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Contexte
Dans le secteur bancaire, vous rejoignez une direction Data dont l’équipe accompagne les métiers dans leurs projets de Data Science, de l’identification des cas d’usage jusqu’à la mise en production. L’équipe est internationale et fonctionne de façon assez autonome au sein d’un grand groupe. Elle regroupe des Data Scientists, un pôle ML Engineering et une équipe projets IA.
Elle développe en interne une plateforme de Data Science destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme comprend :
un environnement d’exploration et de développement Python,
un framework d’industrialisation des modèles et une librairie interne,
une plateforme d’exécution des modèles en production,
un outil d’animation de la communauté d’utilisateurs.
Elle met automatiquement à disposition des environnements de travail pour créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses et développer des agents IA. La plateforme compte plus de 500 utilisateurs et environ 400 containers en production.
Le poste
Ce rôle réunit deux volets. Côté Ops, vous êtes responsable de l’infrastructure qui supporte la plateforme. Côté Support, vous êtes l’interlocuteur des utilisateurs.
Il s’agit d’un poste technique avant tout. Nous cherchons un profil ingénieur système ou DevOps qui souhaite se rapprocher des utilisateurs, et non un profil de support généraliste.
Missions
Ops – Infrastructure et exploitation
Administrer, exploiter et automatiser les systèmes d’exploitation des clusters
Construire et optimiser les images Docker, et assurer le run des containers de production
Porter la vision technique de l’infrastructure et participer aux choix technologiques et d’évolution de l’architecture
Optimiser le dimensionnement des ressources et les coûts associés
Être l’interlocuteur privilégié des équipes infrastructure du groupe, qui fournissent les services managés on-premise utilisés par la plateforme
Maintenir les composants à jour et contribuer aux déploiements applicatifs
Participer à l’évolution des pipelines CI/CD (GitLab CI, GitOps) et de l’observabilité (logs, monitoring, traçabilité)
Rédiger la documentation technique : architecture, gestion des changements et des incidents
Assurer une veille technologique et participer à des POC
Support utilisateurs
Être le premier point de contact des utilisateurs de la plateforme et les accompagner dans son utilisation
Analyser et résoudre leurs difficultés
Assurer le support de niveau 1 sur les incidents, avec l’objectif de résoudre au moins deux tiers des tickets à ce niveau
Mettre en place et faire évoluer les outils et processus de support
Communiquer auprès des utilisateurs sur les mises en production, les interruptions de service et les évolutions
Remonter les besoins des utilisateurs et proposer des évolutions de la plateforme
Environnement technique
Langages : Python, Go, Bash
Système : GNU/Linux
Containers : Docker, Kubernetes
DevOps : GitLab, GitLab CI, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Timoni, Buildkit, Artifactory
Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana, ELK, Jaeger
Sécurité et réseau : Vault, Traefik, Keycloak (OIDC, JWT), Cert-manager
Données et stockage : PostgreSQL, ClickHouse, Redis, MinIO (S3), Portworx
Cloud privé on-premise
Profil recherché
Compétences techniques
Solides compétences en ingénierie système ou DevOps
Bonne maîtrise de Kubernetes, y compris l’architecture et l’administration de clusters
Bonnes connaissances de GitLab et des pratiques CI/CD, ainsi que de l’approche GitOps (ArgoCD)
Observabilité dans un contexte Kubernetes (Prometheus, AlertManager, Grafana)
Connaissances réseau et sécurité : reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, OIDC, JWT), gestion des secrets (Vault)
Programmation en Python et SQL
Quelques notions de Data Engineering ou de Data Science, suffisantes pour comprendre les usages des utilisateurs
Expérience dans la mise en place et l’exploitation d’outils et de processus de support
Savoir-être
Orientation utilisateur et sens du service
Grande autonomie, notamment pour rechercher des solutions par vous-même
Rigueur, organisation et proactivité
Capacité à prioriser et à mener plusieurs sujets en parallèle
Esprit d’équipe
Bonne communication en français et en anglais
Appréciés
Expérience sur des sujets ML ou IA
PostgreSQL
ELK, ReactJS
Environnement de travail
Dans le secteur bancaire, vous rejoignez une direction Data dont l’équipe accompagne les métiers dans leurs projets de Data Science, de l’identification des cas d’usage jusqu’à la mise en production. L’équipe est internationale et fonctionne de façon assez autonome au sein d’un grand groupe. Elle regroupe des Data Scientists, un pôle ML Engineering et une équipe projets IA.
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