En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des pipelines MLOps automatisés et gérer l'infrastructure cloud.
- Entreprise: Acteur majeur du retail européen avec une équipe Data & IA dynamique.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement de travail flexible et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des possibilités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe innovante et impacte l'expérience utilisateur avec des données massives.
- Qualifications: Expérience en Python, MLOps et gestion d'infrastructure cloud.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers.
L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale.
Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance.
La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform).
Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, Zen ML, MLflow, Vertex AI.
Infrastructure & Dev Ops : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI.
Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast.
Ta Mission & Ton Impact
Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production.
Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données.
Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions.
Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation).
Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.
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Machine Learning Engineer - MLOps in Lille employeur : Okara
Rejoindre Okara, c'est intégrer une entreprise dynamique au cœur de l'innovation technologique dans le secteur du retail. Vous bénéficierez d'une culture d'entreprise axée sur le partage et la bienveillance, ainsi que d'opportunités de croissance professionnelle au sein d'une communauté d'experts passionnés. En travaillant sur des projets d'IA à fort impact, vous contribuerez à façonner l'avenir tout en évoluant dans un environnement stimulant et inclusif.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Machine Learning Engineer - MLOps in Lille
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Okara
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Okara. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Machine Learning Engineer - MLOps in Lille
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Okara, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Okara que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Okara. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Okara
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Okara et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
