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.
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