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Sparrow est une plateforme d’IA et d’Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s’appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives.
En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d’Intelligence Artificielle (IA), d’IA générative (GenAI) et d’IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l’innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l’ensemble de l’organisation.
Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d’accélérer la prise de décision basée sur l’IA, notamment en permettant à des agents autonomes d’exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d’interagir de manière dynamique avec les systèmes de l’entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d’utilisation.
À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l’équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l’utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle.
Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d’une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l’essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données.
Vous travaillerez au sein d’une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps.
Vos principales missions seront :
Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang.
Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc.
Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données.
Participer à l’amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité.
Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité.
Pour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d’utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d’infrastructure.
Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités.
Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production.
Pour l’organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d’efficacité opérationnelle.
Ce poste offre l’opportunité de travailler à l’intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering.
Stack technique de l’équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus
Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS
Conteneurisation : Docker, BuildKit
Système : Linux
CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory
Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize
Cache : Redis Sentinel
Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus
Stockage : MinIO, Block Storage
Automatisation : Ansible
Expérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s’agit d’un poste de niveau intermédiaire.
Forte attention portée à la qualité et aux processus d’ingénierie logicielle : l’équipe exploite elle-même ce qu’elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle.
Expérience en Golang ; Python constitue un plus.
Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l’ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters.
Bonnes capacités de communication écrite et orale.
Niveau d’anglais correct, à l’écrit comme à l’oral.
Orientation utilisateur et solution.
Capacités analytiques et organisationnelles.
Expérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l’Intelligence Artificielle.
Expérience avec les technologies Cloud.
Bâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac.
Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l’équipe.
Vous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants.
Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues :
des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc.
des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.
Profil recherché
Expérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s’agit d’un poste de niveau intermédiaire.
Forte attention portée à la qualité et aux processus d’ingénierie logicielle : l’équipe exploite elle-même ce qu’elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle.
Expérience en Golang ; Python constitue un plus.
Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l’ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters.
Bonnes capacités de communication écrite et orale.
Niveau d’anglais correct, à l’écrit comme à l’oral.
Orientation utilisateur et solution.
Capacités analytiques et organisationnelles.
Environnement de travail
Sparrow est une plateforme d’IA et d’Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s’appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives.
En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d’Intelligence Artificielle (IA), d’IA générative (GenAI) et d’IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l’innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l’ensemble de l’organisation.
Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d’accélérer la prise de décision basée sur l’IA, notamment en permettant à des agents autonomes d’exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d’interagir de manière dynamique avec les systèmes de l’entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d’utilisation.
À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l’équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l’utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle.
Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d’une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l’essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données.
Vous travaillerez au sein d’une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps.
Vos principales missions seront :
Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang.
Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc.
Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données.
Participer à l’amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité.
Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité.
Pour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d’utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d’infrastructure.
Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités.
Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production.
Pour l’organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d’efficacité opérationnelle.
Ce poste offre l’opportunité de travailler à l’intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering.
Stack technique de l’équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus
Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS
Conteneurisation : Docker, BuildKit
Système : Linux
CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory
Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize
Cache : Redis Sentinel
Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus
Stockage : MinIO, Block Storage
Automatisation : Ansible
Expérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s’agit d’un poste de niveau intermédiaire.
Forte attention portée à la qualité et aux processus d’ingénierie logicielle : l’équipe exploite elle-même ce qu’elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle.
Expérience en Golang ; Python constitue un plus.
Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l’ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters.
Bonnes capacités de communication écrite et orale.
Niveau d’anglais correct, à l’écrit comme à l’oral.
Orientation utilisateur et solution.
Capacités analytiques et organisationnelles.
Expérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l’Intelligence Artificielle.
Expérience avec les technologies Cloud.
Bâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac.
Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l’équipe.
Vous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants.
Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues :
des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc.
des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.
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