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Description des missions · Mise en œuvre opérationnelle et techniques des produits Streaming Data : o Industrialiser et automatiser o Documenter les offres o Apporter une expertise technique o Mettre en production o Définir des architectures o Développer des prototypes en lien avec les cas d’usages des entités o Démontrer la valeur des offres Data auprès des entités · Participe au Daily meeting animé par le Squad Lead · Participe aux réunions de co-construction de la roadmap et de la mise en œuvre de la roadmap sous la gestion du product owner Data et du responsable du Squad dont il dépend · Prend des éléments de la backlog qui a été formalisé par le Squad Lead et met en œuvre les éléments de la backlog · Il rend compte des difficultés auxquelles il est confronté et propose des solutions pour les résoudre · Il travaille en équipe avec son Squad · Il est le lead sur un produit technique au sein du Squad · Participe à l’élaboration des formations, des présentations aux référents Clusters et Entités qui consomment ou pourraient consommer les produits dont a géré la mise en œuvre · Participe aux démonstrations de la plateforme · Participe à l’ensemble des rituels du Squad, de la plateforme et du socle · Participe aux astreintes technique du socle Natif Data Cloud

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Référent technique Socles IT (Datalab, CI/CD, APIs).  Apporter le support nécessaire aux entités dans leur utilisation accompagnement sur Talend/Java et sur l'amélioration de la performance de leur JOB ainsi que sur les bases de données (VERTICA/Oracle). Impliquant le suivi de migrations, l’amélioration des processus, l’administration de la TMC et l’entretien du lien avec l’éditeur et le support.  Développer les nouveaux composants (Talend / Java / Shell / Oracle / Vertica / Snowflake / Jupyter / Python) afin d'alléger le travail des entités dans la Data Factory et permettre aux entités de se focaliser sur leur business.  Assurer le RUN (niveau 3) de l'infrastructure en utilisant les composants CA-GIP pour debugger les applicatifs et pour apporter des solutions efficientes (ElasticSearch/Logstash/Kibana/Grafana).  Evaluer et valider les estimations de l’infogérant et des sous-traitants.  Accompagner et superviser les missions confiées aux sous-traitants.  Analyse, conception et mise en place d’un monitoring centralisé des flux Datawarehouse. • Connaissances techniques : - Expérimenté(e) sur la mise en place des flux d’ingestion des données (ETL Talend…) - Maitrise des outils de DevOps et des langages de programmation (java, spark, elk, kubernetes, gitlab, jenkins, spring Framework, unix, shell) - Connaissance Hadoop, Bases de données relationnelles et non relationnelles (Oracle, Snowflake, Vertica) - Notions des outils d’explorations de données mis à disposition sur le Datalake/Datalab (SAS, Qliksense, Dataiku, Jupyter). - Technologies complémentaires : Active Directory, SSO, AWS s3, AWS Bedrock, wso2, Jfrog Artifactory, Docker, MLflow, Airflow, Terraform.

Dans le cadre de projets stratégiques avec notre client, nous recherchons un Ingénieur Devops orienté IA et Cloud public. Le collaborateur sera rattaché à uneéquipe et intégrera la tribu en charge du périmètre DATA, en proximité des squads Assurances. Il interviendra sur l’ensemble du cycle de vie (design, build, run) des projets orientés IA. Missions : En tant qu'Equipier Ops, les principales missions seront les suivantes : Identifier les évolutions fonctionnelles et techniques des produits nécessitant des activités ops et les traduire dans le backlog en tant que « récits techniques ops » Provisionner les moyens techniques d’infrastructure dans tous les environnements Intégrer les produits dans les plateformes client, AWS et GCP (IaC, supervision/monitoring, backups, archives, log management) Fabriquer des composants techniques (scripts d'industrialisation, de déploiements, templates d’infra as code…) et automatiser les opérations en exploitant les services MLOPS Mettre en place les indicateurs d’observabilité infrastructure et applicative, du monitoring des modèles et s’assurer de l’intégration des exigences de production dans les applications livrées - Mettre à disposition une chaine d'entrainement et d’exécution des modèles Prendre en main des outils de DataOps et MLOps pour industrialiser des modèles de ML et d’IA. - Contribuer et maintenir les référentiels et consignes d’exploitabilité - Réaliser les actes de MEP Suivre les SLAs des produits, contrôler le bon fonctionnement de la production et assurer le reporting Anticiper, traiter et suivre les incidents d’exploitation en analysant les causes racines et en prenant les mesures correctives nécessaires Suivre les consommations et allocations des ressources Normalisation des éléments produits - Sécurisation by design et revue périodiques Maintien des capacités dans le temps - Capacité à identifier les opportunités et limites de l’open source vs des services managés Capacité à fédérer autour des choix préconisés Localisation du poste : Paris Expériences réussies dans le cadre de l’ingénierie DevOps/MLOps sur AWS avec une expertise sur Terraform . 5-7 ans d’expérience Environnements techniques : - AWS, (GCP) - Sagemaker (studio, notebook instance), KubeFlow, TensorFlow, Pytorch - Notebook, Python - Terraform (environnement Air Gap notamment), rebase - Artifactory, ECR, Helm - EKS, Kubernetes , Docker , ArgoCD - Jenkins - Grafana, CloudWatch, ELK, OpenSearch