Senior Ops - Support Manager - Data & IA H/F

Elle développe en interne une plateforme de Data Science destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme comprend :

• un environnement d’exploration et de développement Python,
• un framework d’industrialisation des modèles et une librairie interne,
• une plateforme d’exécution des modèles en production,
• un outil d’animation de la communauté d’utilisateurs.

Elle met automatiquement à disposition des environnements de travail pour créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses et développer des agents IA. La plateforme compte plus de 500 utilisateurs et environ 400 containers en production., Ops - Infrastructure et exploitation

• Administrer, exploiter et automatiser les systèmes d’exploitation des clusters
• Construire et optimiser les images Docker, et assurer le run des containers de production
• Porter la vision technique de l’infrastructure et participer aux choix technologiques et d’évolution de l’architecture
• Optimiser le dimensionnement des ressources et les coûts associés
• Être l’interlocuteur privilégié des équipes infrastructure du groupe, qui fournissent les services managés on-premise utilisés par la plateforme
• Maintenir les composants à jour et contribuer aux déploiements applicatifs
• Participer à l’évolution des pipelines CI/CD (GitLab CI, GitOps) et de l’observabilité (logs, monitoring, traçabilité)
• Rédiger la documentation technique : architecture, gestion des changements et des incidents
• Assurer une veille technologique et participer à des POC

Support utilisateurs

• Être le premier point de contact des utilisateurs de la plateforme et les accompagner dans son utilisation
• Analyser et résoudre leurs difficultés
• Assurer le support de niveau 1 sur les incidents, avec l’objectif de résoudre au moins deux tiers des tickets à ce niveau
• Mettre en place et faire évoluer les outils et processus de support
• Communiquer auprès des utilisateurs sur les mises en production, les interruptions de service et les évolutions
• Remonter les besoins des utilisateurs et proposer des évolutions de la plateforme

Environnement technique

Langages : Python, Go, Bash

• Système : GNU/Linux
• Containers : Docker, Kubernetes
• DevOps : GitLab, GitLab CI, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Timoni, Buildkit, Artifactory
• Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana, ELK, Jaeger
• Sécurité et réseau : Vault, Traefik, Keycloak (OIDC, JWT), Cert-manager
• Données et stockage : PostgreSQL, ClickHouse, Redis, MinIO (S3), Portworx, Docker
• ELK
• GitLab
• GitLab CI
• GitOps
• Grafana
• Helm
• Keycloak
• Kubernetes
• Kustomize
• PostgreSQL
• Prometheus
• Python
• Redis
• SQL, Profil recherchéSolides compétences en ingénierie système ou DevOpsBonne maîtrise de Kubernetes, y compris l’architecture et l’administration de clustersBonnes connaissances de GitLab et des pratiques CI/CD, ainsi que de l’approche GitOps (ArgoCD)Observabilité dans un contexte Kubernetes (Prometheus, AlertManager, Grafana)Connaissances réseau et sécurité : reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, OIDC, JWT), gestion des secrets (Vault)Programmation en Python et SQLQuelques notions de Data Engineering ou de Data Science, suffisantes pour comprendre les usages des utilisateursExpérience de 8 ans minimum dans la mise en place et l’exploitation d’outils et de processus de supportOrientation utilisateur et sens du serviceGrande autonomie, notamment pour rechercher des solutions par vous-mêmeRigueur, organisation et proactivitéCapacité à prioriser et à mener plusieurs sujets en parallèleEsprit d’équipeBonne communication en français et en anglaisAppréciés : Expérience de 8 ans minimum sur des sujets ML ou IAAppréciés : PostgreSQLAppréciés : ELK, ReactJS, 1. Solides compétences en ingénierie système ou DevOps

1. Bonne maîtrise de Kubernetes, y compris l’architecture et l’administration de clusters
2. Bonnes connaissances de GitLab et des pratiques CI/CD, ainsi que de l’approche GitOps (ArgoCD)
3. Observabilité dans un contexte Kubernetes (Prometheus, AlertManager, Grafana)
4. Connaissances réseau et sécurité : reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, OIDC, JWT), gestion des secrets (Vault)
5. Programmation en Python et SQL
6. Quelques notions de Data Engineering ou de Data Science, suffisantes pour comprendre les usages des utilisateurs
7. Expérience de 8 ans minimum dans la mise en place et l’exploitation d’outils et de processus de support
8. Orientation utilisateur et sens du service
9. Grande autonomie, notamment pour rechercher des solutions par vous-même
10. Rigueur, organisation et proactivité
11. Capacité à prioriser et à mener plusieurs sujets en parallèle
12. Esprit d’équipe
13. Bonne communication en français et en anglais
14. Appréciés : Expérience de 8 ans minimum sur des sujets ML ou IA
15. Appréciés : PostgreSQL
16. Appréciés : ELK, ReactJS

EUR

Français Cluster Prometheus Bash Anglais Intelligence artificielle ELK SQL Grafana Git Création d’une base documentaire Pro-activité Gestion des changements Veille technologique Kubernetes Python Autonomie Proxy PostgreSQL React JS Monitoring Docker

Cloud privé on-premise, Taux journalier :Salaire selon profil

Dans le secteur bancaire, vous rejoignez une direction Data dont l’équipe accompagne les métiers dans leurs projets de Data Science, de l’identification des cas d’usage jusqu’à la mise en production. L’équipe est internationale et fonctionne de façon assez autonome au sein d’un grand groupe. Elle regroupe des Data Scientists, un pôle ML Engineering et une équipe projets IA.