Contexte de la mission
Nous recherchons un profil expérimenté et orienté ?ownership produit? pour assurer la responsabilité technique d?une plateforme Data Science utilisée à grande échelle (plusieurs dizaines d?environnements MLOps/IA, cloud et on-premise, avec une communauté de centaines de Data Scientists). La mission s?inscrit au sein d?une équipe internationale d?une vingtaine d?experts organisée autour de pôles spécialisés (engineering, automation, infrastructure, product office, services).
Responsabilités principales
Pilotage technique du produit : assurer la conception, l?évolution et la feuille de route technique de la plateforme Data Science.
Conformité & sécurité : garantir la mise en ?uvre des standards de sécurité, de traçabilité, d?auditabilité et de contrôle d?accès.
Gouvernance déléguée : définir et implémenter les mécanismes permettant aux métiers et aux équipes IT d?opérer leur propre gouvernance sur le produit.
Support avancé & accompagnement : conseiller et accompagner les utilisateurs, décideurs métiers et IT dans l?adoption et les bonnes pratiques d?utilisation.
Supervision opérationnelle : suivre les opérations critiques (changements, mises à jour, déploiements) et anticiper les impacts inter-services.
Gestion des incidents : analyser les causes profondes, documenter et coordonner les résolutions avec les équipes concernées.
Amélioration continue : être force de proposition pour optimiser les processus internes et favoriser l?alignement avec les autres équipes IA & Données.
Relation fournisseurs : représenter le produit auprès des éditeurs, partenaires et équipes d?infrastructure.
Environnement technique
Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, OpenShift
Frameworks distribués : Spark, Ray, Dask, OpenMPI
GPU computing : CUDA, Rapids, NIMs, Nemo
Langages & environnements : Python (avancé), Shell scripting, Conda, R (optionnel)
MLOps : MLFlow, Kubeflow
CI/CD & DevSecOps : GitLab, GitLab-CI, ArgoCD, Argo Workflow, Artifactory, Hashicorp Vault
Profil candidat:
Profil recherché
Expérience confirmée en gestion technique de plateformes Data Science / MLOps dans un environnement complexe et à forte volumétrie.
Maîtrise des pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps et des environnements d?IA générative.
Capacité à interagir avec des équipes multidisciplinaires et internationales.
Sens du service, rigueur, autonomie et goût pour le travail collaboratif.
Appétence forte pour l?automatisation et le partage de connaissances.
Anglais courant obligatoire (documentation et échanges internationaux).
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