Description du poste Taux journalier (TJM): 400 Contexte Nous recherchons un Data / Software Engineer orienté Data pour rejoindre une équipe en charge de l’industrialisation de cas d’usage data et prédictifs au sein d’un grand groupe du secteur assurance / services financiers. La mission se situe dans un environnement structuré, mature et à fort enjeu, avec de vrais sujets autour de la data platform, de l’industrialisation ML et du build & run de solutions data en production. Vous intégrerez une équipe spécialisée sur les sujets de data science industrialisée et de modèles prédictifs, avec un rôle clé dans la mise en production et la fiabilisation des usages data. L’équipe intervient à la fois sur : la mise à disposition d’environnements de travail pour les équipes data, la conception et l’industrialisation de pipelines data / ML, le run, la supervision et l’amélioration continue de solutions déjà en production. Missions Vous interviendrez notamment sur : la conception et le développement de pipelines data et ML robustes l’industrialisation de traitements batch sous Azure Databricks l’utilisation avancée de PySpark, Delta Lake, MLflow et des workflows associés l’optimisation des performances : partitionnement, gestion mémoire, exploitation des ressources de calcul la mise en place de mécanismes de monitoring, traçabilité et reprise sur erreur la collaboration avec les data scientists pour transformer les prototypes en solutions industrielles le développement de packages Python la conception de services / API le respect des standards de développement : qualité de code, tests unitaires, CI/CD, documentation la contribution aux phases de cadrage, conception, réalisation, mise en production et amélioration continue Environnement technique Azure Databricks Python PySpark Delta Lake MLflow Workflows data / ML Développement de packages Python API / services Tests unitaires / CI-CD / documentation Modalités Localisation : région parisienne Démarrage : ASAP Durée : mission longue Organisation : agile SAFe Profil recherché Expérience significative en Data Engineering ou Software Engineering orienté Data Bonne maîtrise de Azure Databricks, Python et PySpark Capacité à industrialiser des pipelines data et des cas d’usage ML Vraie sensibilité aux enjeux de performance, qualité, monitoring et maintenabilité Habitude de travailler avec des data scientists dans un cadre produit ou plateforme Aisance dans des environnements Agile / SAFe Connaissance des concepts de Machine Learning (atout) Compréhension des modèles de type bagging / boosting (atout) Expérience sur des cas d’usage de scoring ou de modèles prédictifs en production (atout) Capacité à intervenir aussi bien sur le BUILD que sur le RUN (atout)
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