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Publié il y a 67 jours

MLOps Engineer / Ingénieur DevOps Data Science - Freelance

Entreprise
Localisation
Bordeaux, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Rémunération
320ۥ Taux journalier

Salaire du marché

Médiane du marché
490€/j
Sous le marché
413€/jfourchette habituelle565€/j
Cette offre : 320€/j

Basé sur 265 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 413€/j–565€/j, médiane 490€/j. Cette offre (320€/j) est sous la fourchette.

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Description du poste

Taux journalier (TJM): 320

📍 Présence sur site obligatoire les lundi, mardi et jeudi

À propos de la mission

Vous intervenez auprès des équipes Data Science d'un acteur majeur du e-commerce pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. Une mission transverse, au cœur des enjeux de pricing et de qualité de l'offre.

🎯 Vos missions

  • Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de data science en appliquant les bonnes pratiques CI/CD

  • Automatiser les tests fonctionnels

  • Optimiser le code Python

  • Assurer le débogage et l'assistance technique auprès des équipes Data Science

  • Assurer la maintenance applicative (migrations Python, MCO)

  • Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…)

  • Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists

  • Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et diffuser ces bonnes pratiques au sein des équipes

🎯 Enjeux de la mission

  • Stratégique : renforcer la compétitivité tarifaire et la qualité de l'offre grâce à un pilotage réactif et précis des prix face à la concurrence

  • Opérationnel : garantir la disponibilité, la robustesse et la reproductibilité de la mise en production des modèles, pour assurer la continuité de service et la fiabilité des traitements

  • Organisationnel & technique : industrialiser les pratiques de déploiement (CI/CD, tests automatisés, MCO) et faire monter en compétences les data scientists sur les bonnes pratiques de développement

🧩 Environnement technique

  • Langages : Python / SQL

  • Bases de données : PostgreSQL, Snowflake

  • Cloud / Infrastructure : on-premise + Azure AI Foundry

  • Outils CI/CD : Azure DevOps

📋 Organisation

  • Méthodologie : Agile Scrum

  • Rituels : Daily, sprint planning, rétrospective…

  • Interlocuteurs : Data Scientists, Product Manager, Team Lead, Lead Dev

Exigences du poste

Stack technique :

Deep LearningPythonSQLMachine LearningKubernetesDockerAnthropic Claude

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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