Ingénieur Python confirmé – Data Platform / MLOps

Description du poste

Titre du poste

Ingénieur Python confirmé – Data Platform / MLOps

Contrat

CDI

Description de l'équipe

Rejoignez Sagemcom et façonnez l'avenir des réseaux intelligents grâce à la donnée et à l'IA !
Leader mondial des solutions de communication haut débit et énergie, Sagemcom renforce sa plateforme logicielle SICONIA™, dédiée aux gestionnaires de réseaux (électricité, eau…) avec un module d'analytics avancé exploitant les données issues de capteurs et compteurs intelligents.
Vous rejoindrez l'équipe de devéloppement en charge de Siconia Data Analytics, un produit stratégique pour répondre aux défis de la transition énergétique et de l'intégration des énergies renouvelables au réseau de distribution d'électricité ainsi que de l'optimisation des réseaux d'eau potable.
Ce projet s'appuie sur l'expertise de la startup Odit-e, aujourd'hui filiale du groupe Sagemcom, plusieurs fois primée pour ses innovations en IA appliquée aux réseaux.

Grâce au machine learning et à la richesse des données terrain, nous développons des solutions à forte valeur ajoutée :
- Accompagnement de l'essor de la mobilité électrique et des énergies renouvelables,
- Détection des pertes et des fuites,
- Fiabilisation des réseaux dans les pays émergents,
- Optimisation des investissements
Notre ambition : devenir le leader de l'analytics des réseaux de distribution d'électricité et d'eau potable.

Vous intégrerez une équipe dynamique, au sein d'un groupe solide qui place l'innovation au cœur de ses priorités.

Le poste est basé dans les locaux de Sagemcom Odit-e à Grenoble.

Description de la mission

Vous intervenez sur le développement de la plateforme data et contribuez à l’industrialisation des algorithmes de machine learning développés par les équipes Data Science.

Votre rôle est de concevoir, développer et maintenir les briques techniques permettant de traiter des volumes de données importants et de faire tourner les modèles en production.

Vos missions principales :

- Développer des services Python pour intégrer et exécuter des modèles de machine learning

- Concevoir et optimiser des pipelines batch de traitement de données

- Participer aux choix d’architecture et améliorer les performances de la plateforme

- Packager et livrer les traitements sous forme de containers (Docker) pour leur déploiement

- Assurer la robustesse des traitements (gestion des erreurs, monitoring, reprise sur incident)

- Contribuer aux bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, qualité de code)

- Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour faciliter la mise en production des modèles

Poste à fort contenu technique, avec une réelle autonomie, une proximité avec les équipes Data Science, et la possibilité de challenger et faire évoluer les choix existants.

Profil recherché :

-Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique ou équivalent

-Expérience de 3 à 6 ans en développement Python

- Solides compétences en développement backend et/ou data engineering

- Expérience dans des environnements de traitement de données (pipelines batch, gros volumes)

- Bonne maîtrise de Docker et compréhension des environnements conteneurisés

- Connaissance d’outils ou frameworks type Spark, Celery, Kubeflow, ou équivalents

- À l’aise avec les problématiques de performance, de scalabilité et de mise en production

- Niveau d'anglais professionnel

Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur, votre autonomie et votre capacité à aller au bout des sujets, du développement jusqu’au déploiement.

Sagemcom est une entreprise handi-accueillante.

Ce que vous trouverez chez Sagemcom :

> Un cadre de travail stimulant dans une entreprise internationale et engagée

> Des perspectives d’évolution et de formation régulière

> Un management de proximité et une grande autonomie dans les missions

> Des accords d’intéressement et de participation, la possibilité de devenir salarié(e) actionnaire

> Télétravail 2 jours / semaine possible après période d'essai selon éligibilité.

> Rémunération : 45K-48K, la rémunération exacte peut varier selon l'expérience