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.
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 :
* 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
* Plateforme d'inférence dédiée, 83%... c'est la croissance de LeHibou en 2022, avec un chiffre d'affaires de 52 Millions d'euros ! LeHibou a été classé en 3ème position parmi les 500 sociétés françaises qui ont fait le plus de croissance (Classement Les Echos 2020) et poursuit activement son développement. Première plateforme d'intermédiation entre freelances et grandes entreprises dans le domaine de l'IT, LeHibou propose une nouvelle approche au secteur du Consulting Informatique en adoptant les nouveaux codes du freelancing. En utilisant l'intelligence artificielle et le Big Data, LeHibou permet une mise en relation rapide et efficace entre des entreprises (CAC40 & ETI) et les meilleurs freelances IT du marché. Un modèle hybride de « plateforme de services », avec une partie digitalisée et un accompagnement off-line réalisé par des équipes de choc ! Déjà plus de 72 000 consultants se sont inscrits sur la plateforme qui a ouvert des bureaux à Bordeaux, Toulouse, Nantes,
Lyon et qui entame désormais son expansion à l'international., New! Démarquez-vous en passant des tests de personnalité gamifiés. Lancez-vous dès maintenant, en découvrant les trois tests disponibles gratuitement!
Nous recherchons des personnes avec un recul :
- sur les plateformes modernes de Data Science (Cloud-Native, sur Kubernetes);
- sur le MLOps et AIOps en général;
- et idéalement avec des idées / un background sur les LLMs et l'Intelligence Artificielle dans son ensemble
Pour travailler avec les Data Fullstack pour :
- Définir l'architecture fonctionnelle de nos offres Data citées plus haut en suivant l'état de l'art et/ou les consignes d'architecture/sécurité du Groupe (pas forcément adaptées au cloud native)
- Traduire en développements ad hoc sur la base des briques techniques disponibles, en intégration de produits du marché
- Contribuer à la construction des Envs Python nécessaires à la Data Science au format docker (eg. OS, conda, pip, etc.)
- Contribuer au développement des chaines de CI/CD permettant le cycle de vie des plateformes (déploiement, MAJ, environnements utilisateur, etc.)
- Pour nos offres déjà qualifiées pour de la Prod (Domino Datalab pour le moment):
- Assurer le déploiement "as code"
- Assurer la supervision d'instances dédiées par client
- Améliorer la sûreté de fonctionnement des plateformes (appliquer les
méthodes SRE pour Cloud + K8s, rédiger des RFE auprès de l'éditeur,
etc.)
Cloud / Kubernetes : Expérience pratique (Admin / Troubleshooting / SRE)
- Monitoring : Expérience du monitoring/alerting avec des outils AIOps (Prometheus, ElasticSearch)
- Data Engineering : Expérience (pratique et/ou construction) des environnements de Data Science/ML : Python, Conda, Jupyterlab
- Automation : Expérience des chaînes de CI/CD (Gitlab-CI, ArgoCD)
Soft skills :
- Apprécie les infrastructures complexes
- Esprit critique
- Capacité à intéragir autant avec des Data Scientists qu'avec de l'IT
- Orienté.e utilisateur
Environnement de travail