Soors est une société de conseil spécialisée dans l'accompagnement des entreprises sur leurs enjeux digitaux, technologiques et data. Forte de son positionnement innovant et de ses valeurs humaines, Soors accompagne ses clients dans la mise en oeuvre de projets à forte valeur ajoutée, en proposant des expertises pointues en transformation digitale, développement applicatif, data science, intelligence artificielle et gestion de projets IT. Notre équipe, composée de passionnés, met un point d'honneur à l'excellence, à la collaboration et à l'épanouissement professionnel de ses consultants. Rejoindre Soors, c'est intégrer un environnement stimulant, où l'innovation, la montée en compétences et la qualité des relations humaines sont au coeur de nos préoccupations. Nous valorisons l'esprit d'équipe, la transmission des savoirs et l'engagement au service de la réussite de nos clients et de nos collaborateurs. Le poste : Vous souhaitez intervenir au coeur de projets data innovants - Rejoignez une équipe dynamique pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de modèles de Machine Learning dans un contexte e-commerce stimulant, à Bordeaux. Poste et missions principales : - Réaliser un état des lieux des systèmes existants et proposer des solutions techniques adaptées. - Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de Data Science. - Mettre en place les bonnes pratiques de CI/CD et d'intégration continue. - Automatiser les tests fonctionnels pour garantir la robustesse des solutions. - Optimiser et refactoriser le code Python existant. - Assurer la maintenance applicative ainsi que les migrations de versions Python. - Accompagner les équipes Data Science sur l'adoption des meilleures pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring, tests). - Concevoir et animer des sessions de formation technique à destination des Data Scientists. - Exploiter des outils d'intelligence artificielle générative pour assister la génération, la revue et la documentation du code. Responsabilités : - Garantir la disponibilité, la robustesse et la reproductibilité des modèles mis en production. - Industrialiser les pratiques de déploiement, de tests automatisés et de maintenance. - Participer à l'amélioration continue des processus et des outils utilisés par les équipes. - Diffuser les bonnes pratiques liées à l'IA générative. Environnement technique : - Langages : Python, SQL - Bases de données : PostgreSQL, Snowflake - Cloud & infrastructure : on-premise, Azure AI Foundry - CI/CD : Azure DevOps - Conteneurisation : Docker, Kubernetes - Intelligence artificielle générative : Claude Code - Méthodologie : Agile Scrum Modalités : - Localisation : Bordeaux (présentiel et télétravail partiel) - Collaboration étroite avec Data Scientists, Product Manager, Team Lead et Lead Developer - Participation aux rituels Agile (daily, sprint planning, rétrospectives) - Mission longue durée, contexte évolutif et technophile. Profil recherché : Nous recherchons un ingénieur ou développeur passionné par le Machine Learning et le développement Python, capable d'évoluer dans un environnement technique exigeant et de travailler en équipe. Expérience : - Expérience minimum de 4 ans en développement logiciel, idéalement avec une exposition significative à l'industrialisation de modèles Machine Learning. Formation : - Diplôme Bac+4/5 (école d'ingénieur, université ou équivalent). Compétences techniques : - Maîtrise avancée de Python et bonnes connaissances en SQL. - Expérience confirmée avec Docker, Kubernetes et les environnements CI/CD (Azure DevOps). - Connaissances des bases de données PostgreSQL, Snowflake. - Compréhension solide des principes d'industrialisation des modèles de Data Science. - Maîtrise des bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring, tests automatisés). - Appétence pour les outils d'intelligence artificielle générative. Soft skills : - Sens du service et de la relation client. - Esprit d'équipe, curiosité et autonomie. - Excellente pédagogie et capacité à vulgariser des concepts techniques. - Aisance relationnelle, capacité d'écoute et goût pour le partage de connaissances. Atouts : - Intérêt marqué pour l'industrialisation des modèles et la Data Science. - Première expérience ou forte appétence pour l'IA générative. Contraintes : - Capacité à accompagner des équipes techniques dans l'évolution de leurs pratiques.