Informatis recrutement

Data Engineer - Machine Learning Engineer - 33 H/F Informatis

  • Bordeaux - 33
  • CDI
  • Télétravail partiel
  • Bac +2
  • Bac +3, Bac +4
  • Bac +5
  • Secteur informatique • ESN
  • Exp. 3 ans min.
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À noter sur ce job

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Détail du poste

Dans le cadre d'un important projet avec un client final leader dans son domaine, nous recherchons des profils Data Engineer / Machine Learning Engineer
Localisation : France (Bordeaux / Paris / Remote hybride)
Type de contrat : CDI / Freelance / Pré-embauche
Expérience : 3 ans minimum
Contexte
Projets à forte volumétrie de données, nous recherchons plusieurs profils Data Engineer / Machine Learning Engineer pour intervenir sur des environnements techniques exigeants, orientés performance et temps réel.
Vous intégrerez des équipes data dynamiques, au coeur de la stratégie produit, avec des enjeux liés à l'analyse comportementale, la recommandation et l'optimisation en temps réel.

Vos missions
Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et scalables
Participer à la mise en place d'architectures data modernes (batch / streaming)
Exploiter de larges volumes de données pour des cas d'usage métier (recommandation, scoring, analytics)
Collaborer avec les équipes produit, tech et data science
Optimiser les performances et la qualité des traitements
Environnement technique
Langages : Python, SQL
Big Data : Spark, Kafka (apprécié)
Cloud : AWS / GCP
Outils : Airflow, Docker, Kubernetes
Méthodologies : Agile, DataOps
Compétences requises : Profil recherché
Expérience significative en data engineering ou machine learning
Bonne maîtrise des environnements à forte volumétrie
Capacité à travailler sur des problématiques temps réel
Esprit analytique et orienté performance
Bon relationnel et esprit d'équipe
Les plus
Expérience en recommandation, scoring ou antifraude
Connaissance des architectures distribuées
Sensibilité aux enjeux produit
Pourquoi nous rejoindre ?
Projets techniques à forte valeur ajoutée
Environnements innovants et data-driven
Possibilité d'évolution rapide
Flexibilité (remote / hybride)

Publiée le 25/10/2026 - Réf : 3233

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