Développeur·euse logiciel sénior, Data et MLOps
Quick Summary
Qui nous sommes Nous sommes une entreprise de technologie en plein essor, spécialisée dans le développement agile. Au cœur de tout ce que nous faisons, il y a les gens; c’est ce qui nous tient à cœur.
En tant que développeur·euse logiciel sénior avec une solide expérience en data engineering et en MLOps, tu conçois, développes et livres des solutions robustes en données et en apprentissage machine pour nos clients. Tu combines de bonnes pratiques en développement logiciel avec une expérience concrète en pipelines de données, en environnements cloud, en automatisation, en déploiement de modèles, en monitoring et en systèmes d’apprentissage machine prêts pour la production.
Tu es à l’aise de naviguer entre le développement backend, le data engineering, les pratiques liées au cycle de vie des modèles ML, l’infrastructure, le CI/CD, l’observabilité et le leadership technique. Tu collabores étroitement avec des collègues techniques et non techniques, tu accompagnes les autres dans leur développement et tu aides les équipes à prendre de bonnes décisions techniques dans la livraison de solutions d’IA et de données de calibre entreprise.
Les technologies ci-dessous te donnent un aperçu de notre stack. Avant tout, nous cherchons des personnes avec de solides bases techniques, du jugement, un bon sens des responsabilités et un fort potentiel de croissance.
- Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles, des solutions de données et des solutions d’apprentissage machine évolutives pour des projets clients
- Identifier des solutions à des problèmes transversaux en utilisant ton expérience en développement logiciel, data engineering et MLOps
- Concevoir, planifier et mettre en place des pipelines de données, des workflows ML et l’infrastructure cloud ou sur site qui les soutient
- Développer des solutions de bout en bout alignées avec les spécifications et la documentation
- Construire et améliorer des pipelines CI/CD, des pipelines de données, des workflows de déploiement de modèles et des pratiques d’automatisation
- Contribuer à des environnements conteneurisés, virtualisés et cloud-native qui soutiennent des charges de travail en données et en ML
- Soutenir des initiatives de modernisation en améliorant l’architecture, les tests, le déploiement, l’observabilité, la qualité des données et la maintenabilité
- Définir, documenter et communiquer des besoins non fonctionnels comme la performance, la fiabilité, la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité
- Soutenir les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
- Accompagner tes collègues sur les bonnes pratiques en développement logiciel, data engineering, MLOps et livraison
- Prendre des initiatives, être responsable de tes livrables de bout en bout et bien gérer les priorités
- Maintenir et renforcer les standards de qualité et les bonnes pratiques en développement logiciel
- Rechercher, tester et mettre en place de nouvelles techniques, de nouveaux outils et de nouvelles technologies
- Conseiller les clients sur la direction technique, les compromis, l’architecture, les plateformes de données et la conception de solutions ML
Location & Eligibility
Listing Details
- Posted
- May 12, 2026
- First seen
- May 12, 2026
- Last seen
- May 12, 2026
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- Scored at
- May 12, 2026
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