Ingénieur IT polyvalent H/F, PARIS (75), Intérim
Dans le cadre du développement de son activité, nous recherchons pour notre client, spécialisé dans la banque et finance, un Ingénieur IT polyvalent, afin d'intervenir sur des sujets projets stratégiques, mêlant Big Data, Machine Learning, automatisation, devOps et développement Python. Vous rejoindrez une équipe au coeur de la transformation digitale des métiers liés à la finance d'entreprise et de marché : gestion des risques, conformité, fraude, finance de marché, scoring, optimisation des process, reporting règlementaire,...
Vos mission principales consisteront au :
- Développement et à la Data Engineering : développer et maintenir des pipilines Big Data (spark, kafka, Hadoop...), manipuler et transformer de larges volumes de données financières, construire des APIs et microservices en Python (FastAPI, Flask) et implémenter des scripts d'automatisation et de monitoring.
- Machine Learning et analyse avancée : contribuer à la création de modèles ML (fraude, scoring, risque, optimisation), industrialiser les modèles (MLOps, CI/CD, conteneurisation), participer à l'amélioration des performances des algorythmes.
- DevOps et cloud : mettre en place des environnements de développement et de production, utiliser des outils DevOps : Docker, Kubernetes, GitLab, CI/CD, Terraform et participer à la migration ou gestion d'environnements cloud (AWS, GCP, Azure).
- Projets bancaires et métiers financiers : travailler avec les équipes risk, finance, trading, conformité, produit, participer aux projets règlementaires (Bâle III/IV, MIFID, LCB-FT, ...) et garantir la qualité, sécurité et intégrité des données sensibles.
Vos mission principales consisteront au :
- Développement et à la Data Engineering : développer et maintenir des pipilines Big Data (spark, kafka, Hadoop...), manipuler et transformer de larges volumes de données financières, construire des APIs et microservices en Python (FastAPI, Flask) et implémenter des scripts d'automatisation et de monitoring.
- Machine Learning et analyse avancée : contribuer à la création de modèles ML (fraude, scoring, risque, optimisation), industrialiser les modèles (MLOps, CI/CD, conteneurisation), participer à l'amélioration des performances des algorythmes.
- DevOps et cloud : mettre en place des environnements de développement et de production, utiliser des outils DevOps : Docker, Kubernetes, GitLab, CI/CD, Terraform et participer à la migration ou gestion d'environnements cloud (AWS, GCP, Azure).
- Projets bancaires et métiers financiers : travailler avec les équipes risk, finance, trading, conformité, produit, participer aux projets règlementaires (Bâle III/IV, MIFID, LCB-FT, ...) et garantir la qualité, sécurité et intégrité des données sensibles.
