En un coup d'œil
- Missions: Analyse et optimise les coûts liés à l'IA et aux LLM tout en développant des dashboards.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans l'IA et le cloud.
- Avantages: Travail flexible, opportunités de développement professionnel et environnement dynamique.
- Autres infos: Possibilité de déplacements à Toulouse deux fois par an.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe qui façonne l'avenir de l'IA tout en maîtrisant les coûts.
- Qualifications: Expérience en FinOps Cloud et compétences en Data Analytics requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
- Consultant Fin Ops Cloud / Fin Ops IA & LLM – Data Analytic
- Description de la mission
L’entreprise souhaite accompagner le développement des usages des LLM et de l’IA générative tout en maîtrisant les coûts associés.
La prestation consiste à mettre en place un pilotage Fin Ops IA permettant de suivre la consommation de tokens, détecter les usages anormaux, analyser les écarts par rapport aux budgets et identifier des leviers d’optimisation.
Elle vise également à définir des profils d’usage et des recommandations de choix/routage des modèles LLM, afin d’optimiser le rapport entre performance, usage et coût.
Objectifs de la prestation
La prestation est orientée pilotage et optimisation des coûts liés aux LLM, avec une dimension Data/Reporting importante.
Tâches principales
- Mettre en place le suivi des consommations LLM / tokens, notamment via Light LLM et AI Gateway, avec une vision par utilisateur, projet et entité.
- Construire les dashboards Fin Ops IA nécessaires au suivi opérationnel des consommations.
- Analyser les coûts et consommations, les comparer aux budgets et identifier les écarts ou usages anormaux.
- Identifier des leviers d’optimisation : réduction de la taille des contextes, prétraitement des documents, recours à des modèles moins coûteux selon les usages.
- Définir des profils d’utilisation des LLM par rôle et par type de tâche, puis recommander le modèle le plus adapté en termes de qualité/coût.
- Définir et diffuser les bonnes pratiques Fin Ops IA, sensibiliser les équipes et fournir des recommandations aux instances de pilotage.
- Collaborer avec les équipes internes et les projets pilotes afin d'analyser et optimiser les usages IA en situation réelle.
- Livrables attendus
- Rapport Fin Ops IA mensuel avec consommations, écarts budgétaires, alertes et recommandations d’optimisation.
- Dashboards de suivi des consommations, maintenus à jour.
- Guide des bonnes pratiques Fin Ops IA.
- Fiches de recommandations d’optimisation Fin Ops, avec au moins 2 attendues sur la durée de la mission.
- Cartographie des profils d’utilisation et recommandations de routing des LLM, avec au moins 2 livrables attendus.
- Support de sensibilisation Fin Ops IA destiné aux instances internes
- Environnement technique
- Cloud : AWS et GCP
- Data Viz / Reporting : outils de dashboarding disponibles au sein de l’entreprise, à définir lors de la phase d’initialisation
- LLM / IA générative : environnement multi-modèles incluant notamment Claude, Gemini, GPT et Mistral
- Compétences clés demandées par le client
- Fin Ops Cloud : 3 ans minimum. Analyse des coûts Cloud, dashboards, détection d’anomalies et recommandations d’optimisation. - Niveau 4 : Expertise / Initie, influence
- Data Analytics & Data Viz : 3 ans minimum.
Power BI, Grafana, Looker ou équivalent, avec capacité à construire des dashboards exploitables. - Niveau 4 : Expertise / Initie, influence
- Scripting & analyse de données, Python / SQL : 2 ans minimum. Extraction, transformation et analyse des données de consommation. - Niveau 3 : Maitrise / Garantit, conseille
- Fin Ops IA / LLM : 1 an minimum. Tarification des LLM, consommation de tokens, optimisation et monitoring IA / AI Gateway. - Niveau 3 : Maitrise / Garantit, conseille
- LLM & IA générative : 1 an ou pratique avérée.
Connaissance des différents modèles du marché et compréhension de leurs usages, performances et coûts. - Niveau 3 : Maitrise / Garantit, conseille
- Savoir-être
- Communication & pédagogie : savoir vulgariser les sujets Fin Ops/IA auprès d’interlocuteurs non techniques et présenter en instance.
- Esprit d’analyse, critique et de synthèse : analyser les données, prendre du recul et être force de proposition.
- Autonomie relationnelle : être à l’aise avec une grande variété d’interlocuteurs.
- Capacité d’exécution rapide : priorisation, pragmatisme et orientation résultats.
- Organisation, adaptation et anticipation : savoir évoluer dans un environnement innovant et changeant.
- Esprit d’équipe.
- Pratiques Agiles : capacité à travailler avec les rituels et artefacts Agile.
- Déplacements
- Des déplacements sont à prévoir à hauteur de 2 fois par an sur Toulouse
Compétences
- Compétences clés demandées par le client
- Fin Ops Cloud : 3 ans minimum. Analyse des coûts Cloud, dashboards, détection d’anomalies et recommandations d’optimisation. - Niveau 4 : Expertise / Initie, influence
- Data Analytics & Data Viz : 3 ans minimum.
Power BI, Grafana, Looker ou équivalent, avec capacité à construire des dashboards exploitables. - Niveau 4 : Expertise / Initie, influence
- Scripting & analyse de données, Python / SQL : 2 ans minimum. Extraction, transformation et analyse des données de consommation. - Niveau 3 : Maitrise / Garantit, conseille
- Fin Ops IA / LLM : 1 an minimum. Tarification des LLM, consommation de tokens, optimisation et monitoring IA / AI Gateway. - Niveau 3 : Maitrise / Garantit, conseille
- LLM & IA générative : 1 an ou pratique avérée.
Connaissance des différents modèles du marché et compréhension de leurs usages, performances et coûts. - Niveau 3 : Maitrise / Garantit, conseille
- Savoir-être
- Communication & pédagogie : savoir vulgariser les sujets Fin Ops/IA auprès d’interlocuteurs non techniques et présenter en instance.
- Esprit d’analyse, critique et de synthèse : analyser les données, prendre du recul et être force de proposition.
- Autonomie relationnelle : être à l’aise avec une grande variété d’interlocuteurs.
- Capacité d’exécution rapide : priorisation, pragmatisme et orientation résultats.
- Organisation, adaptation et anticipation : savoir évoluer dans un environnement innovant et changeant.
- Esprit d’équipe.
- Pratiques Agiles : capacité à travailler avec les rituels et artefacts Agile.
- #J-18808-Ljbffr
Consultant Data Analytic in Colombes employeur : Safari Technologies
Safari Technologies est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et international où les talents peuvent s'épanouir. Avec un fort accent sur la formation continue et le développement professionnel, nous encourageons nos employés à acquérir de nouvelles compétences tout en travaillant sur des projets innovants. De plus, notre culture d'entreprise valorise la collaboration et l'inclusion, faisant de chaque jour une opportunité d'apprendre et de grandir au sein d'une équipe passionnée.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Consultant Data Analytic in Colombes
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Safari Technologies
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Safari Technologies. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Consultant Data Analytic in Colombes
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Safari Technologies, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Safari Technologies que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Safari Technologies. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Safari Technologies
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Safari Technologies et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
