Bâtir l'architecture data et MLOps pour l'ingestion massive d'images terrain et l'exposition en temps réel des résultats de Computer Vision.
Concevoir et sécuriser des pipelines d'ingestion et de prétraitement à grande échelle pour des données non structurées (images haute résolution et métadonnées).
Développer, optimiser et maintenir des API REST à faible latence (FastAPI) pour les applications mobiles et tableaux de bord.
Structurer et industrialiser les pipelines d'inférence (batch/streaming) sur GCP en collaboration avec les Data Scientists.
Déployer des outils de monitoring continu pour les alertes de rupture de flux, la latence API et la gestion des fichiers corrompus.
Automatiser les déploiements via Docker, Cloud Run/Kubernetes et CI/CD en respectant la Definition of Done de la Factory.
Profil
Formation Bac+5 (École d'ingénieur, Master informatique/Data) ou équivalent.
Expérience confirmée (3 à 6 ans minimum) en tant que Data Engineer / MLOps Engineer, idéalement sur des projets de Computer Vision et données non structurées.
Excellent niveau en Python (POO, performance, design patterns) et développement d'API robustes (FastAPI, Flask).
Maîtrise du stockage et traitement de flux d'images ou fichiers volumineux (GCS, formats image, indexation).
The amount is automatically converted to EUR using the current exchange rate. After successful payment, an invoice will be issued according to the billing details listed below in your user profile.