votre rôle
Missions
En tant d’un ML Engineer, vous travaillerez dans l’équipe OINIS Data-IA. Pour cela, pour assurer le développement et le déploiement des services de :
• Dashboarding.
• AI/Time Series en Machine Learning ou en Deep Learning
Activités principales
Missions principales
En tant qu’ingénieur Machine Learning, vous serez en charge du développement d’outils répondant aux besoins d’automatisation réseaux des équipes OINIS (Opérationnel - Ingénierie – Build…)
En appliquant une méthodologie AGILE SCRUM de l'équipe, vos missions principales consisteront en ;
 Explorer, présenter les Data et réaliser des Dashboards/Front End répondant aux attentes et besoins des directions opérationnelles
 Exploration de différents types des données. ( Logs, XML, JSON…..)
 Création des modèles Machine Learning-AI (Détection anomalie, Prédiction, Root Cause….)pour résolution des problème supervision
 Concevoir et développer les services AI/Time Series répondant aux attentes et besoins des directions opérationnelles
 Déployer et superviser les services ML-AI suivant le référentiel métier de la direction opérationnelle
 Participer à la construction et au maintien en condition opérationnelle des environnements de tests et de production
 Participation à la conception, à l'intégration et à la gestion du backlog des activités de développement de Modèles ML-AI
 Communiquer sur le suivi de l'activité et la résolution des problèmes
 Assurer et maintenir la documentation des modèles ML préparer
 Participer aux cérémonies Agile
 Réaliser le reporting de son activité

votre profil
Domaine d’expertise
TECHNIQUES Niveau attendu
Logiciel
Dashboarding, Front End & Data Pipelines 3
Langage
Maitrise du Python, Spark,….. 3
Connaissance en Scala 2
Système
Kubernetes 2
Docker 2
Linux 2
Format
XML, JSON & CSV 3
compétences
COMPÉTENCES TECHNIQUES
Utilisation des solutions suivantes :
 Development des API
 Packaging avec la création de Docker
 Solution de Dashboarding Power BI & Grafana….. 3
Développement de modèle ML & AI
Maitrise du métier de data science (comprendre le besoin métier, explorer les Data, définir les Features, sélectionner l’algorithme Time Series Machine Learning ou Deep Learning, développer et tester le modèle AI) 3
Maitrise du système Linux 3
Maitrise de l'environnement de la Virtualisation [VM – Docker Container] 3
Connaissance de l'environnement public cloud GCP 2
Connaissance des principes d’exploitation - Contraintes sécurités 2
Connaissances des réseaux IP 1
Compréhension de l'architecture et des protocoles Réseaux 1
entité
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contrat
CDI
Technopolis Bâtiment B0 2ème étage 11 100 SALA AL JADIDA - Maroc