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En tant que Consultant(e) AMOA Big Data / Data , vous accompagnez la modélisation et à la mise en œuvre des solutions décisionnelles (reporting stratégique, opérationnel, etc.) la mise en œuvre des usages concernant les données des services Solidarités et Droit à l’information. Les solutions à mettre en œuvre le seront sous une architecture technique Hadoop/Hive ; les outils de manipulation des données : Tableau et Alteryx. De plus, vous participez à l’enrichissement des dictionnaires de données sur le périmètre concerné ainsi qu’à la modélisation des datamarts décisionnels répondant aux cas d’usages du projet. Les activités seront menées en méthode dite agile . La durée des sprints est de trois semaines. Le nombre de sprints sera de 9. À ce titre, vous aurez pour rôle : -Accompagnement et interface entre Métier et MOE sur les solutions d’architecture data mises en place -Animer les réunions avec les utilisateurs et l’équipe de développement (une réunion par semaine, de 5 à 10 participants par réunion) -Recueillir et restituer les indicateurs -Tâches attendues pendant un sprint : Analyser les user-stories prises en compte dans les sprints et animer les ateliers métiers associés ; Modélisation fonctionnelle des objets pivots et des datamarts ; Préparer et conduire les recettes -Réalisation d’un mode opératoire, façon Tutoriel, pour que les métiers puissent construire des rapports en autonomie. Cela pourra être sous forme de document de type Powerpoint avec un maximum de 30 slides -Réalisation/automatisation de rapports et d’indicateurs sur demande des métiers -Accompagnement des métiers dans l’utilisation de la solution S.I mise en œuvre -Réalisation de documents sur le fonctionnement de l’outil à destination de la MOA. Les documents seront sous format de type Word. Ils devront être exhaustifs en termes de périmètre de fonctionnalités mise en œuvre.

Vous serez notamment chargé de : - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Participer au déploiement de la démarche MLOps, - Participer à la généralisation de la mise en place de l'IA générative - Encadrer l’industrialisation du déploiement des applications en utilisant les bonnes pratiques de la CICD, - Proposer des architectures techniques en mettant en œuvre les principes de l’Agilité, d'intégration et de déploiement continu, en anticipant les besoin de scalabilité, - Former et accompagner les ML Engineer et datascientist aux outils DS. - Optimisation de code Python, - Contribuer à la réduction des coûts dans une démarche FinOps, - Faire une veille technologique autour des architectures data et datascience. Nous recherchons un profil avec de l'expérience sur la partie DevOps, mais sur des tools open-source.

Mission à pourvoir en régie, ou CDI ou portage. 3 mois pour commencer. A renouveler. Pour un client en direct. Profil recherché DEVELOPPEUR SENIOR Fonction recherchée MLOps Engineer / Dev Prestations à réaliser Au sein de l'équipe IA rattachée au pôle IT Data, vous mettrez vos compétences au service de la DataScience. Vous serez notamment charge de : - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Participer au déploiement de la démarche MLOps, - Participer à la généralisation de la mise en place de l'IA générative - Encadrer l’industrialisation du déploiement des applications en utilisant les bonnes pratiques de la CICD, - Proposer des architectures techniques en mettant en œuvre les principes de l’Agilité, d'intégration et de déploiement continu, en anticipant les besoin de scalabilité, - Former et accompagner les ML Engineer et datascientist aux outils DS. - Optimisation de code Python, - Contribuer à la réduction des coûts dans une démarche FinOps, - Faire une veille technologique autour des architectures data et datascience. Commentaires Compétences techniques requises : - Très bon niveau en software engineering (designs patterns, bonnes pratiques de dev, archi logicel, tests...) en python ou tout autre langage orienté objet. - Bonnes connaissances des langages Python et SQL - Connaissances Devops (Docker, Kubernetes, helm, pipelines as code...) - BONUS connaissance du MLops Savoir-être attendu : - Sens du service et de la relation client - Pédagogie, vulgarisation - Curiosité, autonomie - Intérêt pour le domaine de la data science - Aisance relationnelle et capacité d’écoute