Description

Au sein Kering Digital, l’équipe Data Intelligence est un centre d’expertise sur l’utilisation de la donnée pour le groupe et ses Maisons. Nous avons développé des expertises autour de la business intelligence (BI), l’analyse de données et l’intelligence artificielle (AI) pour répondre aux problématiques business du groupe. Nous avons des équipes à Paris et à Shanghai.

L’équipe Data science and Machine learning (DSML) platform est responsable de la mise en place de l’environnement de travail et des outils pour les data scientists et data analysts au niveau du Groupe et des Maisons, afin de leur permettre d’explorer efficacement la donnée, de développer des modèles de machine learning et de les déployer en production. Pour cela, nous utilisons des services managés et des outils internes et nous collaborons avec l’équipe IT.

Nous sommes actuellement à la recherche d’un(e) MLOps Engineer pour intégrer l’équipe .

Votre opportunité

Vous travaillerez à l’opérationnalisation des projets de data science sur l’existant AWS, et à terme sur la nouvelle Data Platform sur GCP, basée sur une organisation Data Mesh. Vous utiliserez vos connaissances sur les services des plateformes de cloud computing pour développer, gérer et automatiser les outils opérationnels de nos équipes de data science et data analytics. A date sur AWS, nos jobs sont orchestrés avec Airflow, la CI/CD est faite grâce à Jenkins, le cycle de vie des modèles est géré grâce à MLFlow et nous avons une intrastructure de monitoring et d’alerting qui repose sur Prometheus, Alertmanager, Grafana, Cloudwatch. Ces choix peuvent être remis en question pour s’adapter à l’évolution des besoins dans l’équipe, notamment en lien avec la migration vers GCP.

Comment vous allez contribuer

Vous concevrez et développerez une infrastructure cloud qui répond aux besoins des utilisateurs en data science, est sécurisée et scalable sur AWS puis GCP

Vous configurerez, déploierez, gérerez et automatiserez la plateforme AWS de l’équipe, puis contribuerez à construire et maintenir la plateforme GCP du groupe.

Vous mettrez à disposition des data scientists et engineers les outils de monitoring et assurerez l’intégrité des pipelines de traitement de données et des modèles

Vous aiderez les data scientists et engineers à utiliser la plateforme

Vous serez administrateur du déploiement, de la gestion et du suivi des applications et des modèles de machine learning, via la CI/CD ou le déploiement de containers

Vous suiverez l’utilisation de la plateforme AWS puis GCP et les coûts associés, afin d’implémenter les optimisations nécessaires

Vous apprendrez régulièrement sur la gestion des infrastructures, le machine learning et la data science, afin de proposer des solutions aux problématiques rencontrées par l’équipe

Vous serez le contact clé du département IT afin de faciliter le déploiement des modèles de machine learning dans un environnement de production géré par les équipes IT

Qui êtes-vous ?

Vous avez de l’expérience dans les domaines suivants ou vous avez démontré les qualités suivantes :

Concevoir, construire et maintenir des infrastructures AWS (avec EC2, S3, IAM, VPC) et GCP (IAM, VPC, GCE, GCS, BigQuery) en utilisant « l’infrastructure as code » avec Terraform

Gérer des applications dans un environnement de production et avoir un état d’esprit « suivi de production »

Déployer des applications dans des containers (Docker, ECS ou K8S)

Gérer des bases de données

Utiliser un système de versioning de code avec git

Fort esprit d’équipe et volonté d’aider les membres de l’équipe

Être orienté utilisateur et être à l’écoute des besoins remontés

Bonne capacité de communication orale et écrite

Anglais parlé et écrit obligatoire

Coder en Python et/ou SQL est un plus

Comprendre le machine learning est un plus

Bien que nous n’ayons pas précisé un nombre d’années d’expérience, ce poste n’est pas un poste pour quelqu’un qui sort de ses études. Nous recherchons quelqu’un avec une expérience démontrée dans la création et la maintenance d’infrastructures afin d’aider de façon efficace notre équipe.

Pourquoi nous rejoindre ?

Cette opportunité est l’occasion de travailler en étroite collaboration avec les équipes de data science et de data analytics pour apporter votre expertise sur les sujets Ops et infra tout en bénéficiant d’un environnement où vous apprendrez énormément sur l’AI !

A travers ses collaborateurs, Kering s'engage en faveur de la diversité. Nous croyons que la diversité sous toutes ses formes - genre, âge, nationalité, culture, handicap, croyances religieuses et orientation sexuelle - enrichit le lieu de travail. Nos collaborateurs ont ainsi des opportunités pour exprimer leurs talents, à la fois individuellement et collectivement, et cela contribue à renforcer notre capacité d'adaptation à un monde en mutation. En tant qu'employeur de l'égalité des chances, nous accueillons et considérons les candidatures de tous les candidats qualifiés, indépendamment de leurs antécédents.

Job Type

Regular

Start Date

2024-03-14

Schedule

Full time

Organization

Kering SA