Description de l'emploi

votre rôle consistera à faire évoluer et à optimiser plusieurs aspects du produit:Pipeline de traitement et de stockage des données (Kafka / PostgreSQL / Redis). Infrastructure (Terraform / Docker / Kubernetes / Azure / AWS). Déploiement d’algorithmes de traitement des données et de machine learning (Node.js / Rust / Python). Par ailleurs, vous interviendrez ponctuellement en support à l’équipe Customer Success auprès des clients de ***. Notre Stack Techno: La plateforme cloud de *** suit une architecture µservice basée sur Docker/Kubernetes. Au cœur de la stratégie de distribution des calculs se trouve un système de queue basé sur Kafka. Les infrastructures sont déployées sur AWS et Azure via Terraform. Les bases de données utilisées sont PostgreSQL/Timescale et Redis. Les langages de programmation utilisés sont Javascript (Fr ont et Node.JS), Rust (coeur algorithmique) ainsi que Python pour l’expérimentation “data”.

Expérience demandée

Ce dont nous avons besoin: Solide expérience du développement et des opérations d’une infrastructure cloud distribuée. Très bonnes connaissances Réseaux (IP, HTTP, DNS, VPN, …). Expérience des technos de containerisation (Docker, Kubernetes, ..) idéalement sur AWS et Azure, tout autre cloud est un plus. Expérience dans l’utilisation de système de job/queue (Kafka, …) est un plus. Culture technique, notamment autour du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle. Capacité à travailler en itérations courtes et à prendre en compte les retours. Anglais lu, écrit et parlé.

Description de la société

*** est une entreprise française pionnière du Machine Learning. Nous commercialisons une plateforme de MLOps (Machine Learning Operations) issue de 5 années de R&D en intelligence artificielle et en informatique.