Data Engineer Nantes (IT)Free-Work

Créée en 2000, ESN spécialiste des infrastructures IT, Quantic se donne pour mission de rendre la transformation digitale de ses clients totalement sécurisée et sereine.

Quantic fait converger trois savoirs faires : la maîtrise technique, le juste temps et le facteur humain pour assurer un accompagnement d'une Qualité totale à tous ses clients.

Socle de ce triangle, la qualité humaine repose chez Quantic sur plus de 320 collaborateurs que nous prenons grand soin à recruter. Dans un marché qui ne prend plus le temps, nous savons conjuguer réactivité et qualité dans notre process de recrutement bien spécifique. Une fois qu'ils sont en mission, nos collaborateurs - salariés comme indépendants - peuvent relationner en permanence avec Quantic à travers de solides partenariats. Notre direction générale est très impliquée dans le suivi des missions sur le terrain. Ce qu'apprécient aussi nos clients, la plupart du temps grands comptes issus du CAC 40 demandeurs d'une relation de qualité et de proximité avec nous.

Au final, c'est l'avenir - celui de nos clients comme celui de nos collaborateurs - que sert Quantic. Ce futur fait notre quotidien. Nous voulons lui donner dès maintenant solidité et valeur à travers une transformation digitale parfaitement adaptée car nous savons tous qu'elle est la clé pour demain.

Aubay Grand Ouest recherche un Data Engineer, dans le cadre de l'accélération de l'IA chez son client grand compte du secteur bancaire.




L'activité portera sur la transformation de la solution d'industrialisation de l'IA vers une nouvelle solution logicielle.




Localisation : Nantes et périphérie sur site client




Télétravail : 2 jours par semaine




Les missions sont :




1. Cadrage

Collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs problématiques liées aux verbatims clients


Accompagnement de la rédaction des spécifications fonctionnelles






2. Mise en place d'un dispositif d'annotation

Création d'échantillons (jeux d'apprentissage, de validation et de test)


Définition des règles d'annotation


Création d'un formulaire sur l'outil d'annotation






3. Détection de topics et classification de verbatims

Détection des topics abordés dans les verbatims et construire une catégorisation de verbatims avec l'aide du métier reposant sur les topics détectés


Classification des verbatims dans chaque catégorie


Intégration de l'analyse de la tonalité






4. Déploiement et suivi

Optimisation des modèles pour garantir leur performance en production


Développement des pipelines d'inférence robustes pour l'intégration des modèles dans les systèmes existants


Collaboration avec l'équipe MLOps pour le déploiement.


Suivi de la fiabilité des modèles et identifier les biais ou dérives dans le temps et procéder à leur amélioration le cas échéant.






5. Documentation et veille technologique

Documentation toutes les étapes des projets pour assurer la traçabilité et la reproductibilité.


Suivi de évolutions technologiques dans les domaines de l'IA






Environnement technique :

python, Poetry, FastApi, spark (et donc pyspark), SQL, cassandra et postgresql, Kafka, GitLab CI, Docker, Airflow, MLflow, Conda, APIs RESTful.

Soft Skills Demandés

Autonomie


Motivation


Organisation


Humilité


Négociation


Curiosité


Partage


Sens du service


Pragmatique / Réaliste


Envie de développer en Python


Sensibilisé à la Qualité de code






Expérience demandée

Développement Python, DevOps en environnement de production


Expérience de 5 ans min en développement


Expérience dans un grand groupe (expérience de l'inertie et des contraintes d'un groupe)


Expérience sur tout le cycle de vie d'une application (besoin, conception, développement, déploiement, maintenance)


1 Expérience parmi l'Industrialisation d'un prototype, POC ou encore l'amélioration d'une solution existante (contrainte de sla, performance, montée en charge)