Société ASSOCIATION DE MOYENS ASSURANCE DE PERSONNES Description du poste Métier DATA - DATA SCIENTIST Intitulé du poste Data scientist - Ingénieur Support Data Science / Référent MLops F/H Contrat Contrat à durée indéterminée Finalité du poste Au sein de la direction Innovation Data et Digital (120 personnes, incubateur et accélérateur des projets pour tout le groupe Malakoff Humanis) vous serez rattaché au département Data Science. Equipe composée de 15 personnes et travaillant sur notre site Rue Laffitte. Missions Quelles seront vos missions ? Votre mission consistera à développer et maintenir des cas d’usage Data Science & IA sur lesquels vous serez référent en autonomie ou en collaboration avec d’autres Data Scientists. Vous interviendrez en transverse en intégrant des équipes produits (Data Scientists, Data Analysts, Product Managers) sur différents chantiers pour aider à la mise en œuvre des meilleures pratiques de développement et d’automatisation : vous aiderez à concevoir et à mettre en place des designs qui permettent de monter en qualité, en fiabilité et en performance nos assets Data. Vous aiderez à la diffusion du Peer Programming.et des Code Reviews au sein de la data. Les maîtres mots : Collaboration | Hands On | Lead by influence | Lead by example ! Enfin, vous déploierez votre expertise technique pour intervenir sur les sujets de plateforme data et collaborerez avec la DSI et les Data Engineers, pour concevoir et optimiser les architectures et les infrastructures des solutions de Machine Learning (scalabilité, sécurité, performance, …). Types d’intervention : Développement et automatisation de data flows, mise en place de Data Preparation (cleaning, enrichissement) au sein d’équipe produits Mise en place de mécanismes et outils garantissant la qualité et maintenabilité du code (code versioning, travail collaboratif, intégration sur une même base de code, tests automatisés - unitaires, intégration) Aide à la définition et à la mise en place d’une stratégie de Release management, en lien avec les utilisateurs finaux, et en collaboration avec les DE Déploiement des nouvelles releases, Contribuer à l’automatisation et au monitoring du delivery avec la mise en place et la maintenance d’outils, de processus et d’indicateurs de suivi et de monitoring Suivi et contribution à l’évolution technique de la plateforme (dev et run), en étant un interlocuteur privilégié avec les DE et un relais des besoins de l’équipe Data Science Exploration et mise en œuvre de solutions d’industrialisation du run des algos ML (monitoring des performances des modèles, stratégies de réentrainement) en collaboration avec les DS, en participant à la veille technologique et méthodologique de l’équipe sur les sujets de MLOps et de plateforme data, en restant à jour sur les avancées dans le domaine du MLOps et de l’ingénierie des flux de données Environnement technique: Nous utilisons Dataïku pour le développement et l’industrialisation de nos travaux. Nous travaillons en agile. Nous utilisons principalement Python et SQL, et parfois R. En Deep Learning, nous utilisons les frameworks de référence (TensorFlow, Keras, PyTorch). Notre stack Data Science s’appuie sur Spark (bientôt Snowflake), BitBucket, Kubernetes, Airflow, Grafana.