À propos de l?équipe L?équipe :
DataOps / Datalab est une équipe de la division AI & Innovation du Groupe.
Notre travail est de mettre en place des plateformes Cloud-Native de Data Science / IA (Domino Datalab) clé-en-main pour l?ensemble des équipes Data du groupe. À ce jour, nous avons 15+ plateformes, utilisées par 25 gros clients, soit environ 700 Data Scientists du groupe. Actuellement, nous assurons l?installation, le déploiement et le support de 2 typologies de plateformes :
? Celles installées sur une ferme de GPUs Nvidia, installées sur des machines On-Premises, utilisables par toutes les équipes Data Science qui en font la demande
? Celles installées sur IBM Cloud Nous développons également des services / produits rattachés à ces plateformes : ? Up & Running : Le Model Hub : Catalogue de modèles LLM utilisables dans la banque.
L?AI Competency Center : Nous sommes délégués chez des clients du groupe pour sortir de terre des projets IA ? En cours : Plateforme d?inférence dédiée
Mission
Nous recherchons un profil type architecte DataOps, MLOps, AI pour participer au design technique, à l'implémentation en production, à l'industrialisation, et au support et à l'amélioration continue des produits et services d'IA pour les métiers et fonctions du groupe Vous travaillerez avec le front sur :
? L?élaboration, la mise en production, l'amélioration continue et le support opérationnel des fonctionnalités à valeur ajoutée autour des produits et services du Datalab : APIs, workflows MLOps, pipelines, dashboards, etc. You build it, you run it! ?
? Participer au maintien en conditions opérationnelles, à la supervision et à la fiabilisation des 15+ plateformes de Data Science de Production du Groupe
? Mettre en place les outils et bonnes pratiques, et accompagner les clients dans les démarches MLOps / LLMOps autour de ces outils.
? Accompagner les utilisateurs dans l'utilisation de frameworks de calcul distribué et/ou d'accélérateurs de calcul hardware (GPU).
? Renforcer les équipes de Support et d'accompagnement N3 du DataLab sur les plateformes et outils d'IA du groupe (best practices, mentoring, etc). Environnement technique de l?équipe Front
? 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
Profil candidat:
Notre équipe est passée de 4 à 15 personnes en 2ans et nous passons à 20 cette année. Elle est séparée en 3 « mini-équipes » :
? Front / AI Competency Center : Assurent le développement des solutions à offrir as-as-service et l?accompagnement des utilisateurs.
? Automation : Pratiques DevSecOps / GitOps. / MLOps / LLMOps
? GPU Grid System : Assurent l?administration des systèmes et un grid de GPU on premises
? Et un PO Nous travaillons de pair avec :
? Une équipe de DevOps pour les outils de plateformes (Vault, SSO etc...)
? Une équipe de SRE pour les plateformes d?infra
? Une équipe qui supporte le Datalake (Trino, Spark, et Minio)
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