Data Engineering (IA/ML)Le poste consiste à intervenir en tant qu’expert senior en Data Engineering spécialisé en IA/ML au sein d’un environnement Big Data et cloud à forte volumétrie. La mission porte sur l’optimisation, l’industrialisation et la montée en charge de plateformes Data et IA utilisant notamment Spark, Kubernetes, Dagster et Trino. Le profil recherché doit être capable d’améliorer les performances des pipelines de données, structurer les pratiques techniques, accompagner les équipes Data Science et développement, mettre en place des solutions de monitoring et de scalabilité, ainsi que participer à des projets d’innovation autour des architectures Data/IA et des outils MLOps.
Le profil recherché est celui d’un expert senior en Data Engineering disposant d’une solide expérience sur les plateformes Big Data et les environnements IA/ML en production. Le candidat doit maîtriser l’orchestration de données (Dagster ou équivalent), les moteurs de requêtage distribué comme Trino, ainsi que le développement et l’optimisation de pipelines de données avec Apache Spark. Une excellente connaissance des environnements Linux, de Python, des architectures Data modernes (Delta Lake, Iceberg, Hive) et des problématiques de scalabilité est indispensable. Des compétences en Kubernetes, Docker, DevOps, observabilité, MLOps et cloud Azure constituent également un atout important. Le poste requiert enfin une forte capacité d’analyse, d’accompagnement technique et de résolution de problèmes complexes dans des environnements critiques et à grande échelle.
L’environnement de travail est centré sur des plateformes Data et IA/ML modernes opérant dans un contexte de forte volumétrie et de montée en charge. Le poste évolue au sein d’équipes techniques spécialisées travaillant sur des infrastructures Kubernetes on-premise et cloud, avec des outils d’orchestration, de traitement de données et de monitoring avancés. L’écosystème technologique comprend notamment Dagster, Trino, Apache Spark, Delta Lake, Iceberg, Superset, OpenMetadata, Docker, Kubernetes, ArgoCD, Jenkins, Grafana et Prometheus. Le travail se déroule dans une logique collaborative avec les équipes Data, DevOps, production et Data Science, en combinant expertise opérationnelle, innovation technologique et accompagnement des projets IA/ML.
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