Data / Software Engineer orienté Data

Contexte

Nous recherchons un Data / Software Engineer orienté Data pour rejoindre une équipe en charge de l’industrialisation de cas d’usage data et prédictifs au sein d’un grand groupe du secteur assurance / services financiers.

La mission se situe dans un environnement structuré, mature et à fort enjeu, avec de vrais sujets autour de la data platform, de l’industrialisation ML et du build & run de solutions data en production.

Vous intégrerez une équipe spécialisée sur les sujets de data science industrialisée et de modèles prédictifs, avec un rôle clé dans la mise en production et la fiabilisation des usages data.

L’équipe intervient à la fois sur :

• la mise à disposition d’environnements de travail pour les équipes data,
• la conception et l’industrialisation de pipelines data / ML,
• le run, la supervision et l’amélioration continue de solutions déjà en production.

Missions

Vous interviendrez notamment sur :

• la conception et le développement de pipelines data et ML robustes
• l’industrialisation de traitements batch sous Azure Databricks
• l’utilisation avancée de PySpark, Delta Lake, MLflow et des workflows associés
• l’optimisation des performances : partitionnement, gestion mémoire, exploitation des ressources de calcul
• la mise en place de mécanismes de monitoring, traçabilité et reprise sur erreur
• la collaboration avec les data scientists pour transformer les prototypes en solutions industrielles
• le développement de packages Python
• la conception de services / API
• le respect des standards de développement : qualité de code, tests unitaires, CI/CD, documentation
• la contribution aux phases de cadrage, conception, réalisation, mise en production et amélioration continue

Environnement technique

• Azure Databricks
• Python
• PySpark
• Delta Lake
• MLflow
• Workflows data / ML
• Développement de packages Python
• API / services
• Tests unitaires / CI-CD / documentation

Modalités

• Localisation : région parisienne
• Démarrage : ASAP
• Durée : mission longue
• Organisation : agile SAFe

1. Expérience significative en Data Engineering ou Software Engineering orienté Data
2. Bonne maîtrise de Azure Databricks, Python et PySpark
3. Capacité à industrialiser des pipelines data et des cas d’usage ML
4. Vraie sensibilité aux enjeux de performance, qualité, monitoring et maintenabilité
5. Habitude de travailler avec des data scientists dans un cadre produit ou plateforme
6. Aisance dans des environnements Agile / SAFe
7. Connaissance des concepts de Machine Learning (atout)
8. Compréhension des modèles de type bagging / boosting (atout)
9. Expérience sur des cas d’usage de scoring ou de modèles prédictifs en production (atout)
10. Capacité à intervenir aussi bien sur le BUILD que sur le RUN (atout)