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L'équipe IA SFR Analytics se dote d'un nouvel outil d'entraînement, de serving et de monitoring de ses modèles. Cet outil, nommé "Plateforme MLOps" en interne, doit être livré en juin et s'appuyer sur un panel de services proposés à la fois par GCP et par l'IT SFR. Plus précisément, les technologies utilisées par la plateforme seront : - GCP Workstations : l'environnement de développement - notebooks/Rstudio Server/codeOSS Server - GCP Bigquery - GCP GCS - GCP Vertex - SFR Gitlab - SFR Harbor (container registry) - SFR Nexus (package manager) - SFR Airflow (ordonnanceur) La plateforme MLOps comprendra deux modes d'utilisation : - Portage d'applications existantes - MLOps mainstream GCP La mission actuelle vise à : - recetter la plateforme dans son volet de portage - démarrer la migration des projets de Data Science SFR Analytics sur cette plateforme de portage A date, l'équipe administre trois serveurs physiques on-prem et y fait tourner l'ensemble de ses projets de data science. Les technos utilisées pour chaque étape du workflow de ML sont détaillées ci-dessous : - Analyse exploratoire / entraînement de modèles : - Le data scientist démarre un container docker sur l'un des serveurs linux. - Ce container expose un Rstudio server (équivalent notebook) auquel le data scientist se connecte. - A partir de cet environnement de travail, le data scientist peut : - installer de manière persistante les packages R/Python dont il a besoin pour son projet - se connecter à notre DWH Bigquery pour requêter, récupérer ou y remonter des données - exploiter de manière non capée les cpus et la ram de la machine hôte - entraîner des modèles - analyser leur performance - sauvegarder sur disque persistant le ou les modèles retenus ainsi que la base d'apprentissage et les fichiers de QOD associés (distributions des variables de la base d'apprentissage) - préparer le ou les scripts d'inférence du modèle, qui, au sein d'un container similaire, loaderont le modèle sauvegardé, réaliseront l'inférence en batch, et remonteront les outputs du modèle (probas et métriques de QOD des variables d'entrée notamment) sur Bigquery et/ou sur fichiers locaux - pusher son code sur un serveur Gitlab on-prem pour partage et versioning - Inférence du modèle : - Un container identique au container d'apprentissage mais dépourvu de Rstudio server est démarré de manière automatique par un worker Airflow afin de réaliser un batch d'inférence. Les dossiers contenant les packages, les scripts et les artefacts nécessaires à l'inférence sont montés au run dans le container. - Le container exporte ses résultats (probas et métriques de QOD des variables d'entrée notamment) sur BigQuery et/ou sur disque. - Monitoring : - Une application R shiny portée par un shiny-server accède aux fichiers locaux et/ou aux données remontées sur Bigquery par les jobs d'inférence et affiche : - le suivi des distributions des inputs du modèle - l'évolution des performances à froid du modèle (dans le cas des modèles supervisés et une fois que l'on dispose de suffisamment de recul temporel) Dans le fonctionnement en mode "portage", les modifications sont les suivantes : - Analyse exploratoire / entraînement de modèles : - le container de développement / exploration / training ne tourne plus sur nos machine on-premise mais sur GCP workstations - il ne sert plus uniquement une interface Rstudio Server mais également un jupyterlab et un code-oss (au choix du data scientist) - les artefacts, dont les binaires de modèles entraînés, les packages installés et les autres fichiers créés depuis notre IDE web ne sont plus stockés sur nos serveurs mais sur un bucket GCS - le lien vers Gitlab demeure fonctionnel pour le versioning des codes, mais Gitlab devient également responsable du déploiement du traitement d'inférence : - dans un projet GCP "lab" dédié au prototypage, accessible depuis les workstations et depuis la chaîne de ci Gitlab. - dans un projet GCP "run" dédié à la production, accessible uniquement par la ci/cd Gitlab. - Inférence du modèle : - le container exécutant le traitement batch reste démarré par un appel du serveur Airflow, mais le service Airflow SFR Analytics est remplacé par le service Airflow de l'IT SFR - le container n'est donc plus démarré sur nos serveurs mais sur un Cloud Run en mode job - ce Cloud Run peut être rattaché aux environnements "lab" ou "run" - Monitoring : - l'application shiny de monitoring n'est plus servie par un shiny-server on prem mais est conteneurisée et portée par un Cloud Run tournant en mode service - l'application shiny de monitoring ne lit plus ses données depuis les disques de nos serveurs mais depuis le dataset Bigquery et/ou le bucket GCS où elles sont stockées - de même, le Cloud Run exécutant le shiny peut être rattaché aux environnements "lab" ou "run" Comme dit en introduction, la mission consiste à : - recetter le fonctionnement de la plateforme MLOps en mode portage : fonctionnalités détaillées ci-dessous - démarrer la migration des projets de data science SFR Analytics sur cette plateforme de portage. Par migration des projets de data science existants, on entend le portage des étapes - d'analyse - d'entraînement/test/validation des modèles - de mise en production - et de monitoring des modèles ces deux objectifs peuvent être menés conjointement, la migration des use-cases existants représentant une opportunité de recette en elle-même. La recette inclut notamment les points suivants : - recette de la workstation : - de ses configurations et containers préparamétrés, qui doivent notamment : - proposer : - un ide fonctionnel : Rstudio server, jupyterlab ou code-oss au choix du datascientist - tout le socle permettant l'utilisation des binaires métiers (Python, R, Java, git) ainsi que l'installation / compilation des packages requis par le projet - être démarrés avec : - un montage fuse d'un ou plusieurs buckets GCS en guise de stockage persistant non rattaché à la VM sous-jacente - une authentification GCP héritée de la connexion aux workstations via la console GCP - être connectés à : - Bigquery - GCS - Cloud Run - Gitlab - Harbor - Nexus - de la possibilité de proposer des merge requests sur le repo Gitlab des images docker accessibles par la workstation - ainsi que sur le repo des configuration des clusters de workstations (terraforms) - recette des templates de ci Gitlab de la plateforme, qui doivent notamment permettre de : - builder les images docker d'inférence et de monitoring - créer / modifier les dags exécutés par le serveur Airflow - recette du fonctionnement d'Harbor (container registry) : - check que GCP workstations et Cloud Run se connectent bien à Harbor - check que Gitlab peut pusher les images qu'il a buildées sur notre repo Harbor - recette du fonctionnement de Nexus (package manager) : - check du bon fonctionnement en tant que proxy des principaux repos publics (conda, pypi, cran, posit package manager, huggingface notammment), tant en lab qu'en run - recette du fonctionnement de Airflow (sur l'environnement de run) : - check de la bonne exécution des dags - check de la bonne récupération des logs de tâches GCP dans l'UI Airflow indispensable: '- bonne maîtrise du workflow des projets de machine learning - maîtrise de git et de la chaîne de ci/cd gitlab - maîtrise de docker - maîtrise de l'écosystème GCP, et particulièrement des services mentionnés dans la section "cadre et environnement" (les certifications GCP seront un plus) - connaissance du langage R -expérience de développement de modèles de machine learning Souhaite 'Datascience : analyses descriptives multi variées - recommandations métier issues de ces analyse, La plateforme MLOps comprendra deux modes d'utilisation : - Portage d'applications existantes - MLOps mainstream GCP La mission actuelle vise à : - recetter la plateforme dans son volet de portage - démarrer la migration des projets de Data Science SFR Analytics sur cette plateforme de portage A date, l'équipe administre trois serveurs physiques on-prem et y fait tourner l'ensemble de ses projets de data science. Les technos utilisées pour chaque étape du workflow de ML sont détaillées ci-dessous : - Analyse exploratoire / entraînement de modèles : - Le data scientist démarre un container docker sur l'un des serveurs linux. - Ce container expose un Rstudio server (équivalent notebook) auquel le data scientist se connecte.

