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En tant que Développeur, et en coordination avec l’équipe, vous interviendrez au sein d'une Equipe agile (Scrum) pour participer aux développements des nouvelles fonctionnalités back end des référentiels de contenus. Vos missions principales seront : Mise en oeuvre de développements sur les applications du périmètre du pole contenu Mise en place et maintien de tests Analyse et Correction des anomalies Releases des applications avec évolutions ou correctifs. Documentation des procédures de corrections de données en production sur des cas non encore identifiés ...

En tant que Développeur, et en coordination avec l’équipe, vos missions consisteront à : Concevoir des solutions adaptées aux exigences fonctionnelles et non fonctionnelles Développer les solutions en respectant les standards de l'entreprise et de l'équipe Monitorer et gérer les incidents de production Participer à l'amélioration de la performance de l'équipe Travailler en flux continu Les enjeux de la mission sont : Améliorer la performance opérationnelle des activités Transformation du legacy (~15%) et simplification de la plateforme

Nous recherchons un Ingénieur DevOps / plateforme chargé d’assurer le maintien en conditions opérationnelles et l’évolution des outils de développement (AGL) au sein d’un environnement open source (Java, Linux, CI/CD). Il intervient sur l’administration technique et fonctionnelle d’outils tels que Jenkins, Git, Maven, SonarQube ou JIRA, réalise l’installation et l’intégration de progiciels, automatise les processus de build et de déploiement, et veille à la qualité et à la performance de la chaîne d’industrialisation. Il participe également au support, à la gestion des incidents, à la rédaction de la documentation et à l’accompagnement des équipes projets dans l’usage des outils et des bonnes pratiques DevOps.

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