DevOps / Data & Machine Learning (F/H)
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2 jours de télétravail / semaine - Lyon (07) - Expérience de 5 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e DevOps / Data & Machine Learning pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : L'équipe travaille sur des produits Data liés notamment à la maintenance prédictive, la mobilité électrique et l'analyse des charges sur les réseaux. Voici un aperçu détaillé de vos missions :- Construire et maintenir les outils CI/CD pour les traitements de données en Python / PySpark et les applications web.
- Assurer le run et l'exploitation des traitements et applications en production.
- Mettre en place et maintenir l'observabilité des applications et traitements : logs, métriques techniques et monitoring.
- Gérer les évolutions et corrections techniques : montées de version des dépendances, traitement des vulnérabilités cyber, évolutions de configuration, etc.
- Maintenir et améliorer l'Infrastructure as Code.
- Administrer les différents environnements : développement, préproduction, production et environnements de type lab Data Science.
- Accompagner les équipes Data Science et Data Engineering sur le build et le run de leurs produits.
- Assurer un support technique de première ligne et faire le lien avec les équipes externes : infrastructure, cybersécurité, fournisseurs, etc.
- Rédiger et maintenir la documentation technique.
- Assurer une veille technologique sur les outils utilisés.
- Partager les bonnes pratiques et contribuer à la formation des équipes.
- plus de 5 ans d'expérience en DevOps ;
- au moins 2 ans sur des produits intégrant des modèles de Machine Learning en production ou des pipelines Data Science lourds en Python / PySpark ;
- une expérience significative du build et du run de produits Data Science ;
- déjà administré des infrastructures techniques et des outils de développement, déploiement, automatisation et observabilité ;
- une expérience d'administration d'environnements lab Data Science, notamment avec des copies de données de production ;
- une bonne maîtrise de Python, de la conteneurisation, de l'Infrastructure as Code, des systèmes, des réseaux et de TLS ;
- des connaissances en monitoring et métriques applicatives ;
- une capacité à gérer une infrastructure Data Science complète, du développement à la production.
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