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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).

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. L’objectif est de structurer et d’industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d’IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d’outiller le passage à l’échelle de l’agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d’un produit agentique (de la conception à l’exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l’enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d’usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d’usage et critères d’acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l’avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l’amélioration continue.

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Notre plateforme data science sur Azure est en construction. Le platform engineer a deux activités : - le déploiement de l'infrastructure as code sur le cloud - le développement de pipeline CI/CD pour les usages data science qui sont en cours d'industrialisation. Les missions de l'équipe sont : - Assurer le maintien en condition opérationnelle, l’évolutivité et la connaissance de la plateforme Microsoft Azure CLAUDI.IA - Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et de leurs produits industriels de data science - Apporter un support fonctionnel et technique aux directions métiers Objectifs et livrables La Société devra fournir les prestations suivantes : En tant que platform engineer sur notre plateforme CLAUD.IA. Assurer un rôle de : - concepteur et de développeur de pipelines CI/CD Data et Machine Learning mise en œuvre dans le cycle de vie des produits data science - concepteur et de développeur de pipelines CI/CD de création de ressources Azure, de web applications et d'environnements de travail à destination des data scientists

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe

Contexte Dans le cadre du développement d’une Squad Usages Data Avancés & IA , nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour contribuer à la conception, l’industrialisation et l’amélioration continue de solutions data à forte valeur ajoutée. Vous évoluerez dans un environnement orienté DataOps , MLOps et industrialisation de solutions analytiques, au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, DevOps, Product Owner…). La squad intervient sur : La conception et la maintenance d’applications data L’amélioration continue des produits existants La construction de nouveaux usages Data & IA Vos missions Conception & Architecture Participer à la définition des solutions applicatives data Contribuer aux choix d’architecture (batch, streaming, microservices data) Concevoir des pipelines robustes, scalables et performants Développement & Intégration Construire et maintenir des pipelines ETL / ELT (données structurées et non structurées) Développer des traitements en Python (PySpark, FastAPI) et SQL Intégrer des flux temps réel via Kafka / Spark Réaliser les phases d’intégration et de recette technique Industrialisation – DataOps / MLOps Mettre en œuvre des chaînes CI/CD et de déploiement (Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions) Industrialiser des modèles statistiques ou de Machine Learning Versionner données, modèles et code Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements Assurer l’observabilité des solutions (ELK, Prometheus/Grafana, MLflow) Qualité & Amélioration Continue Mettre en place des tests automatisés (Pytest) Maintenir un haut niveau de qualité de code (SonarQube) Améliorer l’efficacité des processus Maintenir une documentation claire et à jour Collaboration Travailler en étroite collaboration avec les membres de la squad Préparer des datasets pour l’exploration et l’analyse Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions Docker Kubernetes GitHub Actions ou GitLab CI Compétences techniques requises Langages & Frameworks: Python (PySpark, FastAPI), SQL Big Data & Streaming: Apache Spark, Apache Kafka Bases de données: PostgreSQL, Teradata, MySQL MLOps / CI-CD / Conteneurisation: Docker, Kubernetes, GitHub Actions ou GitLab CI Qualité & Observabilité: Pytest, SonarQube, Stack ELK, Prometheus / Grafana, MLflow

Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform, un acteur majeur de la gestion d’actifs quantitatifs recherche un Senior Data Engineer très opérationnel pour accompagner et faire monter en compétence une communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Le rôle est central : interface entre les feature teams et les équipes plateforme, avec une forte dimension technique et stratégique. MissionsSupport technique hands-on Accompagnement direct des équipes sur leurs problématiques data Développement et optimisation de pipelines end-to-end Identification et réduction de la dette technique Mise en place d’outillage (tests, automation, AI agents…) Amélioration de la Developer Experience Data Platform Evangelism Promotion et adoption quotidienne de la plateforme Partage des best practices et des standards Veille technologique et diffusion interne Animation de communauté de pratique Upskilling & Transmission Évaluation du niveau des équipes Mise en place de formations, workshops, contenus techniques Création de documentation et supports techniques Feedback & Amélioration continue Collecte des besoins utilisateurs Collaboration étroite avec les équipes plateforme Validation technique des assets produits Stack TechniqueCloud AWS (S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation) CloudFormation / CDK Lambda, Fargate Data Engineering Python avancé Spark / Pandas Airflow Parquet Apache Iceberg DevOps CI/CD Jenkins SonarQube Conda Infra-as-Code (idéalement CDK en Python)

