Basé sur 32 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 454€/j–625€/j, médiane 535€/j. Cette offre (600€/j) est dans la fourchette.
Bonjour,
Dans la cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer AWS
Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA :
Industrialisation et CI/CD : mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes).
Infrastructure et automatisation : gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.).
Data Engineering & Spark : développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle.
MLOps / Production : déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, Ray.io, monitoring Datadog).
Collaboration transverse : interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles.
Veille et amélioration continue : participation active à l’optimisation des pipelines, à la montée en maturité technique de l’équipe et à la veille technologique autour des outils Data / MLOps.
Description
Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA :
Industrialisation et CI/CD : mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes).
Infrastructure et automatisation : gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.).
Data Engineering & Spark : développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle.
MLOps / Production : déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, Ray.io, monitoring Datadog).
Collaboration transverse : interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles.
Veille et amélioration continue : participation active à l’optimisation des pipelines, à la montée en maturité technique de l’équipe et à la veille technologique autour des outils Data / MLOps.
Livrables
Maintenir et faire évoluer les pipelines d’industrialisation (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes).
Participer à la mise en production et au suivi des modèles IA (Airflow, Datadog, Ray, MlFlow).
Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité des environnements AWS.
Contribuer au suivi de la production et aux MEP dans le cadre du MCO.
Contribuer/participer à l’amélioration et d’optimisation continue des outils et pratiques Data/IA.
Documenter les bonnes pratiques techniques, partager les retours d’expérience au sein de l’équipe AI Experts et participer activement au delivery, notamment sur la qualité et les revues de code
Compétences attendues
Must have :
CI/CD
Docker
Terraform
Kubernetes
Spark
Python
AWS
Nice to have :
MLflow
Airflow
API / FastAPI
Datadog
Suivi de production / MEP
Une expérience significative de collaboration avec des
Data Scientists
veille, l’amélioration continue et l’optimisation
Soft skills recherchés
Esprit d’équipe et forte culture du delivery.
Rigueur technique, curiosité et autonomie.
Intérêt marqué pour la veille et la recherche d’amélioration continue.
Capacité à collaborer efficacement dans un environnement pluridisciplinaire (DE, DS, OPS, PO, DEV, des staff).
Sens du partage et de la documentation
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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