CDIParis, France
Produire Data Engineer/infraOps - Paris
Hybride
Contexte de la mission
Application de génération de QCM assisté par l'IA :
800 000 professeurs potentiels utilisateurs (feature rattachée à PRONOTE)
Applicatif de génération de QCM sur la base de cours de profs ET des référentiels programmes scolaires (à gérer)
Backend IA + Modèle auto hebergé sur une infra dédiée trajectoire secnumcloud (mistral 4 sur datacenter Index en france, repliqué en 2x)
Applicatif Angular/python/fastAPI
Environnement souverain, sujet de conformité fort
Équipe :
1 lead data science
1 data scientist
1 lead applicatif
1 UX designer (UI à la demande)
1 sponsor / relation métier
FORT ENJEUX d'IMAGE (Pronote est très exposé auprès du ministère de l'education nationale, des professeurs et des étudiants)
Objectifs et livrables
Je suis à la recherche d’un Data Engineer/infraOps (MLOps ?), pour anticiper et cracker les sujets de scalabilité sur un période de 3 mois environ.
En démarrant assez rapidement
Voici les missions qu’on imagine :
implémentation technique de la scalabilité de Pronote QCM, et file d'attente (taskIQ)
paramètrage des tests de charge, gestion du loadbalancing et des processus de scalabilité
architecture de backup/replication sur deux datacenters
monitoring/log vs le metier Index et l'applicatif de suivi des logs
bonus : installation/accompagnement pour l'installation des modeles sur infras (nice to have)
Informations de la mission :
Application de génération de QCM assisté par l'IA :
800 000 professeurs potentiels utilisateurs (feature rattachée à PRONOTE)
Applicatif de génération de QCM sur la base de cours de profs ET des référentiels programmes scolaires (à gérer)
Backend IA + Modèle auto hebergé sur une infra dédiée trajectoire secnumcloud (mistral 4 sur datacenter Index en france, repliqué en 2x)
Applicatif Angular/python/fastAPI
Environnement souverain, sujet de conformité fort
Équipe :
1 lead data science
1 data scientist
1 lead applicatif
1 UX designer (UI à la demande)
1 sponsor / relation métier
FORT ENJEUX d'IMAGE (Pronote est très exposé auprès du ministère de l'education nationale, des professeurs et des étudiants)
Objectifs et livrables
Je suis à la recherche d’un Data Engineer/infraOps (MLOps ?), pour anticiper et cracker les sujets de scalabilité sur un période de 3 mois environ.
En démarrant assez rapidement
Voici les missions qu’on imagine :
implémentation technique de la scalabilité de Pronote QCM, et file d'attente (taskIQ)
paramètrage des tests de charge, gestion du loadbalancing et des processus de scalabilité
architecture de backup/replication sur deux datacenters
monitoring/log vs le metier Index et l'applicatif de suivi des logs
bonus : installation/accompagnement pour l'installation des modeles sur infras (nice to have)
Informations de la mission :
- Début de mission : 12/10/2026
- Durée : 6 mois
- Date de publication : 01/10/2026
- Date limite de candidature : 06/10/2026
Compétences recherchées
Angular (Indispensable)Python (Indispensable)FastAPI (Indispensable)Mistral 4 (Indispensable)SecNumCloud (Indispensable)Index (datacenter) (Indispensable)taskIQ (Indispensable)loadbalancing (Indispensable)backup/replication (Indispensable)monitoring (Indispensable)MLOps (Indispensable)IA (Indispensable)Paramétrage (Indispensable)Implémentation (Indispensable)
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