Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique.
Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur, nous recherchons un(e) ML Engineer/ MLOPSEngineer Confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production.
Localisation = Paris
Projet Data & IA en production
???? Vos missions
Au cœur de la chaîne de valeur Data & IA, vous interviendrez sur :
La conception, le développement et la maintenance de pipelines ML robustes et scalables
L’industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Science
Le déploiement en production des modèles et l’accompagnement des phases d’A/B testing
La mise en place de solutions de monitoring (performance, dérive, qualité des modèles)
L’exposition des modèles via des API REST
L’optimisation du stockage, de la circulation et de la gouvernance des données
Le développement et la maintenance des workflows CI/CD
La garantie de la stabilité, sécurité et scalabilité des environnements
La collaboration étroite avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile
????? Environnement technique
Vous évoluerez dans un stack moderne orienté cloud :
Langages :
Python, SQL
Cloud & Data :
Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, BigQuery, Cloud Run
Orchestration & APIs :
Airflow, FastAPI, Flask
CI/CD & Infra :
GitLab CI/CD, Terraform
Machine Learning :
TensorFlow, Scikit-learn
???? Profil recherché
Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning
Expérience confirmée en mise en production de modèles ML
Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data
Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP)
Bonnes connaissances en MLOps, industrialisation et Infrastructure as Code
Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers
Profil candidat:
Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning
Expérience confirmée en mise en production de modèles ML
Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data
Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP)
Bonnes connaissances en MLOps, industrialisation et Infrastructure as Code
Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers
