DevOps / Data & Machine Learning (F/H) - CDI

About this role

Salaire: 40 à 48K€ A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER 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. Les compétences que nous recherchons : - 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.