Data Engineer (MLOPS) - Plateforme Données Massives AP-HP F/H

Experteer Overview En tant que Data Engineer spécialisé MLOps, vous concevez et déployez des pipelines de données massives au sein de l’Environnement de Données de Santé de l’AP-HP. Vous travaillez avec l’équipe Data Science pour assurer robustesse, reproductibilité et scalabilité des modèles ML dans une infrastructure Kubernetes. Vous contribuerez à l’ingestion, l’exploitation et l’industrialisation des processus tout en garantissant sécurité et conformité des données de santé.

Rémunérations / Avantages • Concevoir et développer des pipelines de traitement de données à grande échelle pour l’ingestion, transformation et stockage des données (imagerie, voix, signaux) • Intégrer des modèles ML/DL dans les pipelines et assurer leur évolutivité • Optimiser les performances des pipelines dans un contexte Big Data • Veiller à la sécurité et à la conformité des outils et données (RGPD, pseudonymisation) • Maintenir la disponibilité et la performance des outils développés • Rédiger et mettre à jour la documentation technique et utilisateur • Contribuer à la communauté Open Source autour des projets • Concevoir des outils d’annotation de données médicales pour l’entraînement des modèles ML/DL • Assurer une veille technologique et diffuser les connaissances au sein de l’équipe

Responsabilités • 55+ ans d'expérience en Data Engineering avec spécialisation MLOps et expérience en Big Data • Maîtrise Python et Scala; scripting Bash • Gestion de pipelines de données avec Spark, Polars ou équivalent • Infrastructure et DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform; environnements on-premise et Cloud optionnel • Gestion de bases et stockage: Hive, HBase, Solr, Kafka, PostgreSQL, S3; SQL et Lucene • Back-end/API et architectures associées (Spring Boot, FastAPI) • Intégration et déploiement de modèles ML/AI en production; CI/CD pour ML; supervision des pipelines ML • Connaissance avancée de la sécurité des données et RGPD • Gestion de projets Agile (Scrum/Kanban) et rédaction de documentation technique • Veille technologique; HL7-FHIR et standards santé appréciés; Linux; connaissances en stats (apprécié) • Autonomie, esprit d’innovation, orientation service utilisateur

Principales exigences • Télétravail • Remboursement transports 75% • Restaurant du personnel • 19 RTT • Centre formation et développement des compétences • 25 jours de congés