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Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint

Dans le cadre du renforcement de la résilience de ses plateformes Cloud, notre client recherche deux Platform Engineers AWS Senior. Vous interviendrez sur un environnement Cloud critique, soumis à de fortes exigences de disponibilité, de sécurité, de fiabilité et d'excellence opérationnelle. La mission est résolument hands-on : nous recherchons des profils capables de challenger une architecture, mais surtout de concevoir, automatiser et implémenter concrètement les composants techniques de la plateforme. Votre rôle Au sein des équipes plateforme, infrastructure et sécurité, vous contribuerez à construire des solutions AWS robustes et résilientes. Votre objectif : transformer les exigences de résilience et de Disaster Recovery en solutions techniques industrialisées, sécurisées et exploitables en production. Vos missionsArchitecture & résilience Cloud Analyser et challenger les architectures de workloads Cloud critiques Concevoir des architectures AWS hautement disponibles et résilientes Identifier les SPOF, dépendances critiques et risques techniques Définir les patterns de traitement, réplication, synchronisation et sauvegarde Concevoir les mécanismes d'orchestration nécessaires à la reprise d'activité Traduire les exigences de résilience, haute disponibilité et Disaster Recovery en solutions techniques concrètes Participer aux choix d'architecture et à leur mise en œuvre Engineering & Platform Vous serez directement impliqué(e) dans la construction de la plateforme : Concevoir et implémenter des composants natifs AWS Déployer des infrastructures selon les principes Infrastructure as Code Développer et maintenir les modules Terraform / Terragrunt Automatiser et standardiser les déploiements Mettre en œuvre les pratiques GitOps Garantir la testabilité, la maintenabilité et l'exploitabilité des solutions Participer à l'amélioration continue des patterns et pratiques d'ingénierie Kubernetes & EKS Vous interviendrez sur des environnements conteneurisés à forts enjeux : Concevoir et déployer des workloads sur Kubernetes / Amazon EKS Administrer et faire évoluer les composants de la plateforme Utiliser Helm pour le déploiement et la gestion des applications Sécuriser et fiabiliser les environnements Kubernetes Mettre en œuvre les bonnes pratiques d'exploitation et de haute disponibilité GitOps & CI/CD Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD Mettre en œuvre les pratiques GitOps avec Argo CD Automatiser les déploiements avec GitLab Sécuriser les chaînes de livraison Standardiser les processus de déploiement Améliorer la fiabilité et la reproductibilité des mises en production Sécurité & exploitation Vous contribuerez également à sécuriser et industrialiser la plateforme : Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité Cloud Utiliser les services AWS de sécurité et de détection Gérer les secrets et certificats Identifier les risques et vulnérabilités Définir les procédures d'exploitation et de maintenance Documenter les procédures de reprise et les scénarios de Disaster Recovery Collaborer avec les équipes Sécurité, Infrastructure, Plateforme et Applicatives Amélioration continue & partage Participer aux analyses de risques et aux retours d'expérience Identifier les axes d'amélioration de la plateforme Standardiser les pratiques d'ingénierie Documenter les choix techniques et patterns Partager les connaissances avec les équipes internes Environnement techniqueCloud AWS VPC ECR Lambda S3 Services AWS managés Conteneurisation Kubernetes Amazon EKS Helm Infrastructure as Code Terraform Terragrunt GitOps / CI-CD Argo CD GitLab Sécurité HashiCorp Vault AWS GuardDuty AWS Security Hub AWS Secrets Manager AWS ACM Data & services managés OpenSearch Kafka / Amazon MSK ElastiCache / Redis AWS IoT Kinesis Video Streams Il n'est pas nécessaire de maîtriser l'ensemble de ces services. Une expérience significative sur plusieurs d'entre eux constituera un réel avantage.

Afin de renforcer nos capacités d'ingénierie et d'infrastructures, nous recherchons un(e) Cloud Platform Engineer / DevOps Engineer. Au sein des équipes techniques, vous intervenez sur la conception, l'automatisation et le maintien en condition opérationnelle des socles Cloud (GCP et Azure), de la chaîne de livraison CI/CD et de la plateforme développeur interne. Objectifs et livrablesSocle Cloud & Infrastructure : Construire et gérer la fondation Cloud (structuration des projets/abonnements, réseaux VPC/VNet, gestion des identités IAM/Entra ID, politiques budgétaires et conventions de marquage/tagging). Infrastructure as Code (IaC) : Concevoir des modules IaC réutilisables et consommés par les équipes applicatives (compute, conteneurs, bases de données, stockage). Chaîne de livraison CI/CD : Piloter la chaîne de déploiement, la promotion des environnements, les stratégies de déploiement, les rollbacks et les règles de qualité des releases. Production & Run : Opérer et optimiser la production (supervision, alertes, FinOps / contrôle des coûts, gestion des incidents et automatisation des tâches opérationnelles récurrentes).

