Moulineaux H/F 75 - PARIS 01
Offre n° 2925543
Machine Learning Engineer- Issy-Les-Moulineaux H/F
75 - PARIS 01 - Localiser avec Mappy
Publié le 01 mars 2025
POSTE : Machine Learning Engineer- Issy-Les-Moulineaux H/F DESCRIPTION : Description de la mission En tant que MLOPS Ingénieur au sein de la practice Insights & Data, vous serez amener à intervenir sur les sujets suivants : * DEVOPS / MLOPS / LLMOps (GitLab CI/CD, Kubernetes, AWS Cloud) * Réalisation d'API REST en Python * Industrialisation des POC internes * Coordination avec les équipes Cloud Center of Excellence et d'infrastructure * Maintenance des embeddings * Documentation et handover support * sécurisées d'acquisition et d'intégration de données * Vous configurez des référentiels de données à la pointe de la technologie dans des environnements distribués, majoritairement dans le cloud (Google Cloud Platform, Azure Databricks, AWS) et/ou en environnement Hadoop (distribution MapR, Cloudera, Hortonworks) * Vous construisez des pipelines de données pour collecter, transformer et traiter des données en collaboration avec des scientifiques de données afin de répondre aux exigences de la modélisation de données d'analyse avancée PROFIL : Profil * De formation Bac +5 en école d'ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialisation Data Science * Une première expérience sur un projet GenAI / RAG * Connaissance de Python * Expérience sur un projet NLP * Esprit ouvert et curieux * Bon niveau d'anglais
- Type de contrat
-
Contrat à durée indéterminée
Contrat travail
Profil souhaité
Expérience
- Expérience exigéeCette expérience est indispensable
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Ingénierie, études techniques
Employeur
Capgemini
Capgemini Choisir Capgemini, c'est choisir une entreprise où vous serez en mesure de façonner votre carrière selon vos aspirations. Avec le soutien et l'inspiration d'une communauté d'experts dans le monde entier, vous pourrez réécrire votre futur. Rejoignez-nous pour redéfinir les limites de ce qui est possible, contribuer à libérer la valeur de la technologie pour les plus grandes organisations et participer à la construction d'un monde plus durable et inclusif.
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