Expert Dataiku DSS - Bordeaux

Description du poste

 Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

 Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser le