Tech Lead Big Data - MLOps Cloudera Spark H/F

Détail du poste

Description de l'offre

Une squad construit les socles, plateformes et outils Data/IA qui permettent aux équipes métiers et produits de développer leurs propres usages. Elle recherche un(e) Tech Lead Big Data / MLOps ayant une expérience significative dans la conception ou l'exploitation de plateformes Big Data et MLOps.

Vous serez référent(e) technique de la squad et contribuerez à :

- La migration des OS, de Spark, de Cloudera et d'autres composants de la plateforme Big Data
- L'amélioration continue de l'outillage MLOps
- La construction de nouveaux outils
- L'accompagnement technique des utilisateurs

Vos missions

- Piloter techniquement la conception, le développement et la maintenance des socles et plateformes Data/MLOps
- Participer au cadrage technique et définir les solutions applicatives
- Développer, intégrer et recetter les solutions sur les socles Big Data/MLOps
- Superviser, optimiser et améliorer les plateformes existantes
- Accompagner les utilisateurs dans l'usage de la plateforme Big Data et des outils MLOps de la squad
- Traiter les incidents et assurer l'assistance fonctionnelle auprès des utilisateurs
- Collaborer avec les équipes pour garantir des solutions performantes et adaptées

Le profil recherché

Profil recherchéExpérience confirmée de Tech Lead ou de référent technique sur des plateformes Big Data / MLOpsExpertise des écosystèmes Big Data, notamment des distributions Hadoop (Cloudera)Maîtrise de Spark, Python, Scala, Bash et du framework HadoopPratique DevOps : GitLab, Jenkins, Ansible, Nexus, SonarConnaissance de la stack Elastic (Elasticsearch, Logstash, Kibana) et de KubernetesConnaissance des outils MLOps (MLflow, Airflow, TensorFlow, etc.)Bonne compréhension des architectures complexes et des enjeux de scalabilité et de performancePédagogie et sens du service pour accompagner les utilisateursEnvironnement technique Cloudera / Hadoop, Spark, Python, Scala, Bash, GitLab, Jenkins, Ansible, Nexus, Sonar, Elasticsearch / Logstash / Kibana, Kubernetes, MLflow, Airflow, TensorFlow