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e ML Ops pour une grande entreprise internationale ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 5 ou plus années d'expérience en tant que ML Ops/Data Scientist ; tu maîtrises MLflow ou outils similaires ; tu as déjà travaillé dans un environnement GCP/BigQuery ; tu as un anglais professionnel. Tes missions … ✨ Définir et mettre en œuvre un cadre de bonnes pratiques ML Engineering (tests, qualité, versioning, monitoring…) ✨ Concevoir, construire et maintenir des modèles de Machine Learning en lien avec les Data Scientists ✨ Industrialiser les modèles via des pipelines de ré-entraînement, d’évaluation et de déploiement automatisés ✨ Contribuer à la roadmap produit ML : arbitrages techniques, exploration technologique, priorisation ✨ Développer des systèmes de monitoring en temps réel pour la supervision des modèles et des flux de données ✨ Enrichir la plateforme ML avec de nouveaux outils et composants (frameworks, patterns, modules d'observabilité…) ✨ Participer activement à la vie agile de l’équipe (rituels, pair programming, veille technologique) ✨ Porter les bonnes pratiques ML en transverse auprès des autres entités du groupe, en France et à l’international ✨ Accompagner les Data Scientists dans la montée en maturité technique, notamment sur les pratiques de software engineering ✨ Garantir la qualité du code produit et participer à son amélioration continue TT: 2 jours par semaine. Démarrage: rapide. Relation: CDI ou freelance. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉

Conception, développement et maintenance des applications back-end robustes en Python, tout en intégrant des fonctionnalités liées à l’IA (Machine Learning, API IA, pipelines de données). Cette mission inclut la mise en production de services performants, sécurisés et évolutifs, en collaboration avec les équipes Data Scientist et IA. - Développement des API et des services back-end en Python - Intégration des modèles IA ou des services d’IA (API, microservices) dans les applications - Conception et maintenance des pipelines de données pour l’entraînement et l’inférence - Assurance de la qualité du code (tests unitaires, intégration continue) - Participation à la mise en place de CI/CD et à l’industrialisation des solutions IA - Collaboration avec les Data Scientists pour transformer les prototypes en solutions scalables - Respect des normes de sécurité et de conformité - Programmation orientée objet et des principes SOLID. - Langages : Python (avancée) - Frameworks Back-End : FastAPI (ou équivalent) - Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch - Outils DevOps : Docker, Git, CI/CD - Cloud : Kubernetes - IA / ML : concepts fondamentaux (classification, NLP, vision), et des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch - Pratiques MLOps (monitoring, retraining) - Pratiques de DataEngineer (frameworks PANDAS et POLARS)

Prestations demandées RESPONSABILITES - Conception et implémentation des pipelines de données : • Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). • Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. • Travailler avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. - Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements : • Mettre en place des processus d’industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. • Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. • Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l’exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. - Gestion des données et optimisation des performances : • Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d’architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). • Assurer une surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l’intégrité des jeux de données. - Sécurité et gouvernance des données : • Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. • Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l’alignement avec les politiques et processus définis. • Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes

Bonjour, Actuellement je suis a la recherche d'un profil , Développeur IA Python (AI-Native Developer) Profil recherché : Développeur Python expérimenté, expert en IA/ML et maîtrisant le vibe coding, capable de développer rapidement des solutions innovantes avec assistance IA tout en garantissant la qualité et la maintenabilité du code. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe Un anglais courant!

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)