Développeur NT Big Data / ML Ops

Nous recherchons un Développeur NT Big Data / ML Ops sur Paris.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein de la Direction Data Finance & Risques de BPCE, nous recherchons un Développeur NT Big Data / ML Ops afin d'accompagner l'industrialisation des modèles de Machine Learning développés pour la Compagnie Européenne de Garanties et Cautions (CEGC). Vous interviendrez au sein d'une équipe IT en charge du suivi des POC Machine Learning et de la mise en œuvre des bonnes pratiques d'intégration, de déploiement et d'exploitation des modèles en environnement de production.

Vos principales missions seront :

Accompagner les équipes Data Science dans l'industrialisation des modèles de Machine Learning et Deep Learning.

Développer et structurer des projets Python orientés Machine Learning.

Mettre en place les bonnes pratiques de développement et d'architecture ML Ops.

Concevoir et intégrer des conteneurs Docker pour le déploiement des modèles.

Participer à la mise en œuvre des chaînes CI/CD dédiées aux projets Data et IA.

Administrer et maintenir les environnements de développement (serveurs, bases de données, outils).

Concevoir et exposer des services via des Web Services ou API.

Préconiser les architectures Cloud adaptées (AWS, Azure).

Assurer un rôle de référent technique auprès des équipes francophones et anglophones.

Participer aux différents projets Data & IA en fonction des besoins des équipes.

Compétences requises :

Excellente maîtrise de Python.

Solide expérience en Machine Learning et idéalement Deep Learning.

Expérience en industrialisation de modèles ML (ML Ops).

Maîtrise de Docker.

Expérience des environnements Cloud (AWS et/ou Azure).

Connaissance des pratiques CI/CD.

Expérience dans le développement de Web Services / API.

Bonne connaissance des environnements Big Data.

Maîtrise de Git et des outils de développement collaboratif.

Anglais professionnel.

Profil recherché :

Vous disposez d'une expérience significative dans le développement Python appliqué à la Data et au Machine Learning. Vous maîtrisez les problématiques d'industrialisation de modèles, de conteneurisation et d'automatisation des déploiements. Rigoureux, autonome et doté d'un excellent relationnel, vous êtes capable d'accompagner les équipes techniques dans la mise en œuvre des bonnes pratiques ML Ops et de communiquer efficacement avec des interlocuteurs francophones et anglophones. Une expérience dans les secteurs bancaire, financier ou assurantiel constitue un atout.