Upward Data & IA recherche pour l'un de ses clients, un grand groupe du secteur de la Défense, des Big Data Engineers expérimentés (5-15 ans) pour développer des modules IA au sein de systèmes complexes existants, notamment des systèmes embarqués.
Les missions
* Collecte, traitement et stockage des données pour la création de systèmes d'IA avancés, en rendant les données plus accessibles, sécurisées et exploitables pour l'ensemble de l'organisation.
* DevOps et Continuous Delivery pour dynamiser le cycle de développement de l'IA.
* Configuration et maintenance des outils indispensables aux opérations DevOps / DevSecOps, y compris les systèmes de Build, CI / CD et les dépôts de code.
* Gestion des interactions avec les infrastructures on-premise, en s'impliquant dans tous les aspects de l'intégration et de la maintenance des solutions d'IA.
* Industrialisation et déploiement des modèles IA.
Environnement technique
* Environnements on-premise et plateforme Azure.
Profil recherché
* Expérience d'au moins 5 ans en data engineering, software engineering, MLOps.
* Excellentes bases en programmation (Python, Java et / ou C) et utilisation de frameworks back-end pour le développement d'applications solides.
* Bonne connaissance des environnements cloud et on-premise pour le déploiement de solutions d'IA évolutives.
* Expertise approfondie dans les technologies de Big Data telles que Hadoop, MapReduce, MongoDB, Cassandra, pour concevoir et optimiser des architectures de données capables de traiter efficacement de grands volumes d'informations.
* Solide compréhension des pratiques DevOps, favorisant une culture d'intégration continue et de livraison continue (CI / CD), et des approches DevSecOps pour intégrer la sécurité dès les premières étapes de développement, en utilisant des outils comme Jenkins, GitLab CI et Docker pour l'orchestration des conteneurs.
* Capacités de résolution de problèmes, de pensée critique, et forte aptitude à la collaboration et à la communication pour travailler efficacement en équipe.
* Expérience dans la création et la maintenance de pipelines de données, en collaboration avec des data scientists, en mettant un accent particulier sur l'efficacité et la scalabilité des systèmes d'IA.
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