Le client est acteur majeur du secteur bancaire.
CONTEXTE :
Notre travail est de mettre en place des plateformes Cloud-Native de Data Science (Domino Datalab) clé-en-main pour l?ensemble des équipes Data du groupe.
À ce jour, nous avons 25 gros clients, représentant au total près de 700 Data Scientists utilisant nos plateformes.
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 (et où votre accompagnement sera très bénéfique !) :
Plateforme d?inférence dédiée
Notre équipe est passée de 4 à 12 personnes en 2ans et nous passons à 16 cette année.Elle est séparée en 3 « mini-équipes » :
Front : Assurent le développement des solutions à offrir as-as-service et l?accompagnement des utilisateurs.
Automation : Assurent les déploiements, le devsecops
Back : Assurent l?administration des systèmes
? Et un PO, sous l?eau. 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)
MISSION
Nous recherchons un profil type Solutions Architect / PO pour nous prêter main forte : une personne avec pas mal de bouteille côté technique, qui aime mettre les mains dedans quand il le faut, et qui aime aligner la tech avec le business.
Votre rôle :
Mettre en place et assurer le suivi de notre roadmap technique, notamment pour la plateforme d?inférence
Être le contact principal entre les clients et l?équipe technique, on se rapprocherait ici d?un côté avant-vente + professionnal services de type société de logiciel : qui sait les intrications de Kubernetes, creuser les besoins, et les retranscrire dans la vision produit.
Profil candidat:
Notre environnement technique
Plateforme de Data Science (Domino Datalab)
Cloud native / Kubernetes Centric (Stateful workloads, stockage multi-AZ, GPUs, etc.)
Stack Domino DataLab cloud-native dans K8s:
Platform: ElasticSearch, MongoDB, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, etc...
Environnements de Dev interactifs: (code server, Jupyterlab, Jupyter, etc.)
GPUs Nvidia (A100, V100, DGX, Infiniband, etc.)
Clusters de compute distribues: (Spark, ray, dask, mpi, etc.)
Outils de monitoring AIOps (Prometheus, Grafana, Elastic Stack)
Infrastructure: Cloud IBM (possibilité d'ouverture multi-cloud) + Bare Metal Cloud (on premise)
+ récemment : nous commençons à travailler avec Red Hat OpenShift AI pour le côté IAVotre profil
- Diplômes / Niveau d?étude : N/A, peu importe d?où vous venez, nous considérons que ce sont vos expériences et votre vision du métier qui priment
- Niveau d?expérience : SéniorCompétences attendues :
Concevoir une architecture robuste et évolutive, en lien étroit avec les objectifs business.
Agir comme interface entre des équipes techniques et des clients exigeants, en traduisant des problématiques complexes en solutions pragmatiques.
Piloter la roadmap produit via une gestion agile et orientée utilisateur, tout en assurant le suivi, la qualité et la sécurité de la plateforme.
Coordonner et fédérer autour d?un projet ambitieux d?infrastructure Data Science / IA Générative
Expérience technique à connaître idéalement :
- Cloud / Kubernetes : Admin / Troubleshooting / SRE
- Monitoring/Alerting, idéalement avec des outils AIOps (Prometheus, ElasticSearch)
- Data Engineering : pratique et/ou construction des environnements de Data Science/ML : Python, Conda, Jupyterlab
- Automation : Expérience des chaînes de CI/CD (Gitlab-CI, ArgoCD)
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