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Notre client, acteur majeur du secteur [énergie / distribution], recherche un.e Data Engineer confirmé.e pour renforcer ses équipes Data. Le poste combine Data Engineering et MLOps , avec une implication sur l’ensemble du cycle de vie des pipelines de données et modèles ML. Missions principales : Data Engineering (intervention sur 2 projets) Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données pour 2 applications disctinctes. Assurer l’ingestion, la transformation et le stockage de données à grande échelle. Optimiser les traitements pour garantir des performances adaptées aux volumes traités. Mettre en place des mécanismes de qualité des données (contrôles, alertes, monitoring). Collaborer avec le pôle Développement pour définir les interfaces de données (API, bases de données). Documenter les flux de données et maintenir le catalogue de données. MLOps (Intervention sur 1 des 2 projets) Industrialiser l’entraînement des modèles ML pour l’optimisation du dimensionnement des groupes électrogènes. Déployer des pipelines CI/CD pour les modèles ML (versioning des données et modèles, automatisation de l’entraînement). Assurer le monitoring des performances des modèles en production (drift detection, métriques de performance). Collaborer avec les Data Scientists pour faciliter le passage des modèles du développement à la production.

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)