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MISSION MACHINE LEARNING ENGINEER Description : Au sein de l'équipe CT-IA rattachée au pôle IT Data, vous mettrez vos compétences au service de l'IA chez Peaksys. Vous serez notamment charge de : - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement IA, monitoring… , - Participer au déploiement de la démarche MLOps, - Mise en place de la plateforme IA - Automatisation des process de déploiement autour de l'IA - 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, - Contribuer à la réduction des coûts dans une démarche FinOps, - Faire une veille technologique autour des architectures data et IA Minimum 5 ans d'expérience requis sur ce poste 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 - Bonnes connaissances en 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 Compétences Techniques DevOps Confirmé (2-5 ans d'expérience) Python : Confirmé (2-5 ans d'expérience) Docker / Kubernetes : Confirmé (2-5 ans d'expérience) IA : Junior ( < 2 ans d'expérience ) Azure : Junior ( < 2 ans d'expérience )

Mission : Au sein de l'équipe CT-IA rattachée au pôle IT Data, vous mettrez vos compétences au service de l'IA chez Peaksys. Vous serez notamment charge de : - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement IA, monitoring… , - Participer au déploiement de la démarche MLOps, - Mise en place de la plateforme IA - Automatisation des process de déploiement autour de l'IA - 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, - Contribuer à la réduction des coûts dans une démarche FinOps, - Faire une veille technologique autour des architectures data et IA Minimum 5 ans d'expérience requis sur ce poste 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 - Bonnes connaissances en Devops (Docker, Kubernetes, helm, pipelines as code...) - BONUS connaissance du MLops

skiils recrute un(e) Data Engineer / Python & Machine Learning confirmé(e) (H/F) pour rejoindre une équipe Data et accompagner les projets de déploiement et industrialisation de modèles ML ! Au cœur d’une mission transverse, tu participeras à l’amélioration et à l’industrialisation des workflows ML, en apportant ton expertise Python et en accompagnant les équipes DataScience dans les bonnes pratiques de développement. En tant que tel(le), ton rôle consistera à : Assister et déboguer les équipes DataScience , pour garantir la stabilité et la performance des modèles. Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de Machine Learning , en appliquant les bonnes pratiques de CI/CD . Former et accompagner les Data Scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring…). Automatiser les tests fonctionnels et optimiser le code Python pour améliorer fiabilité et performance. Participer à l’industrialisation du déploiement des applications , en maîtrisant l’ensemble du cycle de développement, du build jusqu’à la production. Proposer des améliorations techniques et accompagner les équipes dans l’adoption des solutions. Ton environnement Tu évolueras au sein d’une équipe Data, sur des projets Machine Learning et Python, en interaction directe avec les Data Scientists pour diffuser les bonnes pratiques et optimiser l’industrialisation des modèles.

Compétences techniques : • Expertise en architecture décisionnelle et modélisation de données décisionnelles (modèle en étoile, flocon, Data Vault…) • Maîtrise d’un ou plusieurs ETL/datawarehouse • Gestion de la qualité et de la gouvernance des données • Excellente connaissance de Power BI pour la restitution des données • Solides compétences en SQL pour la modélisation et transformation des données • Connaissances en Python et Machine Learning pour intégrer des solutions d’IA • Maîtrise d’un outil de versionning GIT (connaître Bitbucket ou GitLab serait un plus). • Maîtrise d’un outil de ticketing (connaître JIRA ou GitLab serait un plus). • Expertise en gestion de projets (méthodologie agile, suivi des livrables, documentation …) • Compétences en sécurité et conformité : conformité RGPD et gestion des données personnelles, sécurité des accès (authentification, rôles, audit Savoir faire : • Capacité à comprendre les besoins métier • Capacité à traduire ces besoins en modèles de données • Capacité à s’intégrer dans une équipe humaine et à effectuer un reporting régulier au responsable SI • Esprit de synthèse pour prioriser et organiser les tâches • Communication à l’écrit (rédaction de documentation) Savoir être : • Ouverture d’esprit • Réactivité • Rigueur et sens de la documentation • Sens collaboratif et capacité de travail en équipe • Aisance relationnelle • Autonomie • Esprit analytique • Curiosité technologique