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Data Engineer Python/SQL Dans le cadre d'une équipe dédiée à la gestion des données globales et transverses pour un acteur majeur de la finance de marché, vous participerez à des projets stratégiques autour de la gestion et de l’analyse des données pre-trade. Vous contribuerez au développement et au maintien d’outils de détection d’abus de marché basés sur des modèles statistiques, en mettant en œuvre des solutions techniques avancées en Python et SQL dans un environnement technico-fonctionnel exigeant.

Mission longue Démarrage décembre Remote hybride Langue d'usage français et à l'écrit anglais Notre client a des modèles de ML et des pipelines trop lourds et cherche un ML Enginer ou Data Engineer avec background en data science pour les alléger et ajouter de l'automatisation. Equipe composée de 5 data scientists et 1 lead data science / data engineer qui travaille sur des sujets de R&D et de temps réel. Machine Learning Engineer Our R&D team, currently composed of 6 Data Scientists, has demonstrated that this system is capable of detecting objects and intruders This data throughput requires extremely efficient data processing pipelines and machine learning algorithms in on-prem servers. We are therefore looking for a Machine Learning Engineer to join our production team to build efficient, data-driven predictive systems. The candidate should be highly skilled in math/statistics and programming, with the ability to organize and analyze large amounts of data. The candidate should also be able to execute tests and optimize data pipelines and machine learning algorithms. Job responsibilities Transform data science prototypes into production-quality code and solutions Optimize data pipelines and machine learning algorithms across heterogeneous on-prem computing platforms (CPU, GPU) Perform benchmarking for solution selection based on constraints (performance, resources, real-time, latency, …) Develop and maintain CI/CD pipelines to automate testing, integration, and deployment of solutions for different use cases and across different sites Establish monitoring solutions to track the performance of deployed solutions and identify differences in data distribution that could affect performance in real-world situations Tech stack Python, NumPy, SciPy, CuPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch MLflow, Docker, GitLab-CI, DevOps, MLOps, Linux