Senior Ops / Support Manager - Plateforme Data & IA

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., Ce rôle réunit deux volets. Côté Ops, vous êtes responsable de l?infrastructure qui supporte la plateforme. Côté Support, vous êtes l?interlocuteur des utilisateurs.

Il s?agit d?un poste technique avant tout. Nous cherchons un profil ingénieur système ou DevOps qui souhaite se rapprocher des utilisateurs, et non un profil de support généraliste., 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, Solides compétences en ingénierie système ou DevOps Bonne maîtrise de Kubernetes, y compris l?architecture et l?administration de clusters Bonnes 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 SQL Quelques notions de Data Engineering ou de Data Science, suffisantes pour comprendre les usages des utilisateurs Expérience dans la mise en place et l?exploitation d?outils et de processus de support

Savoir-être

Orientation utilisateur et sens du service Grande autonomie, notamment pour rechercher des solutions par vous-même Rigueur, organisation et proactivité Capacité à prioriser et à mener plusieurs sujets en parallèle Esprit d?équipe Bonne communication en français et en anglais, Expérience sur des sujets ML ou IA PostgreSQL ELK, ReactJS

Cloud privé on-premise

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.