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Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la protection sociale (retraite complémentaire), un(e) Consultant(e) FinOps / AI FinOps.
Environnement technique
Microsoft Azure, infrastructures on-premise, plateformes data et machine learning, services IA managés, modèles génératifs, ressources CPU/GPU, outils de facturation et d’allocation des coûts cloud, application FinOps interne, Power BI, CMDB
Contexte
La Direction Technique de la DSI souhaite consolider sa démarche FinOps. Elle veut maîtriser durablement les coûts de ses services numériques, en particulier ceux de ses infrastructures internes et de ses usages d’intelligence artificielle. Le périmètre couvre les cas d’usage IA hébergés dans le cloud comme sur site, avec tous leurs coûts directs et indirects : calcul, entraînement et inférence, stockage, réseau, licences, hébergement. La mission doit aussi aider les équipes internes à progresser en autonomie sur la gouvernance financière, la traçabilité des coûts et le suivi des gains. Les interventions sont commandées au fil des besoins et s’articulent autour de trois volets : analyse des coûts, conseil en gouvernance, et accompagnement à la mise en œuvre.
Missions
Analyse des coûts cloud, on-premise et IA
Collecter, fiabiliser et croiser les données de consommation et de facturation
Cartographier les flux de dépenses et identifier les principaux inducteurs de coûts
Construire et documenter un modèle de coûts complet (TCO) et des coûts unitaires
Repérer les surconsommations, les ressources sous-exploitées et les écarts budgétaires
Élaborer des scénarios d’optimisation chiffrés (gains, ROI, risques) et une feuille de route priorisée
Conseil et gouvernance FinOps / AI FinOps
Évaluer de manière critique l’organisation, les rôles, les instances et les processus FinOps en place
Auditer la qualité des données, les KPI, les tableaux de bord et les outils internes
Comparer les pratiques existantes aux standards du marché et mettre en évidence les écarts
Concevoir des processus cibles et une matrice RACI, et actualiser le référentiel de KPI
Proposer un plan d’amélioration continue assorti d’échéances et de critères de succès
Accompagnement opérationnel
Aider les équipes infrastructure, data/IA, finance et métiers à déployer les actions retenues
Contribuer au redimensionnement, à la planification et à la mutualisation des ressources, ainsi qu’à l’optimisation des workloads d’entraînement et d’inférence
Éclairer les arbitrages entre cloud et on-premise
Industrialiser la collecte des données et faire évoluer les tableaux de bord Power BI
Mesurer les gains obtenus, accompagner le changement et transférer les compétences aux équipes
Compétences attendues
FinOps, AI FinOps, TCO, Modèles de coûts, Microsoft Azure, On-premise, GPU/CPU, Showback/Chargeback, Budgets et prévisions, KPI, Power BI, Gouvernance, Business case, ROI, Conduite du changement
Profil recherché
Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la protection sociale (retraite complémentaire), un(e) Consultant(e) FinOps / AI FinOps.
Environnement technique
Microsoft Azure, infrastructures on-premise, plateformes data et machine learning, services IA managés, modèles génératifs, ressources CPU/GPU, outils de facturation et d’allocation des coûts cloud, application FinOps interne, Power BI, CMDB
Contexte
La Direction Technique de la DSI souhaite consolider sa démarche FinOps. Elle veut maîtriser durablement les coûts de ses services numériques, en particulier ceux de ses infrastructures internes et de ses usages d’intelligence artificielle. Le périmètre couvre les cas d’usage IA hébergés dans le cloud comme sur site, avec tous leurs coûts directs et indirects : calcul, entraînement et inférence, stockage, réseau, licences, hébergement. La mission doit aussi aider les équipes internes à progresser en autonomie sur la gouvernance financière, la traçabilité des coûts et le suivi des gains. Les interventions sont commandées au fil des besoins et s’articulent autour de trois volets : analyse des coûts, conseil en gouvernance, et accompagnement à la mise en œuvre.
