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Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif d’assurer une mission d'ownership technique du produit "RAG as a Service" Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).

- Définir la conception et la feuille de route pour refactorer les actifs technologiques existants en composants réutilisables (Source interne) - Concevoir des solutions d'IA et d'IA générative évolutives - Assurer l'intégration avec les paysages informatiques existants - S'aligner sur les normes et pratiques architecturales mondiales - Collaborer avec des équipes internationales pour co-concevoir des actifs d'IA partagés Bonne expertise en communication - Esprit collaboratif ; efficace pour travailler avec des équipes internationales et multiculturelles - Capacité à animer des ateliers et des sessions d'architecture - Solide expertise analytique et en résolution de problèmes - Grande adaptabilité dans des environnements très dynamiques - Expertise claire en documentation et présentation

Contexte & Équipe Équipe IT Middle Office. Développement d’outils internes permettant de suivre les positions, fonds et stratégies du client. Environnement fortement orienté finance : une formation ou une expérience dans le secteur financier est un vrai plus. L’équipe valorise un profil technique reconnu, capable de challenger les autres développeurs. Pas de management direct, mais un rôle de référent technique / lead technique sur les sujets Python & DevOps. Impliqué dans la validation des releases et la réduction de la dette technique (migration, montée de version, etc.). 1. Gestion de la chaine CI/CD : Assumer le rôle de Release Manager pour les projets de l'équipe. Développer et maintenir les environnements CI/CD. 2. Réduction de la Dette Technique : Assurer les efforts de réduction de la dette technique par le biais de migrations, de mises à niveau et d'améliorations continues. Organiser et animer la revue de la dette technique ITMO. 3. Pratiques DevOps : Intégrer et promouvoir les pratiques DevOps pour améliorer l'efficacité des processus de développement et de déploiement. Travailler à l'automatisation des workflows, à l'intégration continue et à la livraison continue. 4. Architecture et Design : Concevoir et mettre en œuvre des architectures système robustes et évolutives pour répondre aux besoins évolutifs de l’équipe. Collaborer avec les autres ingénieurs pour s'assurer que les solutions architecturales respectent les meilleures pratiques de l'industrie et les standards internes. Analyser les systèmes existants et proposer des améliorations architecturales pour optimiser les performances et l'efficacité. 5. Participation et Représentation en Réunions : Participer et représenter l'équipe IT-MiddleOffice lors de réunions inter-équipes, particulièrement avec l'équipe IT-Core, pour assurer une collaboration fluide et aligner les objectifs techniques. 6. Organisation et Communication : Participer aux sprint reviews et démos de l'équipe. Suivi des indicateurs, KPI et métriques de l'équipe. Environnement technique Langages : Python (principal), un peu de C++ Librairies : Pandas (présent dans le test technique) Base de données : Oracle, PL/SQL CI/CD & DevOps : Jenkins, Sonar, Fabric, GitLab, Vault IA Générative : Apprécié si le candidat sait exploiter l’IA pour générer ou optimiser du code Profil recherché : Poste : Développeur Python Senior avec composante DevOps (Lead Technique) Disponibilité : ASAP Langue : Anglais professionnel (pas forcément bilingue) Développeur Python expérimenté, idéalement diplômé d’une école d’ingénieur de type Ensimag / Centrale. Solides compétences sur : Python & écosystème data (Pandas, packaging, performance) CI/CD & outils DevOps Architecture logicielle et bonnes pratiques de développement Capacité à : Prendre en main des projets complexes Challenger techniquement l’équipe Être garant de la qualité des livrables et des releases Goût pour les environnements financiers et les problématiques techniques avancées.

Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Prestations demandées Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe BNP Paribas (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures). Environnement Technique : - Docker / Kubernetes / OpenShift - Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI) - GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo) - Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.) - Programmation en python - Shell scipting - MLFlow / KubeFlow - Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow Environnement de travail : - Team Play avant tout! - Curiosité sans limites!! … - Autonomie, rigueur, qualité. - Sens du service client. - Patience & bienveillance. - Appétence naturelle pour le partage de connaissances. - Automatisation dans le sang. - Anglais courant (fournisseurs et clients en dehors de France, base documentaire entièrement en Anglais) - Laptops au choix (MacOS, Windows)

🎯 Objectif global Concevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d’enrichir et d’améliorer un système de recommandation à fort impact business. 📦 Livrables attendus Développement d’algorithmes ML opérationnels Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement Documentation technique associée Mécanismes d’explicabilité des modèles Recommandations d’optimisation et d’industrialisation 🚧 Contraintes du projet Forte exigence de performance et de robustesse Nécessité d’explicabilité des algorithmes Intégration dans un écosystème data existant Collaboration transverse avec équipes produit et techniques 🧠 Missions principales1. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative) Identifier les technologies pertinentes pour les cas d’usage recommandation Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier 2. Conception & Expérimentation Concevoir des Proof of Concept (PoC) Développer des MVP robustes Tester et comparer différentes approches algorithmiques 3. Analyse de données & Modélisation Explorer et analyser des datasets complexes Identifier patterns et signaux exploitables Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation 4. Explicabilité & Qualité Mettre en place des mécanismes d’interprétabilité Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes Documenter les choix techniques et les performances 5. Collaboration & Intégration Travailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data Participer à l’intégration des modèles dans les plateformes existantes Contribuer à l’amélioration continue des solutions IA 🌍 Langues Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire

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. Profil 15+ ans d’expérience sur des systèmes critiques en environnement de marché. Finance indispensable, avec une expérience significative sur des sujets Middle-Office / post-trade (allocation, lifecycle trade, positions, process de production). Capacité confirmée à être opérationnel rapidement sur un SI complexe et sur des sujets à fort enjeu (Major Projects du client dont Unified Exec). Très bon niveau technique : conception pragmatique, qualité, tests, performance, production readiness. 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).