Lead ingénieur software est capable d’encadrer des petites équipes d’ingénieurs et mener à bien des projets data à forte valeur ajoutée.
Jalons, délais, gestion des équipes d’ingénieurs data :
* Encadrement du développement d’applications web et mobile autant pour des projets internes que des prestations de conseil pour des clients externes.
* Management et formation d’équipes d’ingénieurs data. Possibilité d’encadrement stages – thèses,
* Accompagner les équipes de data scientists dans la mise en production et l’optimisation de leurs modèles (SAAS),
* Garant du bon fonctionnement et de l’architecture des processus de machine learning,
* Développer et maîtriser les processus ETL en production, les contraintes de réactivité, les processus de stockage et les différents types de bases de données,
* Veille technologique et force de proposition sur toutes les nouvelles technologies,
* Capacités à intervenir techniquement et valider les bonnes pratiques de développeurs,
* Capacité à travailler dans des environnements variés et à côtoyer des profils très différents.
Vous êtes engagé.e dans le processus de recrutement de nos prochains talents.
Profil :
* Vous êtes ingénieur ou docteur avec une formation spécialisée en ingénierie informatique.
* Vous avez des expériences réussies de gestion et développement de projets data
* Vous êtes pédagogue et enthousiaste.
* Vous êtes passionné.e par la Data et son environnement, êtes capable d’analyser des problématiques clients complexes et nouvelles, capable de gérer de manière indépendante des projets, remettre en cause l’existant, être force de proposition.
* Vous êtes titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou Master, idéalement avec une spécialisation sur les métiers de la donnée et du Big Data et une expérience en de produit software.
Compétences :
* Développement logiciel dans une ou plusieurs langages de programmation (ex : Python. JavaScript, Java, C, C++)
* Expérience en Cloud : connaissance des différents acteurs et maîtrise des outils cloud (ex: Google, AWS),
* BDD: connaissance des bdd SQL et NoSQL.
* Familiarisation avec des outils d’orchestration et déploiement (ex : Docker, Kubernetes)
* Big Data : A l’aise avec les technologies Big Data (ex: Hadoop, spark, kafka, hive)
* Vous êtes familiarisé.e avec les concepts et technologies d’intégration continue (ex: Git Actions, Gitlab CI)
* Vous êtes motivé.e, appliqué.e, organisé.e, autonome, curieux.se dans votre travail au quotidien.
* Guider l'équipe dans l'adoption des meilleures pratiques de développement et de gestion de projets.
Compétences appréciées :
* Vous êtes familiarisé.e en utilisant des outils d’orchestration des workflow (ex: Airflow, Argo)
* Expérience en création des pipelines data.
* Expérience en développement web (Backend / Frontend)
* Vous savez implémenter des chaînes de traitement optimisées en utilisant des frameworks big data.
* Vous êtes coutumier.e des méthodes de travail agile (Scrum).
* Vous possédez une solide vision technique et un recul sur les orientations du marché, tout en restant au contact de l'innovation.
* Vous êtes force de proposition et aimez travailler en équipe.
A PROPOS :
sense4data est une société bordelaise créée en 2018; Jeune Entreprise Innovante (statut JEI), l'entreprise opère sur des problématiques de Recherche et Développement appliquées à l'Industrie dans le domaine de la donnée (IA, Data Science et Data Ingénierie). Notre société compte actuellement une quinzaine d'ingénieurs et de chercheurs en mathématiques, informatique et sciences de la donnée.
sense4data est organisée comme un startup studio qui développe en interne via sa R&D des produits technologiques et numériques innovants basés sur l IA. sense4data collabore et accompagne également les sociétés souhaitant externaliser leur R&D dans le but de développer des produits numériques innovants.
NOTRE ADN
Nos équipes sont divisées en deux pôles bien distincts :
Le pôle informatique, regroupant toutes les compétences nécessaires pour permettre le développement et la gestion d un produit numérique (Back End et bases de données, Front end, Devops, MLops ).
Le pôle Data Science et R&D, regroupant des chercheurs (docteurs) et des ingénieurs, et qui met en place les algorithmes de Machine Learning et valide les POC (Proof Of Concept) des différents projets développés. Le spectre d'expertise en Data Science et Machine Learning est très large et les compétences internes permettent d aborder de nombreuses problématiques comme les algorithmes non supervisés, le NLP, Computer Vision, Deep Learning et Réseaux de neurones .
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