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KERING MLOps Engineer

Kering - Regular
Paris - France

Groupe de Luxe mondial, Kering regroupe et fait grandir un ensemble de Maisons emblématiques dans la Mode, la Maroquinerie, la Joaillerie et l’Horlogerie : Gucci, Saint Laurent, Bottega Veneta, Balenciaga, Alexander McQueen, Brioni, Boucheron, Pomellato, Dodo, Qeelin, Ulysse Nardin, Girard-Perregaux, ainsi que Kering Eyewear. Avec un effectif de 38 000 collaborateurs à travers le monde et un chiffre d'affaires de 13,1 milliards d’euros en 2020, Kering est un acteur majeur du Luxe. Notre signature, Empowering Imagination, exprime nos engagements ainsi que la valeur que nous souhaitons apporter à l’ensemble de nos parties prenantes : en apportant un soutien sans faille à nos Maisons et en confiant leur direction artistique à des talents singuliers, en encourageant l’innovation et en développant les talents, et en améliorant sans cesse les standards sociaux et environnementaux du secteur. Une culture et une détermination communes unissent nos Maisons. Ensemble, nous construisons un groupe de Luxe unique, passionné et responsable, qui œuvre à faire bouger les lignes de façon positive. Rejoignez-nous pour façonner à nos côtés le Luxe de demain.

L’équipe Kering Digital AI, CRM & Data Governance a été créée pour initier la stratégie data du groupe, opérer des campagnes CRM, assurer la gouvernance de données and fournir des analyses et des rapports aux différentes Maisons. L’AI Factory est en charge d’un portefeuille de projets sur le marketing (ex. score de potentiel des clients) et les opérations (ex. prévision de ventes en utilisant notamment les images des produits).

La responsable de cette équipe est à la recherche d’un MLOps Engineer pour rejoindre une équipe dynamique et soudée, basée à Paris. Des profils variés, data scientists, data engineers, data architects,  travaillent ensemble pour mener à bien les projets sur un environnement AWS. Nous utilisons des services managés et des outils internes pour mettre à disposition un environnement de travail efficace et qui répond aux besoins liées au déploiement de modèles de machine learning en production.

Votre opportunité

Vous travaillerez à l’opérationnalisation des projets de data science sur AWS. Vous utiliserez vos connaissances sur les services des plateforme de cloud computing pour développer, gérer et automatiser les outils opérationnels de notre équipe de data science. A date, 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 et la suite ELK. Ces choix peuvent être remis en question pour s’adapter à l’évolution des besoins dans l’équipe.

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
  • Vous configurerez, déploierez, gérerez et automatiserez la plateforme AWS de l’équipe
  • 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 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) 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
  • Versioning code using 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
  • Anglais parlé et écrit obligatoire
  • Comprendre le machine learning est un plus
  • Coder en Python et/ou SQL 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 ?
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, 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.

A global Luxury group, Kering manages the development of a series of renowned Maisons in Fashion, Leather Goods, Jewelry and Watches: Gucci, Saint Laurent, Bottega Veneta, Balenciaga, Alexander McQueen, Brioni, Boucheron, Pomellato, Dodo, Qeelin, Ulysse Nardin, Girard-Perregaux, as well as Kering Eyewear. By placing creativity at the heart of its strategy, Kering enables its Maisons to set new limits in terms of their creative expression while crafting tomorrow's Luxury in a sustainable and responsible way. We capture these beliefs in our signature: “Empowering Imagination.” In 2020, Kering had nearly 38,000 employees and restated revenue of €13.1 billion.

Kering Digital AI, CRM & Data Governance has been created to launch data strategy, operate CRM campaigns, own data governance and provide cross-brand analysis & reporting. The AI Factory covers a prioritized portfolio of opportunities in Marketing, Commercial & Operations.

The Head of this team is currently seeking an MLOps Engineer to join our dynamic team based in Paris. The team is composed of data scientists and data engineers developing on an AWS environment using different managed services to allow the development and the deployment of machine learning models. A large variety of projects up to implementation phase are running from marketing scoring to advanced forecasting or image recognition.

Your opportunity

You will operationalize a platform for data science on AWS. As machine learning models are created and operationalized, you will leverage your understanding of cloud-based services to develop, manage, automate and facilitate the operational capabilities of the data science team. To date, jobs are scheduled using Airflow, CI/CD is done with Jenkins, models’ lifecycle is managed through MLFlow and we have setup a monitoring and alerting infrastructure, leveraging on Prometheus, Alertmanager, Grafana, Cloudwatch and ELK. These choices might be challenged to adapt to the evolution of our team’s needs.

How you will contribute

  • You will design and develop cloud infrastructure that fits data science needs, is secure and scalable on AWS.
  • You will configure, deploy, manage and automate the data science team’ AWS platform. 
  • You will empower data scientists and engineers to monitor and ensure the integrity of pipelines and models.
  • You will support data scientists and engineers in their usage of the platform
  • You will administer the deployment, management and monitoring of applications and machine learning models via CI/CD or containers
  • You will monitor usage and cost of AWS resources and implement optimizations of these resources.
  • You will be learning new skills in infrastructure management, in machine learning and in data science, to offer relevant solutions to the specific issues faced by the data science team.
  • You will be a key contact with the IT department and you will ensure that the machine learning projects can be deployed with ease in IT environments.

Who you are

You should have proven experience or skills in the following domains:

  • Designing, building and maintaining AWS infrastructures (including EC2, S3, IAM, VPC) using infrastructure as code with Terraform
  • Managing applications in production environment and proven production-oriented mindset
  • Deploying applications in containers (Docker, ECS or K8S)
  • Managing databases
  • Versioning code using git
  • Collaborating well in a team environment and willingness to help other members of the team
  • Sensitive to users’ needs to offer relevant solutions
  • English spoken and written mandatory
  • Understanding of machine learning is a plus
  • Experience in coding in Python and/or SQL is a plus

While we do not specify a number of years of experience, it is important to understand that this is not an entry level role. We are looking for someone with proven experience in building and maintaining infrastructures to efficiently support our team.

Why work with us?

Kering is committed to building a diverse workforce. We believe diversity in all its forms – gender, age, nationality, culture, religious beliefs and sexual orientation – enriches the workplace. It opens up opportunities for people to express their talent, both individually and collectively and it helps foster our ability to adapt to a changing world. As an Equal Opportunity Employer we welcome and consider applications from all qualified candidates, regardless of their background.

  • Full time
  • 欧洲
  • France
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