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Postuler chez SoorsPostée il y a 1h · CDI
Description du poste
Soors est un cabinet de conseil et de recrutement spécialisé dans les métiers du numérique, du digital et de l'IT. Fort de son expertise et de son réseau, Soors accompagne ses clients dans la recherche de talents qualifiés et propose des opportunités de carrière attractives au sein d'environnements innovants. L'entreprise valorise l'exigence technique, l'esprit d'équipe et l'accompagnement sur-mesure afin de garantir la réussite des projets et l'épanouissement professionnel des candidats. Travailler avec Soors, c'est rejoindre un acteur reconnu pour son engagement, son professionnalisme et sa capacité à connecter les meilleurs profils aux enjeux technologiques d'aujourd'hui et de demain.
Le poste :
Nous recherchons un Développeur Python / Machine Learning Engineer H/F pour intervenir dans le cadre de projets à forte dimension IA et machine learning. Vous contribuerez à la performance technique des solutions data en apportant votre expertise logicielle et votre sens de l'optimisation.
Missions principales : - Développer, optimiser et industrialiser du code Python au sein d'environnements orientés ML/AI. - Relire, refactorer et structurer le code existant afin d'améliorer la robustesse et la maintenabilité des solutions. - Concevoir et maintenir des scripts, modules et pipelines pour des projets de machine learning. - Participer à la mise en place de bonnes pratiques de développement, de tests et de déploiement. - Collaborer avec les équipes data et tech pour garantir la qualité des livrables.
Responsabilités : - Être force de proposition sur les choix techniques et l'architecture logicielle. - Participer à l'optimisation des workflows Python et au partage des savoir-faire. - Assurer une veille sur les outils et bibliothèques ML pertinents (Tensor Flow, PyTorch, scikit-learn, etc.).
Environnement technique : - Python (bonnes pratiques, refactoring, optimisation, tests) - Familiarité appréciée avec Snowflake - Environnement hybride (présentiel à Bordeaux 2j/semai
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