Data Engineer
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Contexte de la mission
Dans le cadre du développement et de l'évolution de sa plateforme Data & IA, notre client recherche un consultant Data / ML Engineer pour renforcer ses équipes techniques.
Vous interviendrez sur des projets à forte dimension Data Science et Machine Learning, notamment autour de solutions de personnalisation, de recommandation et d'exploitation intelligente des données.
Intégré à une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs, Data Engineers, Data Scientists et experts techniques, vous contribuerez à la conception, à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions Data & ML déployées dans un environnement Cloud.
Vos principales missions
Concevoir et développer des pipelines de données complets : ingestion, transformation, structuration et mise à disposition des données.
Développer et industrialiser des pipelines Machine Learning, de la préparation des datasets jusqu'au déploiement et à l'inférence des modèles.
Participer à la mise en production de modèles de Deep Learning et de solutions reposant sur des architectures d'embeddings.
Mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de tests, de suivi et d'observabilité.
Contribuer à la conception et à l'évolution des architectures Data et ML sur Google Cloud Platform.
Participer à l'amélioration des performances, de la scalabilité et de la fiabilité des traitements existants.
Intervenir sur le maintien en conditions opérationnelles des pipelines et services, ainsi que sur la résolution des incidents.
Participer à l'évolution des pratiques DataOps et MLOps, notamment sur l'orchestration et l'automatisation des workflows.
Collaborer avec les différentes équipes techniques et métiers afin de proposer des solutions adaptées aux besoins fonctionnels.
Contribuer à la documentation, aux revues de code et à la diffusion des bonnes pratiques d'ingénierie.
Compétences techniques recherchées
Data Engineering
Python
BigQuery
dbt et outils de tests de qualité des données (Elementary ou équivalent)
Apache Kafka et architectures de streaming
Data modeling et conception de pipelines de données
Terraform
Machine Learning & MLOps
Bonne maîtrise de Python appliqué au Machine Learning
Connaissance des modèles de Deep Learning et des architectures basées sur les embeddings
Conception de pipelines ML : entraînement, évaluation, déploiement et inférence
Industrialisation de modèles pour une utilisation en temps réel
Outils d'orchestration et de MLOps (ZenML ou équivalent)
Docker et Kubernetes
Git
Cloud & Infrastructure
Google Cloud Platform (GCP)
Compréhension des architectures distribuées et des environnements Cloud natifs
Automatisation et industrialisation des déploiements