Nous recherchons un Ingénieur Systèmes confirmé (F/H) avec une solide expérience en rédaction de spécifications, gestion des exigences et coordination des développements logiciels. Le poste s'articule également autour d'un rôle de Product Owner, garant de la bonne définition et priorisation des besoins utilisateurs. Vos missions : * Rédiger et maintenir les spécifications fonctionnelles et techniques. * Exprimer et formaliser les exigences systèmes en utilisant l'outil DOORS. * Définir, analyser et suivre les user stories (méthodologie Agile). * Collaborer avec les équipes de développement (notamment en C++) pour assurer la cohérence technique et fonctionnelle. * Jouer un rôle de Product Owner : recueillir les besoins métiers, prioriser le backlog, assurer la vision produit et coordonner les parties prenantes. * Contribuer à la validation et la vérification des solutions développées.

Le Service DGSI/DIT/PRISM, a la responsabilité de la fourniture des services informatiques aux métiers et utilisateurs du client. Il assure plusieurs types de missions réalisées par plusieurs sections dont en particulier : MPS - Management des Produits et Services : Responsable de l'offre de service « run », de la mise en œuvre et du respect des SLA et de la relation client sur le run. La section assure : - La surveillance des applications - La gestion des incidents - La gestion des changements - La gestion des problèmes - La coordination des plans d'actions - La relation avec les métiers - Les communications sur l'état du SI - La définition des modèles opérationnels - Les définitions et les modifications des processus couvrant toutes les activités ci-dessus. Activités : La prestation consiste à conduire des activités de management d'incidents, de changements et de problèmes regroupés au sein d'une tour de contrôle. La prestation consiste à assurer le pilotage application. Le périmètre est l'ensemble des applications et des infrastructures du client., Intermédiaire (1 an à 3 ans) : -Connaître les processus de gestion des incidents, des changements, des problèmes -Connaître les outils ITSM -Connaître les architectures logicielles : monolithique, microservices -Connaître les outils de sécurité informatique : IAM, chiffrement, sécurité réseau -Organiser les téléconférences de résolution d'incident (Skype, Teams) -Relever les minutes des réunions -Rédiger les comptes rendus de réunions -Gérer le temps de parole des intervenants en réunions -Utiliser les outils bureautiques (Excel, Word, PowerPoint, Power BI) -Utiliser les outils de communication (Skype, Teams, Outlook) -Maîtrise de l'anglais professionnel

