Objectifs de la mission

Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS

Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable

Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku

Assurer le bon passage du POC à la production, puis l?exploitation dans le temps

Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data

Périmètre d?intervention

Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS

Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles)

Connexion de Dataiku aux sources de données de l?entreprise

Environnements DEV / TEST / PROD

Livrables attendus

Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés

Modèles ML déployés et supervisés en production

Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels

Documentation d?exploitation MLOps & DataOps

Recommandations de standardisation et d?amélioration continue

Interactions

Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l?équipe Data Science le temps du projet

Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

Compétences

Dataiku DSS ? niveau avancé (MLOps & DataOps)

Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML

Python, SQL

CI/CD, Git

Très bonne compréhension des architectures Data

Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure)

Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Profil candidat:
Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l?équipe Data Science le temps du projet

Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation