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Publié il y a 3 jours

Consultant(e) Senior – Data Engineer / ML Engineer (H/F)

Entreprise
Localisation
Neuilly-Sur-Seine, Ile-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Senior

Salaire du marché

Médiane du marché
54k€
Estimation
48k€fourchette habituelle58k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 85 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 54k€ (48k€–58k€).

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Description du poste

🎯 Missions
 
En tant que Consultant(e) Senior ou Manager au sein du Domaine d’Excellence AI & Data de Square Management, vous intervenez chez nos clients grands comptes sur des problématiques de conception, de déploiement et d’industrialisation de modèles de Machine Learning en production.
Vous pilotez la mise en œuvre de solutions de Machine Learning robustes et évolutives, en étroite collaboration avec les équipes data science et data engineering :
 
Déploiement & Industrialisation des Modèles
·       Data & Feature Engineering : Optimiser la collecte des données en amont (data processing, feature engineering) et l’exposition des modèles en aval (API, endpoints) afin d’en améliorer les performances.
·       Intégration Data Platform : Collaborer étroitement avec les data engineers afin d’intégrer au mieux les modèles de machine learning dans la Data Platform, et la faire évoluer si besoin.
·       Excellence des Prédictions : Collaborer étroitement avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles (prédiction, recommandation, NLP) et délivrer en continu les meilleures prédictions disponibles.
 
MLOps & Suivi en Production
·       Pratiques MLOps : Implémenter des pratiques de MLOps sur toute la chaîne data science (qualité des données, data drift…).
·       Monitoring & Cycle de Vie : Monitorer les modèles en production et gérer leur cycle de vie (réentraînement, mise à jour…).
·       Gouvernance Technique : Assurer la transversalité entre les équipes techniques (Data Scientists/Engineers) et les directions métiers utilisatrices tout au long du cycle de vie des modèles.
·       Documentation : Documenter les processus et les systèmes de machine learning afin d’en assurer la pérennité et la transférabilité.
 
Participer au développement du cabinet
●      Expertise & Contenus : Partager votre expertise et vos connaissances dans le cadre du Domaine Organisation & Efficiency, participer au rayonnement du cabinet en contribuant à la production de contenus d’expertise (podcasts, focus, articles, interviews et tables rondes), collaborer étroitement avec des consultants de tous niveaux d’expérience.
●      Développement : Apporter votre expertise métier pour construire des propositions commerciales sur-mesure, activer et cultiver votre réseau professionnel.
●      Recherche & Développement : Participer activement aux initiatives des programmes de R&D en collaboration avec nos chercheurs.

Exigences du poste

Stack technique :

DataikuScalaAWSSQLPython

Plan d'action

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