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake (H/F) à Gémenos, France. Contexte : Dans le cadre d'un projet stratégique de plateforme de données, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données en environnement Cloud sécurisé. Le consultant intégrera une équipe en charge de l'infrastructure de données et travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data, DevOps, Architecture et Sécurité. Les missions attendues par le Data Engineer AWS / Snowflake (H/F) : MissionsConception et optimisation de pipelines ETL / ELT. Mise en œuvre de flux CDC (Change Data Capture). Intégration et ingestion de données dans Snowflake. Développement et industrialisation des traitements de données. Automatisation des déploiements et intégration CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participation aux échanges avec les équipes métier et techniques. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC / Debezium idéalement MariaDB ou bases relationnelles équivalentes Git / CI-CD Méthodologie Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Connaissance des environnements réglementés (PCI-DSS) Utilisation d'outils IA de développement (Copilot, Agentic Coding) ProfilBac+5 / Ingénieur Informatique. 3 à 5 ans d'expérience minimum en Data Engineering. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data

🚀 Opportunité – Expert Data Engineer Azure / Databricks – Level 4 Dans le cadre de l'évolution d'une Data Platform Azure au sein d'un grand groupe, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Expert Azure & Databricks. 🎯 Missions : Faire évoluer un Data Lake sur Azure Concevoir et déployer un Data Lake gouverné Intégrer et mettre en œuvre Databricks Unity Catalog Définir les modèles d'accès, de gouvernance et de partage des données Mettre à disposition les données sous forme de tables Delta / Iceberg Participer à la réalisation de POC et à l'industrialisation de la plateforme 🛠 Compétences recherchées : Azure Databricks / Unity Catalog Spark Azure DevOps GitHub Java JavaScript / TypeScript Data Lake / Data Platform Gouvernance et partage de données Delta / Iceberg 👤 Profil : Data Engineer Senior / Expert – Level 4 Forte expérience sur des plateformes Data Azure Expertise Databricks et gouvernance de données Autonomie et capacité à intervenir sur des sujets d'architecture et d'industrialisation 📍 Île-de-France – Présentiel ⏳ Mission longue

Profil recherché – DevOps Engineer Secure Enterprise BrowserPour cette mission, il faut rechercher un DevOps / Cloud Engineer confirmé à senior, avec une forte orientation Azure, IAM et sécurité. 🔑 Compétences techniques indispensablesAzure : bonne maîtrise de l'environnement Cloud Microsoft. Microsoft Entra ID (Azure AD) : gestion des identités, utilisateurs, groupes, rôles et droits. Azure DevOps : création et maintenance de pipelines CI/CD, gestion des repositories et déploiements. Terraform : maîtrise de l'Infrastructure as Code (IaC). IAM / sécurité : RBAC, gestion des accès et des permissions. Conditional Access : mise en œuvre et administration des politiques d'accès conditionnel. Sécurité des données : protection des données sensibles/classifiées C1/C2/C3. Build-to-Run : industrialisation puis transfert vers les équipes d'exploitation. Power BI : idéalement expérience sur des dashboards de consommation, coûts et performance. Documentation : rédaction de procédures techniques et runbooks. 🏗️ Environnement / méthodologieAzure Entra ID Azure DevOps Terraform Palo Alto Prisma Browser / Prisma Access Browser → idéalement, mais une expérience équivalente en sécurité Cloud / Secure Access / SASE peut être pertinente. Agile SAFe

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes

À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover 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 grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre 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 de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.

Le Production Support Engineer (L1) assure les activités d'exploitation de premier niveau : supervision, prise en charge des alertes, exécution des runbooks, traitement des incidents de premier niveau, déploiements et escalade vers les équipes L2. Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d'un dispositif d'exploitation d'une plateforme Cloud critique à dimension internationale, nous recherchons un Production Support Engineer afin d'assurer le support opérationnel de premier niveau des services Cloud. Au sein d'une organisation DevOps / SRE "Follow the Sun", ce profil contribue à la supervision de la plateforme, au traitement des alertes et incidents de premier niveau, ainsi qu'à l'application des procédures d'exploitation définies par les équipes SRE. Missions Le Production Support Engineer sera notamment chargé de : Assurer la supervision opérationnelle de la plateforme. Surveiller les alertes CloudWatch et Elastic. Prendre en charge les incidents de premier niveau. Réaliser le triage et la qualification des incidents. Exécuter les runbooks d'exploitation. Réaliser les déploiements opérationnels. Exécuter les procédures de rollback. Assurer le suivi des tickets et la communication opérationnelle. Escalader les incidents complexes vers les équipes L2. Contribuer à l'amélioration continue des procédures d'exploitation

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.