Description du poste
Au sein du pôle Direction de la Transformation Technologique, la Direction Data & IA a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de lIntelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle sappuie pour cela sur la fonction de Chief Data Officer Groupe et le DataLab Groupe & AI Factory Group, pôles de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe.
Le DataLab Groupe & AI Factori Group disposent de toutes les compétences Data coopérant au sein de Squads pluridisciplinaires selon une méthode interne dinspiration Agile :
· Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI,
· Data Science Analytique et Sémantique pour concevoir des algorithmes dIntelligence Artificielle basés sur lopen source exploitant respectivement des données structurées (tabulaires) et des données non structurée (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe,
· Gestion de projets qui avec lensemble des partenaires et équipes techniques du DataLab Groupe, permet d'identifier et étudier les opportunités, cadrer les projets et en coordonner la réalisation.
Rattaché hiérarchiquement au Responsable Technique du service technologies Data&IA, vos missions (non exhaustives) seront :
· Architecture Cloud & Infrastructure :
o Concevoir des architectures Cloud-Native (AWS ou GCP) répondant aux exigences de disponibilité, performance, sécurité et coûts, en lien avec les enjeux métiers et SI.
o Accompagner les projets dans le choix, la mise en œuvre et lurbanisation des services cloud, CI/CD, conteneurisation et automatisation.
o Assurer la cohérence des architectures avec les standards et les normes du groupe Crédit Agricole (urbanisation, conformité, sécurité, interopérabilité).
o Intégrer des services cloud managés et/ou containerisés selon les besoins (EKS, ECS, Lambda, App Services).
· Automatisation & Déploiement :
o Gérer les environnements DevOps : software factory, packaging, intégration continue, mise en production.
o Mettre en place des environnements reproductibles via Terraform ou CloudFormation.
o Industrialiser les pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins).
o Industrialiser les déploiements applicatifs (containerisation Docker, Helm & Kustomize charts, ArgoCD).
· Sécurité & Conformité :
o Appliquer les bonnes pratiques DevSecOps : IAM, gestion des secrets, configuration des WAF, audits de sécurité.
o Intégrer les contrôles de sécurité automatisés dans les chaînes de déploiement.
· Observabilité et MCO :
o Superviser les plateformes cloud : Gérer les logs, alertes et dashboards pour le suivi temps réel.
o Configurer les outils de monitoring (Prometheus, Grafana, CloudWatch, ELK).
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