Consultant(e) Ingénieur Data / MLOps

Le besoin

Contexte de la Mission : Au sein de l'équipe technique Data & IA d'un grand groupe média public, vous serez le pilier de l'infrastructure et de l'industrialisation. Votre mission est de construire et de maintenir le socle technique robuste et scalable qui permet aux Data Analysts et Data Scientists d'opérer efficacement, et de garantir le passage en production fiable et performant des flux de données et des modèles d'IA.

Vos Missions :

• Ingénierie Data :

  • Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) performants, fiables et automatisés pour la collecte et la transformation des données.

  • Garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.

  • Optimiser les performances des traitements (ex: Spark, dbt ) et des entrepôts de données (ex: BigQuery ).

  • Gérer les incidents de production et participer à l'amélioration continue des architectures.

• Ingénierie IA (MLOps) :

  • Industrialiser le cycle de vie des modèles de Machine Learning (de l'entraînement au déploiement).

  • Mettre en place et maintenir les pipelines de CI/CD pour les modèles d'IA.

  • Déployer, monitorer et maintenir les modèles en production, en détectant les éventuelles dérives de performance.

Votre Profil :

• Fondamentaux : Maîtrise avancée de Python et du génie logiciel, SQL , architectures API , GIT et CI/CD .

• Cloud & Infra : Solide expérience sur un environnement Cloud ( GCP , AWS ou Azure), avec des outils de conteneurisation ( Docker ), d'Infrastructure as Code ( Terraform ) et d'orchestration ( Airflow ).

• Spécialisation Data : Expérience significative avec des outils de traitement distribué comme Spark et/ou de transformation comme dbt .

• Spécialisation MLOps : Connaissance des outils de gestion du cycle de vie des modèles ( MLFlow , KubeFlow) et des principales librairies de ML/DL. Une connaissance en IA Générative (LLM, RAG) est un plus.

• Vous êtes passionné(e) par la technique, avec un fort sens de l'automatisation et une grande capacité à résoudre des problèmes complexes.

Modalités de la mission :

• Durée : Variable selon les projets, à définir pour chaque mission.