MLOps Engineer / Ingénieur DevOps Data Science - Freelance
Présence sur site obligatoire les lundi, mardi et jeudi
À propos de la mission
Vous intervenez auprès des équipes Data Science d'un acteur majeur du e-commerce pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. Une mission transverse, au cœur des enjeux de pricing et de qualité de l'offre.
Vos missions
Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de data science en appliquant les bonnes pratiques CI/CD
Automatiser les tests fonctionnels
Optimiser le code Python
Assurer le débogage et l'assistance technique auprès des équipes Data Science
Assurer la maintenance applicative (migrations Python, MCO)
Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…)
Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists
Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et diffuser ces bonnes pratiques au sein des équipes
Enjeux de la mission
Stratégique : renforcer la compétitivité tarifaire et la qualité de l'offre grâce à un pilotage réactif et précis des prix face à la concurrence
Opérationnel : garantir la disponibilité, la robustesse et la reproductibilité de la mise en production des modèles, pour assurer la continuité de service et la fiabilité des traitements
Organisationnel & technique : industrialiser les pratiques de déploiement (CI/CD, tests automatisés, MCO) et faire monter en compétences les data scientists sur les bonnes pratiques de développement
Environnement technique
Langages : Python / SQL
Bases de données : PostgreSQL, Snowflake
Cloud / Infrastructure : on-premise + Azure AI Foundry
Outils CI/CD : Azure DevOps
Organisation
Méthodologie : Agile Scrum
Rituels : Daily, sprint planning, rétrospective…
Interlocuteurs : Data Scientists, Product Manager, Team Lead, Lead Dev
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