Le poste DATA OPS DATAIKU DSS
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Objectifs de la mission
Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS
Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable
Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku
Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps
Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data
Périmètre d’intervention
Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS
Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles)
Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise
Environnements DEV / TEST / PROD
Livrables attendus
Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés
Modèles ML déployés et supervisés en production
Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels
Documentation d’exploitation MLOps & DataOps
Recommandations de standardisation et d’amélioration continue
Interactions
Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet
Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation
Compétences
Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps)
Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML
Python, SQL
CI/CD, Git
Très bonne compréhension des architectures Data
Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure)
Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation
Profil recherché
Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet
Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation
Environnement de travail
Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps)
Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML
Python, SQL
CI/CD, Git
Très bonne compréhension des architectures Data
Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure)
Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation
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