Ml Engineer

Dans le cadre de sa prestation, l'intervenant externe évoluera au sein de la direction de la Data et les métiers et les pays dans leurs projets de Data science, depuis la génération de use case jusqu?à la mise en production.

Notre équipe, dynamique et internationale, au profil « start-up » intégrée à un grand groupe, regroupe des profils de Data scientist experts en Machine Learning (computer vision, NLP, scoring), un pôle ML engineering capable d'accompagner les DataScientists lors de l'industrialisation des modèles développés (jusqu'à la mise en production) ainsi qu?une équipe AI Projects.

AI Delivery met aussi à disposition des lignes de métiers la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte
- une plateforme d'exploration et de développement Python, Sparrow Studio, développée in-house par une équipe dédiée
- un framework d'industrialisation des modèles de Datascience, Sparrow Flow, ainsi qu'une librairie InnerSource ?pyPF? facilitant les développements des Data Scientist.
- une plateforme d'exécution des modèles de Datascience, Sparrow Serving
- et un outil de Community Management, Sparrow Academy

L?équipe Technical Office, composée principalement de MLOps Engineers, a pour principale mission d?être garante de la qualité des livrables de l?ensemble de la direction, de les déployer sur le cloud privé du Groupe, « dCloud » et enfin d?assurer la haute disponibilité de l?ensemble de nos assets.

Cette équipe conçoit, développe et maintient des plateformes et des frameworks de data science.

PF fait appel a une prestation en AT pour assurer l?évolution et la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets.

Le prestataire aura la charge de la disponibilité et de la stabilité de nos différentes plateformes data avec un focus particulier sur notre asset Sparrow. Le prestataire intègrera l?équipe du Technical Office. DevOps, MLOps, Data Science, Cloud sont les moteurs de son quotidien.

Les sujets traités par l?équipe sont variés:

- Participer à la conception architecturale cloud et data ;
- Participer à la maintenance/l?évolution des frameworks de data science existants (Python) ;
- Participer à la maintenance/l?évolution des services web et opérateurs kubernetes existants (Golang) ;
- Participer à la maintenance/l?évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) ;
- Participer à la maintenance/l?évolution du code d?IaC (Terraform, Bash) ;
- Participer à la maintenance/l?évolution de l?outillage DevOps (Gitlab runners, BuildKit, ArgoCD, ArgoWorkflows, ArgoEvents, etc.) ;
- Participer à la maintenance/l?évolution de l?outillage DevSecOps (Vault, Keycloak, Sparrow IAM, etc.) ;
- Participer à la maintenance/l?évolution de l?Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité) ;
- Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme ;
- Être force de proposition et participer aux POCs.

Stack Technique de l?équipe:

- Langages : Python, Golang, Bash
- GNU/Linux
- Kubernetes
- DevOps tooling : Docker, Buildkit, Gitlab, GitlabCI, Artifactory, ArgoCD, Helm, Kustomize
- Cloud services : Certmanager, Redis, Grafana, Jaeger, Prometheus, ELK, MinIO, Postgres

Pre requis:

- Expérience dans la prestation de 5 ans mêlant le développement, l?infrastructure et le cloud ;
- Très bonnes connaissances en Intelligence Artificielle ;
- Très bonnes connaissances en Architecture logicielle et cloud ;
- Orienté clients, capacité à collaborer et communiquer à l?oral et à l?écrit ;
- Niveau d?anglais correct à l?écrit et à l?oral ;
- Méthodique et autonome
- Intéressé par le monde open source