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- 29.04.2022
- Data Engineer
Data Engineer dans le best de l'Adtech - CDI - Paris - (H/F)
Data Engineer qui aime la volumétrie de données
La société :
- Levée de 3 millions qui ont permis la construction du produit en R&D pendant 2 ans + un lancement commercial en 2019.
- 150 clients : Toyota, ASUS, Samsung, Danone, Coca-Cola, Adidas, Lufthansa, IBM...
- Tout ce qu'ils font doit être 10x meilleur que ce qui existait auparavant.
Les missions :Â Data Engineer
- Encadrer 2 data engineers confirmés.
- Responsable de l'évolutivité et de la robustesse.
- Construire des feuilles de route et des architectures à long terme pour mettre à l'échelle les algorithmes ML.
- Industrialiser l'utilisation de modèles ML en production (~100k prédictions par seconde).
- Industrialiser et automatiser l'entraînement des modèles ML sur des milliards de points de données.
- Intégrer des modèles ML et déployer des services liés aux données sur des environnements réels en contact avec le client.
Les pré-requis :
- Expert en Python
- Expérience avec des solutions de traitement de données à grande échelle (Scala, Spark)
- Conception et optimisation de bases de données (SQL et NoSQL)
- Solutions d'ordonnancement (Airflow) et plateformes cloud (AWS)
- Vous savez comment expédier du code maintenable, de qualité et performant.
Pourquoi les rejoindre ?
- Environnement technique hyper poussé.
- Full remote possible en Europe (pas de décalage horaire avec la France).
- Salaire jusqu'Ã Â 60k
- Levée de 3 millions qui ont permis la construction du produit en R&D pendant 2 ans + un lancement commercial en 2019.
- 150 clients : Toyota, ASUS, Samsung, Danone, Coca-Cola, Adidas, Lufthansa, IBM...
- Tout ce qu'ils font doit être 10x meilleur que ce qui existait auparavant.
Les missions :Â Data Engineer
- Encadrer 2 data engineers confirmés.
- Responsable de l'évolutivité et de la robustesse.
- Construire des feuilles de route et des architectures à long terme pour mettre à l'échelle les algorithmes ML.
- Industrialiser l'utilisation de modèles ML en production (~100k prédictions par seconde).
- Industrialiser et automatiser l'entraînement des modèles ML sur des milliards de points de données.
- Intégrer des modèles ML et déployer des services liés aux données sur des environnements réels en contact avec le client.
Les pré-requis :
- Expert en Python
- Expérience avec des solutions de traitement de données à grande échelle (Scala, Spark)
- Conception et optimisation de bases de données (SQL et NoSQL)
- Solutions d'ordonnancement (Airflow) et plateformes cloud (AWS)
- Vous savez comment expédier du code maintenable, de qualité et performant.
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