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CDI

Offre d'emploiDéveloppeur Python / ML OPS

CAT-AMANIA
Publiée le
Python

6 mois
40k-60k €
400 €
Levallois-Perret, Île-de-France
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. Impact auprès des différentes parties prenantesPour 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 Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience 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. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous 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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Freelance

Mission freelanceLead Développeur Python - Middle Office

Cherry Pick
Publiée le
FastAPI
Pandas
Python

12 mois
Paris, France
Sur le périmètre Allocation / Middle-Office critique opérationnel très rapidement, capable d'absorber du run + des Major Projects du client tout en portant la trajectoire Python 1st et la délégation au support. Attendus spécifiques: Être opérationnel rapidement sur le métier Middle-Office Comprendre et maîtriser rapidement les flux post-trade (trade → allocation → positions → impacts coûts/risques). Être capable de challenger des besoins Ops / Trading-Support / Portfolio sur les sujets allocation, exceptions, et process de production. Assurer la continuité du périmètre Allocation Prendre le rôle de référent de l'équipe, tout en organisant le partage de connaissance (docs, pairing, transfert vers l'équipe). Structurer le run (runbooks, procédures, ownership clair) pour que l'équipe puisse tenir le périmètre même en cas d'absence. Leader de production : incidents, RCA, fiabilisation Piloter les incidents majeurs de bout en bout (diagnostic, coordination inter-équipes, communication, mitigation, retour à la normale). Produire des root cause analyses actionnables et s'assurer que les actions correctives sont effectivement livrées (pas seulement documentées). Améliorer monitoring/alerting selon un principe clair : une alerte = utile, actionnable, avec un owner. Accélérer la réduction de dette technique et porter “Python 1st” Être moteur sur la sortie progressive de la logique métier Oracle/PL/SQL (pas de nouvelles procédures ; trajectoire de migration). Livrer 1–2 refactors structurants sur le périmètre allocation/production, avec un vrai gain de maintenabilité et de robustesse (tests, design, observabilité). Délégation au support : posture de partenaire (Front-Support/Ops) Construire un plan de délégation concret (périmètre, garde-fous, checks, formation) et le faire avancer. Transformer la logique “IT garde la main” en une logique “clients autonomes + contrôles + monitoring” afin de libérer de la capacité de dev. Être un enabler sur les Major Projects du client (Unified Exec) Identifier rapidement les dépendances, risques, et besoins de l'équipe Portfolio Middleoffice sur Unified Exec (MANAX / Crossing / règles d'exécution...). Être capable de proposer des options réalistes, d'aligner les parties prenantes et de sécuriser des mises en production. Livrables attendus : Le/la prestataire devra, en coordination avec le manager de l'équipe Portfolio Middleoffice, contribuer à la réalisation d'un sous-ensemble significatif des livrables suivants : 1. Continuité et fiabilisation du périmètre Allocation / Unified Exec Note de synthèse à jour sur la chaîne d'allocation ITMO (périmètre, règles, cas particuliers, dépendances clés). Contribution à au moins une mise en production structurante (par ex. évolution Unified Exec / Managed Accounts / Secure Managed Accounts) avec : plan de tests, stratégie de rollback, contrôles post-MEP documentés. 2. Dette technique & trajectoire Python 1st Cartographie ciblée de la dette technique sur le périmètre confié (allocation / batch / écrans) et proposition d'un backlog priorisé de remédiations. Réalisation de 1 à 2 refontes ou refactors structurants (par ex. migration d'un module PL/SQL vers Python, simplification d'un composant critique) améliorant la maintenabilité et la robustesse. 3. Support, délégation et documentation opérationnelle Rédaction de notebooks pour les incidents fréquents sur la chaîne d'allocation, utilisables par Front-Support / Ops (procédure, critères d'escalade). Contribution à un plan de délégation vers Front-Support/Ops (définition du périmètre transféré, prérequis, étapes), avec au moins un premier lot effectivement transféré. 4. Alertes & monitoring Revue des alertes existantes sur le périmètre (bruit vs utile) et réduction mesurable du nombre d'alertes non actionnables. Amélioration ou mise en place d'une vue de monitoring (dashboard ou équivalent) pour suivre l'état de la chaîne d'allocation et les alertes critiques. 5. Modernisation écrans / interfaces (si inclus dans la mission) Participation à la définition d'un plan de modernisation des écrans concernés (priorités, dépendances, attentes des utilisateurs). Contribution à la refonte ou à la création de 1 à 2 écrans clés, limitant les accès directs à Oracle et améliorant l'autonomie des équipes clientes. 6. GenAI (optionnel mais fortement souhaité) Utilisation de l'IA générative sur le périmètre (refactor de code, génération de tests, analyse de logs), avec au moins 1–2 cas d'usage concrets documentés montrant le gain (temps, qualité).
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