Python engineer - industrialisation de workflows data science h/f

Poste et missions :
Dans le cadre du déploiement de cas d'usage Data Science à fort impact métier, notre client recherche un profil senior Python pour industrialiser les notebooks Jupyter développés par les Data Scientists.

Responsabilités :
- Refactorer et structurer les notebooks Jupyter en scripts, modules ou microservices Python.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement logiciel (tests, packaging, logging, CI/CD).
- Participer à l'architecture des pipelines de traitement de données et de déploiement de modèles.
- Collaborer avec les MLOps pour assurer l'intégration dans les environnements de production (containers, APIs, orchestrateurs…).
- Documenter et transmettre les bonnes pratiques aux équipes Data Science.

Environnement technique :
- Langage principal : Python 3 (avancé).
- Notebooks : Jupyter, VSCode, Jupytext.
- Packaging : Poetry, setup.py, Docker.
- CI/CD & versioning : Git, GitLab CI, MLflow, DVC.
- Orchestration : Airflow, Prefect (selon projets).
- API : FastAPI ou Flask.
- Infra / Ops : Docker, Kubernetes, Terraform (exposition via MLOps).
- Monitoring : Prometheus, Grafana, Sentry.
- Cloud : AWS / GCP / Azure (en fonction des projets).

Modalités :
- Localisation : Bordeaux.
- Télétravail : Partiel.

Profil :
Nous recherchons un profil senior Python pour industrialiser les notebooks Jupyter développés par les Data Scientists.

Expérience :
- 5+ ans d'expérience sur des projets Python back-end ou data.

Compétences :
- Solide compréhension du cycle de vie logiciel (tests, CI/CD, versioning, packaging).
- Expérience concrète sur l'industrialisation de workflows de data science ou de traitement de données.
- Capacité à comprendre les contraintes des modèles ML et à collaborer efficacement avec les Data Scientists.
- Esprit d'architecture, rigueur dans le code, autonomie forte.

Bonus :
- Premières expériences ou appétence pour les pratiques MLOps.