Offre d'emploi Développeur Java / IA / ELK (H/F)
Paris
SCALIAN DS
Le poste Développeur Java / IA / ELK (H/F)
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Nous sommes à la recherche d’un(e) développeur(se) Java talentueux(se) et passionné(e) par l’intelligence artificielle (IA) et les technologies d’observabilité (ELK) pour rejoindre notre équipe. Vous serez un acteur clé dans la conception et le développement de solutions innovantes combinant intelligence artificielle et systèmes d’analyse de données en temps réel.
Concevoir et développer des applications backend robustes avec Java et les frameworks associés (Spring Boot, Hibernate).
Intégrer des modèles d’IA dans les pipelines backend pour des cas d’utilisation avancés.
Concevoir des API REST pour interagir avec des systèmes IA et de traitement de données.
Travailler sur l’intégration et l’utilisation de frameworks d’IA (TensorFlow, PyTorch, ou autres) dans des environnements Java.
Collaborer avec des Data Scientists pour intégrer des modèles prédictifs dans les applications.
Optimiser les modèles IA pour la performance et l’évolutivité.
Concevoir, configurer et optimiser les pipelines d’observabilité (ElasticSearch, Logstash, Kibana).
Mettre en place des dashboards avancés pour surveiller les performances des systèmes et détecter les anomalies grâce à des approches d’IA.
Gérer les logs et les données en temps réel pour assurer une visibilité optimale sur les processus critiques.
Profil recherché
Diplôme en informatique ou expérience professionnelle équivalente.
5+ ans d’expérience en développement Java avec une solide compréhension de l’IA et des outils ELK.
Curiosité et appétence pour l’innovation technologique.
Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
Connaissance des méthodologies agiles (Scrum, Kanban).
Environnement de travail
Langages et frameworks :
Maîtrise de Java 8+ et des frameworks comme Spring Boot et Hibernate.
Expérience en développement d’API RESTful.
IA et Machine Learning :
Connaissance des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Compréhension des concepts de machine learning (supervisé, non supervisé, NLP, etc.).
ELK Stack :
Bonne maîtrise d’ElasticSearch, Logstash et Kibana.
Expérience avec l’intégration de pipelines de données en temps réel.
Bases de données :
Connaissance des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et NoSQL (MongoDB, Cassandra).
Outillage DevOps :
Expérience avec des outils comme Docker, Kubernetes et CI/CD.
Connaissance des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP).
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