Missions
Analyse des coûts cloud, on-premise et IA
Collecter, fiabiliser et croiser les données de consommation et de facturation
Cartographier les flux de dépenses et identifier les principaux inducteurs de coûts
Construire et documenter un modèle de coûts complet (TCO) et des coûts unitaires
Repérer les surconsommations, les ressources sous-exploitées et les écarts budgétaires
Élaborer des scénarios d’optimisation chiffrés (gains, ROI, risques) et une feuille de route priorisée
Conseil et gouvernance FinOps / AI FinOps
Évaluer de manière critique l’organisation, les rôles, les instances et les processus FinOps en place
Auditer la qualité des données, les KPI, les tableaux de bord et les outils internes
Comparer les pratiques existantes aux standards du marché et mettre en évidence les écarts
Concevoir des processus cibles et une matrice RACI, et actualiser le référentiel de KPI
Proposer un plan d’amélioration continue assorti d’échéances et de critères de succès
Accompagnement opérationnel
Aider les équipes infrastructure, data/IA, finance et métiers à déployer les actions retenues
Contribuer au redimensionnement, à la planification et à la mutualisation des ressources, ainsi qu’à l’optimisation des workloads d’entraînement et d’inférence
Éclairer les arbitrages entre cloud et on-premise
Industrialiser la collecte des données et faire évoluer les tableaux de bord Power BI
Mesurer les gains obtenus, accompagner le changement et transférer les compétences aux équipes
Compétences attendues
FinOps, AI FinOps, TCO, Modèles de coûts, Microsoft Azure, On-premise, GPU/CPU, Showback/Chargeback, Budgets et prévisions, KPI, Power BI, Gouvernance, Business case, ROI, Conduite du changement
Environnement de travail
Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la protection sociale (retraite complémentaire), un(e) Consultant(e) FinOps / AI FinOps.
Environnement technique
Microsoft Azure, infrastructures on-premise, plateformes data et machine learning, services IA managés, modèles génératifs, ressources CPU/GPU, outils de facturation et d’allocation des coûts cloud, application FinOps interne, Power BI, CMDB
Contexte
La Direction Technique de la DSI souhaite consolider sa démarche FinOps. Elle veut maîtriser durablement les coûts de ses services numériques, en particulier ceux de ses infrastructures internes et de ses usages d’intelligence artificielle. Le périmètre couvre les cas d’usage IA hébergés dans le cloud comme sur site, avec tous leurs coûts directs et indirects : calcul, entraînement et inférence, stockage, réseau, licences, hébergement. La mission doit aussi aider les équipes internes à progresser en autonomie sur la gouvernance financière, la traçabilité des coûts et le suivi des gains. Les interventions sont commandées au fil des besoins et s’articulent autour de trois volets : analyse des coûts, conseil en gouvernance, et accompagnement à la mise en œuvre.
Missions
Analyse des coûts cloud, on-premise et IA
Collecter, fiabiliser et croiser les données de consommation et de facturation
Cartographier les flux de dépenses et identifier les principaux inducteurs de coûts
Construire et documenter un modèle de coûts complet (TCO) et des coûts unitaires
Repérer les surconsommations, les ressources sous-exploitées et les écarts budgétaires
Élaborer des scénarios d’optimisation chiffrés (gains, ROI, risques) et une feuille de route priorisée
Conseil et gouvernance FinOps / AI FinOps
Évaluer de manière critique l’organisation, les rôles, les instances et les processus FinOps en place
Auditer la qualité des données, les KPI, les tableaux de bord et les outils internes
Comparer les pratiques existantes aux standards du marché et mettre en évidence les écarts
Concevoir des processus cibles et une matrice RACI, et actualiser le référentiel de KPI
Proposer un plan d’amélioration continue assorti d’échéances et de critères de succès
Accompagnement opérationnel
Aider les équipes infrastructure, data/IA, finance et métiers à déployer les actions retenues
Contribuer au redimensionnement, à la planification et à la mutualisation des ressources, ainsi qu’à l’optimisation des workloads d’entraînement et d’inférence
Éclairer les arbitrages entre cloud et on-premise
Industrialiser la collecte des données et faire évoluer les tableaux de bord Power BI
Mesurer les gains obtenus, accompagner le changement et transférer les compétences aux équipes
Compétences attendues
FinOps, AI FinOps, TCO, Modèles de coûts, Microsoft Azure, On-premise, GPU/CPU, Showback/Chargeback, Budgets et prévisions, KPI, Power BI, Gouvernance, Business case, ROI, Conduite du changement
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