Consultant.e Senior AI/Machine Learning AWS H/F

Requirements

• Apache Airflow
• AWS SageMaker / Kubeflow
• Apache Spark
• Méthode Agile / Scrum
• Si vous n'avez pas toutes ces compétences, no worries! Seules les "Required" sont... required.
• 👉🏻 Avantages
• Pour faire de notre collaboration un succès, nous vous proposons :
• 🤓 Un compte AWS dédié par consultant pour expérimenter au gré de votre imagination
• 💶 Intéressement et participation
• 📈 Une trajectoire sur mesure que nous élaborons ensemble
• 🎓 Un accès gratuits et illimités à Udemy Business
• 🏡 Une politique de télétravail flexible avec remboursement de certains frais
• 🏋️ Un abonnement Wellness (et donc une multitude de choix pour faire du sport à petit prix !)
• 💻 Laptop au choix (Mac ou Windows)
• 👉🏻 Process de recrutement
• Le processus de recrutement se déroule en quatre étapes :
• Un premier contact téléphonique pour échanger sur les modalités du poste.
• Un échange RH pour apprendre à vous connaître et comprendre votre projet professionnel, ainsi que pour vous présenter l'entreprise et notre vision.
• Un échange technique pour challenger vos compétences et votre adéquation pour ce poste.
• Un entretien avec la Direction pour se projeter ensemble sur votre trajectoire professionnelle.
• Ce qui fait la différence chez Devoteam A Cloud, c'est notre façon de :
• Partager ouvertement, largement et délibérément les informations.
• Encourager les prises de décision autonomes de la part des collaborateurs et collaboratrices.
• Être particulièrement sincères les uns avec les autres.
• Ne collaborer sur le long terme qu'avec des collaborateurs et collaboratrices hautement compétent-es et ayant un impact positif sur le collectif.
• Toujours rechercher une "meilleure façon" de faire les choses.
• Être ouvert-e d'esprit aux idées changeantes et aux approches nouvelles.
• Parce que nous voulons que le savoir soit utile au plus grand nombre, nous croyons à l'inclusion de toutes et tous.

Benefits

Additional Information

👉🏻 Missions Supporter le processus de développement machine learning de bout en bout pour concevoir, créer et gérer des logiciels reproductibles, testables et évolutifs, Travailler sur la mise en place et l'utilisation de plateformes ML/IA/MLOps (telles que AWS SageMaker, Kubeflow, AWS Bedrock, AWS Titan), Apporter à nos clients des best practices en termes d'organisation, de développement, d'automatisation, de monitoring, de sécurité, Expliquer et appliquer les best practices pour l'automatisation, le testing, le versioning, la reproductibilité et le monitoring de la solution IA déployée, Encadrer et superviser les consultant(es) juniors i.e., peer code review, application des best practices, Accompagner notre équipe commerciale sur la rédaction de propositions et des réunions d'avant-vente, Participer au développement de notre communauté interne (REX, workshops, articles, hackerspace, Participer au recrutement de nos futurs talents. 👉🏻 Évoluer au sein de la communauté Évoluer au sein de la Squad AI/ML, c'est être acteur dans la création d'un environnement stimulant dans lequel les consultant-e-s ne cessent de se tirer vers le haut, aussi bien en ce qui concerne les compétences techniques que les soft-skills. Mais ce n'est pas tout, c'est aussi des événements réguliers et des conversations slacks dédiées vous permettant de solliciter les communautés (Data, AI/ML, DevOps, Sécurité,...) dans leur ensemble ! Sur le bassin parisien, la Squad compte une vingtaine personnes, le tout encadré par un Tribe Leader, et 3 Squad Leaders. A côté de cela,vous avez l'opportunité de participer au développement des différentes communautés internes (REX, workshops, articles, Podcasts...). 👉🏻 Rémunération La rémunération fixe proposée pour le poste est en fonction de votre expérience et dans une fourchette de 52k à 59k. 👉🏻 Compétences techniques Required : Parler couramment Python, PySpark ou Scala Spark. Scikit-learn, MLlib, Tensorflow, Keras, PyTorch, LightGBM, XGBoost, Scikit-Learn et Spark (pour ne citer qu'eux), Savoir implémenter des architectures de Containerisation (Docker / Containerd) et les environnements en Serverless et micro services utilisant Lambda, ECS, Kubernetes, Parfaitement opérationnel pour mettre en place des environnements DevOps et Infra As Code, et pratiquer les outils de MLOps, Une bonne partie des outils Git, GitLab CI, Jenkins, Ansible, Terraform, Kubernetes, ML Flow, Airflow ou leurs équivalents dans les environnements Cloud doivent faire partie de votre quotidien., Cloud AWS (AWS Bedrock, AWS Titan, OpenAI, AWS SageMaker / Kubeflow), Méthode Agile / Scrum, Feature Store (n'importe quel fournisseur).

Your Match

How well this role fits your profile.

Company Intel

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