Data Scientist MLops

Contenu de l'offre Data Scientist MLops chez Ardemis Partners

Localisation:
Marseille

Métier:
Data

Type de contrat:
CDI

Salaire:
60/77K

Type d'entreprise:
Grand compte

Compétences:
#Data #MLops #Python #Cloud

Description de poste

ref: 21-112

CDI – Mission au sein d’un grand groupe de transport

Le candidat doit avoir totalisé un minimum de 10 ans d’expérience professionnelles sur des sujets similaires,

pour que la candidature soit recevable. A défaut nous ne pourrons pas donner de suite positive.

Contexte :
Au sein du département Data and Analytics de la Direction des Systèmes d’Information, nous recherchons

une prestation de Data Scientist MLOPS visant à :
Mettre en production des flux data et ML Assurer la maintenance et le monitoring des flux Réaliser des tests de scenarios Transformer les POC en produit (passage à l’échelle) Mission :
Les principales missions du Data Scientist MLOPS en charge de la mission de prestation seront notamment :

Transformer les projets POC/ML en environnement de production

Développer des applications Web et des flux de données Transformer les applications Web en un environnement de production Supporter l’équipe pour l’optimisation de Spark Mettre en place et maintenir un pipeline CI/CD adapté aux contraintes de l’équipe Étudier et intégrer les nouvelles technologies Supporter l’équipe pour l’utilisation des outils Analyser, qualifier et résoudre ou transmettre des incidents Amélioration continue, contrôle des applications Contribuer à une communauté d’intégration Compétences requises :
Implémenter et tester des scenarios dans les environnements de production Réaliser la maintenance et le monitoring des environnements de production. Effectuer des tests sur les environnements Déploiement continue de modèles et de données sur les environnements Forte capacité à développer des applications web Avoir des connaissances de méthodologies data science et data engineering Bonne capacité d’écoute et de communication, avec tout type d’interlocuteurs (technique ou pas). Esprit de synthèse afin de présenter avec clarté ses analyses. Anglais fluent écrit/oral (Français est un plus). Environnement technologique :
Python Dataiku, Jenkins Cloud (AWS) Docker/Kubernetes Database (SQL/noSQL) Spark Livrables attendus :
Documentation fournie. Scenarios fonctionnels.