Qui sommes-nous ?

Randstad Digital est un partenaire technologique de référence qui facilite la transformation numérique des entreprises en fournissant des talents, des capacités de production et des solutions packagées dans des domaines spécialisés.

Nos services s'articulent autour des quatre domaines d'expertise suivants : l'expérience client (UX/UI), l'ingénierie numérique et l'ingénierie produit, les datas & Analytics et la transformation vers le cloud.

Lancée le 30 août 2023, Randstad Digital possède une connaissance approfondie du marché du travail pour accompagner ses clients dans leurs projets de transformation numérique grâce à son expertise et ses méthodologies diversifiées et agiles dont ils ont besoin pour réussir. Nos 25 000 collaborateurs dans le monde ont un impact positif sur la société en aidant les gens à réaliser leur véritable potentiel tout au long de leur vie professionnelle.


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Descriptif du poste

Au cœur de notre stratégie de transformation par la donnée, vous serez le chef d'orchestre du déploiement et de l'optimisation de notre Data Lake. Votre mission ne s’arrête pas au stockage : vous êtes le garant de l'industrialisation des flux et de la mise en place d'un socle MLOps robuste pour passer de l'expérimentation à la production à grande échelle.🎯 Vos Missions Principales1. Pilotage & Architecture Opérationnelle

Structuration du Data Lake : Définir et piloter l'architecture technique (Ingestion, Stockage, Gouvernance) en garantissant la qualité et la disponibilité des données.

Industrialisation : Transformer les prototypes (PoC) en solutions industrielles scalables. Mettre en place des pipelines CI/CD appliqués à la data.

Gestion de projet Agile : Coordonner les équipes (Data Engineers, Data Scientists) et assurer le suivi du backlog, du budget et des délais.2. Implémentation du Socle MLOps

Standardisation : Définir les standards de développement, de test et de déploiement des modèles de Machine Learning.

Automatisation : Mettre en œuvre le cycle de vie complet du ML (Model Registry, Feature Store, Monitoring de la dérive/drift).

Collaboration : Faire le pont entre les Data Scientists (qui créent les modèles) et les Ops (qui gèrent l'infrastructure) pour garantir un déploiement continu et fiable.3. Excellence Technique & Gouvernance

Garantir la sécurité, la conformité (RGPD) et la traçabilité des données au sein du lac.

Assurer une veille technologique pour maintenir le socle data à l'état de l'art.

Profil recherché

👤 Profil RecherchéExpertise Technique (Hard Skills)

Data Stack : Maîtrise des environnements Cloud (GCP) et des solutions de Data Lake (Snowflake, Databricks, BigQuery).

Industrialisation : Expertise confirmée en Docker/Kubernetes et outils de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).

MLOps : Expérience pratique avec des outils comme MLflow, Kubeflow, ou DVC.

Développement : Maîtrise de Python et maîtrise avancée de SQL.Qualités Personnelles (Soft Skills)

Profil "Hands-on" : Vous aimez entrer dans le code et l'architecture, vous n'êtes pas uniquement dans la gestion théorique.

Leadership technique : Capacité à fédérer des profils techniques autour de bonnes pratiques d'ingénierie.

Esprit de structuration : Vous savez transformer un besoin métier flou en un socle technique solide et ordonné.