Upward
Postée il y a 24 heures
Upward Data & IA recherche pour l'un de ses clients, un grand groupe du secteur de la Défense , des Big Data Engineers expérimentés (5-15 ans) pour développer des modules IA au sein de systèmes complexes existants, notamment des systèmes embarqués.
Les missions
• Collecte, traitement et stockage des données pour la création de systèmes d'IA avancés, en rendant les données plus accessibles, sécurisées et exploitables pour l'ensemble de l'organisation.
• DevOps et Continuous Delivery pour dynamiser le cycle de développement de l'IA.
• Configuration et maintenance des outils indispensables aux opérations DevOps/DevSecOps, y compris les systèmes de Build, CI/CD et les dépôts de code.
• Gestion des interactions avec les infrastructures on-premise, en s'impliquant dans tous les aspects de l'intégration et de la maintenance des solutions d'IA.
• Industrialisation et déploiement des modèles IA.
Environnement technique
L'environnement technique change en fonction des systèmes concernés.
• Environnements on-premise et plateforme Azure
Profil recherché
Expérience d' au moins 5 ans en data engineering, software engineering, MLOps.
• Excellentes bases en programmation (Python, Java et/ou C) et utilisation de frameworks back-end pour le développement d'applications solides.
• Bonne connaissance des environnements cloud et on-premise pour le déploiement de solutions d'IA évolutives.
• Expertise approfondie dans les technologies de Big Data telles que Hadoop, MapReduce,
MongoDB, Cassandra, pour concevoir et optimiser des architectures de données capables de traiter efficacement de grands volumes d'informations.
•Solide compréhension des pratiques DevOps, favorisant une culture d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD), et des approches DevSecOps pour intégrer la sécurité dès les premières étapes de développement, en utilisant des outils comme Jenkins, GitLab CI et Docker pour l'orchestration des conteneurs.
•Capacités de résolution de problèmes, de pensée critique, et forte aptitude à la collaboration et à la communication pour travailler efficacement en équipe.
•Expérience dans la création et la maintenance de pipelines de données, en collaboration avec des data scientists, en mettant un accent particulier sur l'efficacité et la scalabilité des systèmes d'IA.