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MISSION
Nous recherchons des personnes avec un recul :
- sur les plateformes modernes de Data Science (Cloud-Native, sur Kubernetes);
- sur le MLOps et AIOps en général;
- et idéalement avec des idées / un background sur les LLMs et l’Intelligence Artificielle dans son ensemble
Pour travailler avec les Data Fullstack pour :
- Définir l’architecture fonctionnelle de nos offres Data citées plus haut en suivant l’état de l’art et/ou les consignes d’architecture/sécurité du Groupe (pas forcément adaptées au cloud native)
- Traduire en développements ad hoc sur la base des briques techniques disponibles, en intégration de produits du marché
- Contribuer à la construction des Envs Python nécessaires à la Data Science au format docker (eg. OS, conda, pip, etc.)
- Contribuer au développement des chaines de CI/CD permettant le cycle de vie des plateformes (déploiement, MAJ, environnements utilisateur, etc.)
- Pour nos offres déjà qualifiées pour de la Prod (Domino Datalab pour le moment):
- Assurer le déploiement “as code”
- Assurer la supervision d’instances dédiées par client
- Améliorer la sûreté de fonctionnement des plateformes (appliquer les
méthodes SRE pour Cloud + K8s, rédiger des RFE auprès de l’éditeur,
etc.)
Profil recherché
Compétences techniques attendues :
- Cloud / Kubernetes : Expérience pratique (Admin / Troubleshooting / SRE)
- Monitoring : Expérience du monitoring/alerting avec des outils AIOps (Prometheus, ElasticSearch)
- Data Engineering : Expérience (pratique et/ou construction) des environnements de Data Science/ML : Python, Conda, Jupyterlab
- Automation : Expérience des chaînes de CI/CD (Gitlab-CI, ArgoCD)
Soft skills :
- Apprécie les infrastructures complexes
- Esprit critique
- Capacité à intéragir autant avec des Data Scientists qu’avec de l’IT
- Orienté.e utilisateur
Environnement de travail
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.
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 :
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
Plateforme d’inférence dédiée
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