• Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation.

• Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS.

• Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU.

Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur :

• Le sens de service.

• La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS.

• L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP.

Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande.

Expertise DATAIKU DSS avec certifications :

• Core Designer

• Advanced Designer

• ML Practitioner

• MLOps Practitioner

• Developer

• Generative AI Practitioner

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Paris, France

250 - 999 employees

IT services

Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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