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Responsabilités principales : • Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) • Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) • Automatiser le déploiement et la configuration IaC • Administrer des environnements Airflow, Starburst … • Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production. • Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident. • Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : - Techniques : • Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift • Databricks, Dataiku (connaissances avancées) • Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) • Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD • Scripting : Python, SQL, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) - Métier & Soft skills : • Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) • Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur • Autonomie, sens des priorités et proactivité • Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : • Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. • Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production • Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien

Je recherche unv Data Platform Engineer – DataOps / SRE (orienté Databricks & Dataiku) une prestation d’accompagnement dans l’objectif de garantir la fiabilité, la performance et l’industrialisation des solutions data au sein de l’équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d’architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu’à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l’architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Responsabilités principales : Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production. Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident. Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien Conception et mise en œuvre des architectures de production pour les nouveaux projets Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) ; Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Alimentation du backlog des Services de production ( CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Connaître les environnements de Production et Containers Apport d’expertise autours de la pratique DEVOPS Connaissance de l'intégration Continue Connaissance des Infrastructures/ serveurs / OS/Base De Donnée /Flux/firewall Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public Maîtrise de l’ordonnancement (Schedulers) Connaissance des pratiques Agile et DevOps Connaissance de l'intégration Continue (Continuous Integration) : Outil de gestion de versions, Référentiel du code source (GitLab, Bit bucket,..), référentiel binaires (Nexus, Artifactory…), orchestration (Jenkins, …). Connaissance de la Livraison Continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d’environnement, déploiement, Infrastucture as code (Ansible, Puppet, Chef) Connaissance des processus et Outils du Time2fix et Time2repair

L'équipe Tribe Artificial Intelligence recherche un(e) Data Scientist de niveau medior ou senior , disposant d'au moins 3 ans d'expérience et d'une expérience avérée dans le développement d'applications d' IA générative (GenAI) . En tant que Data Scientist, vous devrez posséder une expertise dans différents domaines du Machine Learning . Ce poste vous offrira l'opportunité de mettre en pratique et de développer vos compétences dans plusieurs domaines. Vos missions Répondre à différents défis métier en développant des applications d'intelligence artificielle (assistants virtuels, etc.) destinées à améliorer l'expérience client, fournir de meilleurs outils aux collaborateurs et automatiser ou optimiser les processus internes. Utiliser un large éventail de méthodologies analytiques, couvrant à la fois l' IA générative et l' IA prédictive , notamment : Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Speech-to-Text (reconnaissance vocale) Applications agentiques (AI Agents) Génération et interprétation d'images NLP (Traitement Automatique du Langage Naturel) Techniques classiques de statistiques et de Machine Learning Il n'est pas attendu que vous soyez expert dans tous ces domaines, mais vous devez posséder une solide maîtrise des technologies principales et être capable d'apprendre rapidement de nouvelles méthodes lorsque cela est nécessaire. Démontrer une solide expérience en programmation Python et participer au déploiement d'applications d'IA en production à l'aide d'un ensemble complet d'outils. Présenter directement les résultats de vos travaux à la direction générale. Travailler sur l'un des plus importants volumes de données variées du marché afin de développer des solutions à forte valeur ajoutée. Évoluer dans un environnement où l'innovation, les méthodes Lean, la communication directe et le travail d'équipe sont fortement valorisés. Collaborer au sein d'une organisation Agile avec des collègues prêts à partager leurs connaissances et leur expérience. Langues Maîtrise courante du néerlandais ou du français . L'anglais est obligatoire. Profil recherché Vous êtes titulaire d'un Master dans une discipline quantitative (statistiques, mathématiques, ingénierie, etc.). Les candidats issus d'autres formations, mais disposant d'une solide expertise en analyse de données, sont également encouragés à postuler. Vous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Science et Analytics . Compétences indispensables (Must Haves) Python Deep Learning Modèles pré-entraînés (Pre-trained Models) Compétences appréciées (Nice to Haves) Domino Git Frameworks GenAI : Prompt Engineering Fine-tuning Frameworks d'agents IA (LangGraph, ADK, MCP, etc.) Expérience dans le développement d'applications d'IA générative pour le secteur financier. Qualités recherchées Esprit d'équipe. Orientation business. Capacité à être rapidement autonome et force de proposition. Excellentes compétences en communication et en influence. Très bonnes capacités d'analyse et de synthèse. Autonomie, engagement et persévérance. Aisance dans un environnement dynamique, international et multiculturel.

Contexte Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif de garantir la fiabilité, la performance et l’industrialisation des solutions data au sein de l’équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d’architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu’à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l’architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d’une grande entreprise du secteur assurance. Missions Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production Compétences clés Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC : Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définition des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services