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DataOps - MLOps

Description du poste

  1. Entreprise anonyme

    Management de Transition

    Domaines d'activité :

    End date :
    02.02.2022

    Intitulé : DataOps - MLOps
    Lieu : Département de Paris, Île-de-France, France
    Durée : 6 mois renouvelable
    Démarrage :  03/01/2022

     

    Description et livrables de la prestation

     

    Pour l'un de nos clients dans le secteur de la gestion d'actifs nous sommes actuellement à la recherche d'un DataOps - MLOps.

    Sujet :

    • Développement de l’architecture d’un cluster big data on-premise. Déploiement, configuration et monitoring des différentes applications.
    • Mise en place de pipeline intelligente et simplifier pour les Data Scientist afin d’accroitre la rapidité et l’efficacité de l’équipe.
    • Optimiser le cycle de vie des projets Data. Être à l’écoute des nouvelles solutions open-source intéressante.
    • Mise en place d’un DataLake, améliorer la qualité des données.



    DataOps – Le DevOps appliqué à la Data :

    Le DataOps est une méthodologie collaborative de gestion des données dont l’objectif est d’améliorer la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et consommateurs de données au sein d’une organisation.
    Le DataOps est un ensemble de pratiques comblant le fossé existant entre les équipes de développement et opérationnelles, pour les faire travailler et itérer ensemble, tout au long des projets de développement logiciels.


    L’équipe :

    • Le Lab est l’équipe qui fait de l’innovation et des solutions technologiques pour notre client.
    • Développeurs, ingénieurs quantitatifs et Data scientistes travaillent main dans la main à l’élaboration de solutions innovantes. Les idées fourmillent et les projets, variés, sont proposés soit de manière spontanée, ou répondent à une demande interne.
    • La veille technologique, l’exploration de la faisabilité d’un projet par l’intermédiaire de prototypes est une des fonctions principales du Lab. Les collaborateurs du Lab sont donc dans une démarche de formation continue sur les nouvelles technologies, et ils ont également pour rôle d’assurer la formation en interne sur les technologies nouvelles et donc un accroissement de la connaissance et des compétences au sein du groupe.

     

    Expertise souhaitée

    • Minimum 5 ans d’expérience dans le DevOps
    • Minimum 2 ans d’expérience dans le Big Data, ML
    • Formation d’Ingénieur, Master 2 (Bac +5) ou équivalent, KubeFlow, Kubernetes, Jupyter, Spark, Trino, Kafka, Esprit scientifique, logique, rigueur, curiosité
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