Dataops Engineer - Ml Platform Engineer H/F - Mantu

Amaris Consulting est une société indépendante de conseil et de technologies au service des entreprises. Avec plus de 1000 clients dans le monde, nous déployons des solutions pour les plus grands projets depuis plus d'une décennie - tout ceci est rendu possible par une équipe internationale de 7500 talents répartis sur les 5 continents et dans plus de 60 pays. Nos solutions sont axées sur quatre domaines d'activité différents : Les systèmes d'information et le digital, la télécommunication, les sciences de la vie et l'ingénierie. Nous cherchons à créer et à développer une communauté de talents où tous les membres de notre équipe peuvent réaliser leur plein potentiel. Amaris est votre « stepping stone » pour traverser les rivières du changement, pour relever les défis et pour réaliser tous vos projets avec succès. Chez Amaris, nous avons à coeur d'offrir à nos candidats la meilleure expérience de recrutement possible. Nous cherchons à mieux connaître et comprendre nos candidats, à les challenger et à leur faire part de nos impressions le plus rapidement possible. Voici à quoi ressemble notre processus de recrutement : Premier contact : Notre processus commence généralement par une brève conversation virtuelle/téléphonique pour en savoir plus sur vous ! L'objectif ? Apprendre à vous connaître, comprendre vos motivations et veiller à ce que nous vous proposions le poste qui vous correspond le mieux ! Entretiens (en moyenne, le nombre d'entretiens est de 3 - il peut toutefois varier en fonction du niveau d'ancienneté requis pour le poste). Au cours des entretiens, vous rencontrerez les membres de notre équipe : votre supérieur hiérarchique bien sûr, mais aussi d'autres personnes avec lesquelles vous serez amené à travailler. Ces entretiens nous permettront d'en apprendre davantage sur vous, votre expérience et vos compétences, mais aussi sur le poste et ce que l'on attendra de vous. Bien entendu, vous apprendrez également à connaître Amaris : notre culture, notre histoire, nos équipes et vos opportunités de carrière !Étude de cas: En fonction du poste, vous serez peut-être appelé à passer un test. Il pourra s'agir d'un jeu de rôle, d'une évaluation technique, d'un scénario de résolution de problème, etc. Comme vous le savez, chaque personne est différente et il en va de même pour chaque rôle dans une entreprise. C'est pourquoi nous devons nous adapter en conséquence, si bien que le processus peut parfois être quelque peu différent pour chacun. Cela dit, nous nous mettons toujours à la place du candidat pour lui offrir la meilleure expérience possible. Nous avons hâte de vous rencontrer !
Dans le cadre du renforcement de nos équipes, nous recherchons un(e) DataOps Engineer / ML Platform Engineer afin d'accompagner l'un de nos clients majeur du e-commerce dans l'industrialisation de ses solutions de Data Science.Vos missions :Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de Data Science en appliquant les bonnes pratiques CI/CD, via Azure DevOps.Automatiser les tests fonctionnels et sécuriser les mises en production, tout en optimisant les développements Python et les performances des applications.Assurer le débogage, le support technique et la maintenance applicative (MCO, migrations Python, évolutions techniques) sur des stacks incluant SQL, PostgreSQL et Snowflake.Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring) et animer des sessions de formation technique.Utiliser des outils d'IA générative (Azure AI Foundry, OpenAI ou équivalents) pour assister la génération de code, les revues techniques, la documentation et les tests.Contribuer à l'amélioration continue des plateformes de déploiement et à la fiabilisation des pipelines de production Data et ML.

Votre profil :Diplômé(e) d'une école d'ingénieurs ou d'un Master en informatique, Data ou domaine équivalent, avec au moins 4 ans d'expérience en développement Python, Data Engineering ou ML Engineering.Maîtrise des environnements CI/CD (idéalement Azure DevOps) et des pratiques d'industrialisation logicielle, ainsi que des bases de données SQL (PostgreSQL, Snowflake).Bonne connaissance des environnements Cloud et des plateformes d'IA générative (Azure AI Foundry, OpenAI ou solutions similaires).Aisance dans des contextes Agile (Scrum) et capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (Data Science, produit, développement).Autonomie, curiosité, esprit d'analyse et sens des responsabilités.Goût pour le partage de connaissances et bonnes capacités de communication ; une expérience auprès d'équipes Data Science constitue un véritable atout.

• SGBD
• Python
• Amélioration continue
• Clean
• Intelligence artificielle
• Autonomie
• PostgreSQL
• Scrum
• Esprit d'analyse
• SQL