OVENTI Consulting
ML/Data Engineer H/F
OVENTI ConsultingFrance8 hours ago
ContractInformation Technology

💡 OVENTI Consulting, cabinet de conseil en Data et Intelligence Artificielle qui allie expertise technique de pointe, vision stratégique et accompagnement sur mesure. Nous couvrons tout le cycle de vie des projets Data/IA, de la stratégie à l'implémentation de solutions personnalisées (ML, BI, automatisation intelligente).

Nos équipes, issues des meilleures écoles, s'intègrent chez nos clients ou opèrent depuis notre LAB interne, véritable foyer d’innovation. Chez Oventi, nous privilégions le "sur mesure" et l'innovation concrète. Chaque collaborateur est accompagné, formé et suivi pour garantir une culture d'excellence et un impact réel.



🧑 💻 Pourquoi ce rôle est clé ?

En tant que ML/Data Engineer H/F, vous intervenez dans la construction et l’industrialisation des solutions d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning sur des problématiques stratégiques de forecasting et de prédiction appliquées à la Supply Chain et à la Value Chain. Vous contribuez directement au développement de produits data à forte valeur ajoutée en concevant des solutions robustes, performantes et déployables en production.



🎯 Vos missions au quotidien :

Conception et Modélisation :

  • Mener l'Ă©laboration de modèles de Machine Learning avancĂ©s dĂ©diĂ©s au forecasting et aux prĂ©dictions Supply Chain.


Industrialiser et opérer les modèles en production :

  • Assurer le delivery, le versionning et le dĂ©ploiement des modèles dans les pipelines CI/CD de la plateforme IA.
  • Exposer, monitorer et superviser les modèles en production pour garantir leur performance et leur fiabilitĂ©.
  • Apporter un support technique aux Ă©quipes de recette et d’homologation.


Fiabilisation des données :

  • MaĂ®triser les enjeux de refining des modèles et des pipelines pour garantir la qualitĂ©, l'intĂ©gritĂ© et la performance des donnĂ©es utilisĂ©es en entrĂ©e et en sortie.


Monitoring et Performance :

  • Assurer l'observabilitĂ© continue des modèles dĂ©ployĂ©s, et piloter les itĂ©rations d'amĂ©lioration en production.


Expertise :

  • Contribuer activement aux choix d'architecture technique et Ă  l'Ă©vangĂ©lisation des bonnes pratiques MLOps au sein des Ă©quipes.



đź§© Stack technique :

  • Langages : Python, SQL, Shell
  • Cloud : AWS
  • Orchestration : Apache Airflow
  • Conteneurisation : ECR et utilisation des EKS
  • Versioning & CI/CD : GitHub



🧩 Vous êtes la personne idéale si :

  • 7 ans d'expĂ©rience en Data / Machine Learning Engineer.
  • DiplĂ´mĂ© d'un master ou d'une Ă©cole d'ingĂ©nieur avec une spĂ©cialisation en Data Engineering, intelligence artificielle ou data science.
  • ExpĂ©rience en dĂ©veloppement et industrialisation de solutions IA/ ML, avec une bonne connaissance des problĂ©matiques de dĂ©ploiement.
  • MaĂ®trise des outils de Data Engineering, de gestion de pipelines et des environnements AWS.
  • Aisance relationnelle, esprit collaboratif et appĂ©tence pour l'amĂ©lioration continue.




🌟 Pourquoi rejoindre OVENTI ?

Rejoindre Oventi, c'est choisir une aventure professionnelle unique :


✔️Une structure à taille humaine : Favorisant l'échange, l'autonomie et l'innovation, où votre impact est direct et visible.

✔️Des missions à forte valeur ajoutée : Dans des secteurs variés, avec une approche "sur mesure" où nos solutions ont des impacts importants chez nos clients.

✔️Une culture d’excellence technique : Avec un réel accompagnement de carrière et un suivi personnalisé.

✔️Une équipe passionnée et engagée : Des ingénieurs recrutés avec soin, formés en continu, et investis sur le long terme.

✔️L’agilité d’une startup, la rigueur d’un cabinet expert : Le meilleur des deux mondes pour une expérience enrichissante.

✔️Des missions à impact, visibles et valorisantes : Où vous aurez un impact réel sur les décisions métiers et la valeur business générée.




📍 Localisation : Paris (75) avec 2 jours de télétravail hebdomadaire

💶 Rémunération : A discuter selon vos prétentions

🗓️ Démarrage : ASAP

Key Skills

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