Recherche accompagnateur(trice) de tourisme équestre indépendant(e) et polyvalent(e) pour balades à thème le week-end, jours fériés ou vacances. Qualités pédagogiques et créatives seront un plus, ainsi qu'une approche éthologique des chevaux. Une connaissance des circuits de randonnées dans la forêt de Rambouillet et la Vallée de la Chevreuse serait appréciée.

du contact, et goût du terrain - Intérêt pour les enjeux écologiques et la performance énergétique, * Analyse des besoins des clientsCette compétence est indispensable * Prospection commercialeCette compétence est indispensable * Suivre, animer et développer son portefeuille clients dans le périmètre attitré (géographique, sectoriel…)Cette compétence est indispensable * Adaptation de l'offre commerciale * Appliquer la politique commerciale de l'entreprise et en être le garant * Assurer le lien entre ses clients et les fonctions support de l'entreprise * Conduire les négociations commerciales : prix, délais, promotions et conclure la vente (bons de commande, contrats de vente…) * Etablir un devis * Etablir un plan de tournée de prospection (ciblage, interlocuteurs, préparation de dossiers techniques) * Evaluer la satisfaction client * Fournir un service de qualité * Maîtriser les services proposés par l'entreprise, ainsi que le cadre légal et réglementaire * Planification des visites clients * Présentation de produits techniques * Techniques commerciales Permis * A - Moto

Prospecter de nouveaux clients et développer un portefeuille Identifier les besoins clients Négocier et conclure les ventes Suivre et fidéliser les clients existants Atteindre les objectifs commerciaux fixés

Si vous avez l'esprit d'équipe et l'envie de travailler dans une ambiance dynamique, postulez pour rejoindre le réseau N°1 d'agences automobiles !, En tant qu'agent commercial au sein du point de vente, vous exercerez le poste de commercial pour le compte de Ewigo. Vous serez en charge des missions suivantes : - Accompagnement des clients dans leur projet automobile Vous accompagnerez au mieux les clients, qu'ils soient vendeurs ou acheteurs, dans leur projet d'achat automobile, en les conseillant et en répondant à leurs demandes. - Développement et fidélisation du portefeuille client Afin de développer le portefeuille de clients, vous serez en charge de la prospection, qu'elle soit téléphonique ou hors agence pour promouvoir les véhicules en mandat. Au quotidien vos missions seront animées par une forte présence terrain afin d'être toujours au contact du client. Vous êtes garant de la satisfaction de ceux-ci, pour cela vous animerez le portefeuille et vous fidéliserez les clients en les suivant tout le long du processus d'achat ou de vente. - Vente des véhicules et des services additionnels En tant que commercial, vous assurez le cycle complet d'une vente, de la prospection, à l'entrée du mandat, la vente du véhicule, la vente des services additionnels et la livraison du véhicule, tout en promouvant l'ensemble des services additionnels proposés par Ewigo. Nous saurons vous challenger au quotidien pour vous permettre d'exprimer pleinement votre potentiel et évoluer au sein de notre équipe. Le relationnel et la proximité seront le maître mot de votre accompagnement. En tant que commercial au sein du réseau Ewigo, vous serez garant du respect de l'image, des normes de l'enseigne et de la charte véhicule.

Si vous avez l'esprit d'équipe et l'envie de travailler dans une ambiance dynamique, postulez pour rejoindre le réseau N°1 d'agences automobiles !, En tant qu'agent commercial au sein du point de vente, vous exercerez le poste de commercial pour le compte de Ewigo. Vous serez en charge des missions suivantes : - Accompagnement des clients dans leur projet automobile Vous accompagnerez au mieux les clients, qu'ils soient vendeurs ou acheteurs, dans leur projet d'achat automobile, en les conseillant et en répondant à leurs demandes. - Développement et fidélisation du portefeuille client Afin de développer le portefeuille de clients, vous serez en charge de la prospection, qu'elle soit téléphonique ou hors agence pour promouvoir les véhicules en mandat. Au quotidien vos missions seront animées par une forte présence terrain afin d'être toujours au contact du client. Vous êtes garant de la satisfaction de ceux-ci, pour cela vous animerez le portefeuille et vous fidéliserez les clients en les suivant tout le long du processus d'achat ou de vente. - Vente des véhicules et des services additionnels En tant que commercial, vous assurez le cycle complet d'une vente, de la prospection, à l'entrée du mandat, la vente du véhicule, la vente des services additionnels et la livraison du véhicule, tout en promouvant l'ensemble des services additionnels proposés par Ewigo. Nous saurons vous challenger au quotidien pour vous permettre d'exprimer pleinement votre potentiel et évoluer au sein de notre équipe. Le relationnel et la proximité seront le maître mot de votre accompagnement. En tant que commercial au sein du réseau Ewigo, vous serez garant du respect de l'image, des normes de l'enseigne et de la charte véhicule.