Software Engineer Python / DevOps

About the role

Rattaché à la Direction de la Stratégie et du Développement, le Data Lab regroupe des compétences de Data Science, d'IA et de Software Engineering pour concevoir, développer et déployer des solutions opérationnelles améliorant les processus, les produits et les services de l'entreprise. L'équipe compte une trentaine de personnes réparties entre Paris, Toronto et Casablanca. Le Data Lab cherche à mettre en œuvre les meilleures pratiques de développement, principalement en Python mais aussi en React et en Java, et gère des pipelines CI/CD pour déployer des applications et des APIs sur les infrastructures Docker/Kubernetes, sur Apache Airflow et dans le Cloud. Les projets sont nombreux et variés avec des délais de développement courts et des mises en œuvre concrètes, par exemple : Extraction d'informations à partir d'images et de documents Intégration d'open-data et web-scrapping Construction et exploitation de base de données graphes Moteur de recherche spécialisé dans l'identification des entreprises API de valorisation de données pour de grands clients internationaux La formation et la veille technologique sur du temps réservé ainsi que le partage des connaissances par des présentations entres membres de l'équipe font partie du mode de fonctionnement du Data Lab. Les missions : Vous développez des solutions déployées sur nos infrastructures de containers ou dans le cloud, et vous mettez en place le monitoring en production Vous participez aux revues de code des autres membres de l'équipe pour partager les connaissances et assurer la qualité des développements Vous proposez des solutions techniques et participez à la veille technologique Diplôme d'Ingénieur ou équivalent Deux années ou plus d'expérience dans un rôle similaire Développement d'application Python avec des standards de qualité élevés et la mise en œuvre de bonnes pratiques de revues de code et d'intégration continue. Utilisation de bases de données SQL et NoSQL (MongoDB, Neo4j, ElasticSearch, Redis...) Mise en place de dashboards de monitoring (Kibana, Grafana) Autonomie, curiosité, travail en équipe et partage des connaissances Communication en Anglais (projets dans des contextes internationaux) Compétences appréciées : Mise en œuvre de chaîne CI/CD et déploiement Docker/Kubernetes Conception d'architectures d'application avec haute disponibilité Compétences en librairies orientées data science (e.g. Pandas) Connaissance en administration Linux Déploiement d'application dans le cloud et infrastructure-as-code Programmation front-end (React ou Angular ou Vue.js...) Entretien technique, incluant une revue du parcours professionnel du/de la candidat(e) - durée estimée : 1 heure Évaluation technique en Python et en DevOps, réalisée sans assistance d'un modèle massif de langage (LLM) - durée estimée : 3 heures Entretien avec le service des ressources humaines - durée estimée : 45 minutes Présentation d'une proposition d'embauche

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