Mission freelance Architecte plateforme Data IA Générative (H/F)

Le client est acteur majeur du secteur bancaire.

CONTEXTE :

Notre travail est de mettre en place des plateformes Cloud-Native de Data Science (Domino Datalab) clé-en-main pour l’ensemble des équipes Data du groupe.
À ce jour, nous avons 25 gros clients, représentant au total près de 700 Data Scientists utilisant nos plateformes.
Actuellement, nous assurons l’installation, le déploiement et le support de 2 typologies de plateformes :

• Celles installées sur une ferme de GPUs Nvidia, installées sur des machines On-Premises, utilisables par toutes les équipes Data Science qui en font la demande

• Celles installées sur IBM Cloud

Nous développons également des services / produits rattachés à ces plateformes :
→ Up & Running :

• Le Model Hub : Catalogue de modèles LLM utilisables dans la banque.

• L’AI Competency Center : Nous sommes délégués chez des clients du groupe pour sortir de terre des projets IA

→ En cours (et où votre accompagnement sera très bénéfique !) :

• Plateforme d’inférence dédiée

Notre équipe est passée de 4 à 12 personnes en 2ans et nous passons à 16 cette année.Elle est séparée en 3 « mini-équipes » :

• Front : Assurent le développement des solutions à offrir as-as-service et l’accompagnement des utilisateurs.

• Automation : Assurent les déploiements, le devsecops

• Back : Assurent l’administration des systèmes

… Et un PO, sous l’eau. Nous travaillons de pair avec :

• Une équipe de DevOps pour les outils de plateformes (Vault, SSO etc...)

• Une équipe de SRE pour les plateformes d’infra

• Une équipe qui supporte le Datalake (Trino, Spark, et Minio)
  

MISSION

Nous recherchons un profil type Solutions Architect / PO pour nous prêter main forte : une personne avec pas mal de bouteille côté technique, qui aime mettre les mains dedans quand il le faut, et qui aime aligner la tech avec le business.

Votre rôle :

• Mettre en place et assurer le suivi de notre roadmap technique, notamment pour la plateforme d’inférence

• Être le contact principal entre les clients et l’équipe technique, on se rapprocherait ici d’un côté avant-vente + professionnal services de type société de logiciel : qui sait les intrications de Kubernetes, creuser les besoins, et les retranscrire dans la vision produit.