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Intégré à la DSI au sein de l’équipe Data Tech Knowledge de la direction IT DATA de notre client à Bordeaux , le Data Engineer participera à des projets autour de l’IA et de la data. La mission consiste à : Effectuer des alimentations de données . Collaborer avec un Data Analyst sur des projets IA/Data. Développer et travailler autour d’ agents IA pour le requetage SQL en langage naturel . Mettre à disposition des outils d’aide au développement et au monitoring . Assurer une veille technologique sur les architectures data et outils associés. Stack Technique : Langages : Python, SQL Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend Data Visualisation : PowerBI

Au sein de l'équipe, vous mettrez vos compétences au service de l'IA dans une entreprise technologique. Vous serez notamment chargé de : Conception et gestion de la plateforme IA : Administrer et optimiser les clusters (par exemple, Kubernetes) et les ressources de calcul (GPU/CPU). Industrialiser le déploiement : Automatiser le déploiement des environnements de développement, de test et de production via une infrastructure définie par code. Mise en place de CI/CD : Mettre en œuvre des pipelines d'intégration et de déploiement continu pour les applications d'IA. Monitoring et observabilité : Déployer des outils de supervision avancés afin de garantir la haute disponibilité des services d'IA et suivre les performances du système. Optimisation et FinOps : Gérer la consommation des ressources cloud ou sur site pour optimiser les coûts liés aux activités d'IA. Expertise technique : Accompagner les équipes MLOps dans l’adoption des meilleures pratiques DevOps et assurer une veille technologique continue.

En tant que DevOps, et en coordination avec l’équipe, vous mettrez vos compétences au service de l'IA. Vous serez notamment charge de : - Conception et gestion de la plateforme IA: Administrer et optimiser les clusters (Kubernetes) et les ressources de calcul (GPU/CPU). - Industrialiser le déploiement des environnements hors prod et prod via de l'infrastructure as code. - Mise en place de CI/CD pour les applicatifs de l'IA. - Monitoring et Observabilité: Déployer des outils de supervision avancés pour garantir la haute disponibilité des services IA et le suivi des performances système. - Optimisation et FinOps: Piloter la consommation des ressources cloud/on-premise pour rationaliser les coûts liés à IA. - Expertise technique: Accompagner les MLOps de l'équipe dans l'adoption des meilleures pratiques DevOps et assurer une veille technologique.