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Au sein d’une division AI & Innovation d’un grand groupe international, une équipe dédiée à l’industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l’ownership technique d’un produit Data Science Platform.
L’équipe compte une cinquantaine d’experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services.
La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s’intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d’IA générative en production.
L’environnement s’appuie notamment sur :
Des infrastructures Cloud et On-Premise
Des environnements Kubernetes / OpenShift
Des infrastructures GPU pour le training et l’inférence
Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps
L’automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API
Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance
En tant qu’Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de :
Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps.
Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT.
Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d’assurer leur propre gouvernance du produit.
Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs.
Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d’utilisation de la plateforme.
Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts.
Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes.
Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d’industrialisation et équipes infrastructure.
Contribuer à l’amélioration continue des processus et à l’alignement avec les autres équipes Data & IA.
Être force de proposition sur l’automatisation, l’industrialisation et l’évolution des pratiques MLOps / LLMOps.
Esprit Team Play et forte collaboration transverse
Environnement international et technologique
Autonomie, rigueur et exigence de qualité
Fort sens du service
Curiosité et veille technologique
Appétence pour le partage de connaissances
Forte culture de l’automatisation
Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais
Environnement de travail MacOS ou Windows au choix
Profil recherché
Au sein d’une division AI & Innovation d’un grand groupe international, une équipe dédiée à l’industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l’ownership technique d’un produit Data Science Platform.
L’équipe compte une cinquantaine d’experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services.
La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s’intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d’IA générative en production.
L’environnement s’appuie notamment sur :
Des infrastructures Cloud et On-Premise
Des environnements Kubernetes / OpenShift
Des infrastructures GPU pour le training et l’inférence
Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps
L’automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API
Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance
En tant qu’Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de :
Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps.
Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT.
Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d’assurer leur propre gouvernance du produit.
Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs.
Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d’utilisation de la plateforme.
Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts.
Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes.
Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d’industrialisation et équipes infrastructure.
Contribuer à l’amélioration continue des processus et à l’alignement avec les autres équipes Data & IA.
Être force de proposition sur l’automatisation, l’industrialisation et l’évolution des pratiques MLOps / LLMOps.
Esprit Team Play et forte collaboration transverse
Environnement international et technologique
Autonomie, rigueur et exigence de qualité
Fort sens du service
Curiosité et veille technologique
Appétence pour le partage de connaissances
Forte culture de l’automatisation
Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais
Environnement de travail MacOS ou Windows au choix
Environnement de travail
Au sein d’une division AI & Innovation d’un grand groupe international, une équipe dédiée à l’industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l’ownership technique d’un produit Data Science Platform.
L’équipe compte une cinquantaine d’experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services.
La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s’intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d’IA générative en production.
L’environnement s’appuie notamment sur :
Des infrastructures Cloud et On-Premise
Des environnements Kubernetes / OpenShift
Des infrastructures GPU pour le training et l’inférence
Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps
L’automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API
Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance
En tant qu’Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de :
Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps.
Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT.
Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d’assurer leur propre gouvernance du produit.
Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs.
Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d’utilisation de la plateforme.
Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts.
Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes.
Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d’industrialisation et équipes infrastructure.
Contribuer à l’amélioration continue des processus et à l’alignement avec les autres équipes Data & IA.
Être force de proposition sur l’automatisation, l’industrialisation et l’évolution des pratiques MLOps / LLMOps.
Esprit Team Play et forte collaboration transverse
Environnement international et technologique
Autonomie, rigueur et exigence de qualité
Fort sens du service
Curiosité et veille technologique
Appétence pour le partage de connaissances
Forte culture de l’automatisation
Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais
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