Contexte : Le poste s'inscrit dans un environnement bancaire, au sein d'une équipe en charge de la conception, l'industrialisation et l'exploitation de plateformes Data, couvrant les technologies Big Data, l'IA/ML et les LLM on-premise.

Missions : Mise en œuvre et maintenance des pipelines de données et des chaînes d'intégration et de déploiement. Administration, optimisation et fiabilisation des traitements et pipelines Data. Déploiement et exploitation de plateformes dédiées aux cas d'usage Machine Learning et LLM on-premise. Mise en œuvre des pratiques ETL, orchestration, CI/CD, GitOps et industrialisation des chaînes Data. Administration, supervision, optimisation et fiabilisation des plateformes Data dans le respect des SLA, des procédures et des normes de sécurité.

Compétences requises : Maîtrise des environnements Hadoop, Hive, Spark, HDFS, YARN, ainsi que des formats Parquet et Avro. Expérience avec les outils MLOps tels que MLflow, Kubeflow et Airflow. Expérience dans des environnements fortement conteneurisés basés sur Kubernetes et OpenShift. Pratique de l'Infrastructure as Code, du GitOps et de l'automatisation des déploiements et opérations.

Profil : Minimum 3 ans d'expérience sur des environnements Data, Big Data, DataOps ou MLOps.

Conditions : Mission dans le cadre d'une consultation pour un poste de DataOps, environnement bancaire.