Descriptif du poste: Probayes a pour vocation de proposer à ses clients les solutions d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning les plus performantes possibles. En tant que Data Engineer, votre mission sera d'accompagner les Data Scientists pour : * Intégrer efficacement les modèles d'IA dans l'infrastructure client en tenant compte des exigences de performance, de mise à l'échelle, de sécurité, et de confidentialité des données * Mettre en place des pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles, en garantissant leur intégrité et leur performance dans des environnements de production. * Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs pour l'ingestion, le traitement et la transformation de grands volumes de données structurées et non structurées. * Garantir un haut niveau de qualité et de robustesse des livrables, tout en participant à la conception des contrats d'interface avec les clients. Notre stack s'appuie sur des technologies Big Data (Hadoop, Spark, .) des SGBD SQL/NoSQL, des messages brokers, différentes technologies de déploiement (Docker, Kubernetes, ...). Cela permet de proposer notamment pour nos projets internes et nos clients des solutions couvrant différents domaines : machine learning, technologies Big Data, IoT, traitement automatique du langage, optimisation et recherche opérationnelle. Vous interviendrez en collaboration avec les Data Scientists, architectes, développeurs et vous contribuerez à l'animation technique de la communauté (veille technologique, partage de connaissances, bonnes pratiques, .). Profil recherché: Qualifications : * Ingénieur en informatique ou équivalent (Bac+5 minimum) * Expérience de 3 ans minimum Compétences requises : * Maitriser le langage de programmation Python * Avoir une bonne capacité de monter en compétences sur d'autres langages * Expériences significatives dans l'intégration en production de projets d'Intelligence Artificielle * Expériences significatives avec des SGBD SQL et NoSQL, y compris BigData (Hadoop/Spark/Hive) * Culture DevOps : Git, Docker, Gitlab-CI Compétences appréciées : * Connaissance des solutions de manipulation des données ETL/ELT * Maitriser les concepts liés au Cloud Native (AWS, Azure, GCP, .), de préférence sur des providers différents * Culture MLOps Qualités requises : * Vous êtes autonome, bienveillant(e), curieux(se) et rigoureux(se) * Vous avez une solide culture technique * Vous aimez travailler en équipe * Vous avez une bonne communication orale et écrite * Vous avez de bonnes capacités de communication avec les clients