2022-986779 – Ingénieur(e) en infrastructure IA et Data H/F

  • Fonction Publique
  • N’importe où
  • Publié il y a 1 mois

Domaine / Métier : Numérique/Data engineer
Nature de l’emploi : Emploi ouvert uniquement aux contractuels
Description du poste :
Dans le cadre de la modernisation du système d’information du Shom, vous interviendrez en collaboration avec les équipes de la DSI sur les problématiques suivantes :

·         Aide à la mise en place de workflows DevOps, CI-CD et MLOps,
·         Participer à la mise en place et à l’entretien des infrastructures et architectures logicielles adaptées à l’analyse de données géospatiales massives et hétérogènes
·         Contribuer aux mises en production de ces architectures et accompagner les équipes de production dans l’exploitation de celles-ci,
·         Apporter un soutien aux Data Scientists dans l’optimisation de leurs solutions, construire des pipelines de données robustes et performants,
·         Monitoring et soutien au maintien des architectures existantes,
·         Soutien à l’intégration de projets aux infrastructures modernes,
·         Conseiller les métiers, organiser les pratiques,
·         Entretenir les relations avec nos partenariats dans le domaine,
·         Veille technologique et communication

Vous êtes de niveau Bac+3 à Bac+5 ou équivalent et avez une expérience d’au moins 6 mois à 1 an en ingénierie de données sur un ou plusieurs environnements cloud. Vous êtes à l’aise avec les concepts des architectures big data et data science, et êtes capable d’apporter un avis critique sur les nouvelles infrastructures de traitement de données. Avenant(e), vous êtes en mesure de recueillir les besoins métiers afin d’y apporter une réponse technique adaptée, et avez de solides bases pédagogiques permettant de faciliter l’adoption de nouvelles technologies.
Compétences souhaitées :
Techniques :
·         Gestion de données : Bases de données (SQL et/ou NoSQL), stockage objet (S3), systèmes d’ingestion de données (ETL/ELT, ingestion, dataprep)
·         Technologies de conteneurisation (Kubernetes)
·         Pipelines CI-CD et/ou MLOps
·         Frameworks et langages appliqués au Machine Learning et au Deep Learning (R, Python, Julia, Spark, Dask…)
·         Technologies cloud-based (AWS Services, Azure, GCP…)
Personnelles :
·         Sens du relationnel, du travail en équipe,
·         Intérêt pour la satisfaction client
·         Méthodique, rigoureux et organisé
·         Favoriser la bonne circulation de l’information
·         Capacités d’écoute, esprit positif et bonne aisance à communiquer
·         Qualité rédactionnelle
·         Ouverture d’esprit, curiosité
·         Sens de l’initiative et autonomie
·         Esprit d’analyse et de synthèse
·         Compétences pédagogiques et synthétiques
·         Intégration de connaissances
·         Gestion de connaissances
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