ICT Roles

Absa Bank Limited (Absa) est une filiale en propriété exclusive de Barclays Africa Group Limited. Absa propose des services bancaires aux particuliers et aux entreprises, des cartes de crédit, des services bancaires d'investissement et de financement d'entreprise, ainsi que la gestion de patrimoine et d'investissements, et la bancassurance.

Nous recrutons pour deux postes clés au sein de notre Chief Data Analytics and Applied AI Office (CDAIO) :

1. Senior AI Platform Engineer (Cloud) - KE

Job Type : Full Time

Qualification : BA/BSc/HND, MBA/MSc/MA, Professional Certificate

Job Field : Data, Business Analysis and AI, ICT / Computer

Résumé du poste :

Le Chief Data Analytics and Applied AI Office (CDAIO) d'Absa Group recherche un ingénieur de plateforme IA (Cloud) techniquement exceptionnel et commercialement avisé pour concevoir, construire, exploiter et optimiser en continu l'infrastructure IA multi-cloud qui alimente la capacité IA de la banque. La capacité IA doit permettre au CDAIO de remplir son mandat de gestionnaire des capacités IA de la banque grâce à la livraison de bout en bout de l'activation de la plateforme IA, de la gouvernance et de l'utilisation acceptable au service des objectifs stratégiques et commerciaux de la banque.

Ce rôle est l'épine dorsale technique d'une plateforme qui soutient divers projets IA en direct dans quatre unités commerciales (CIB, PPB, BB et AR) et dix pays.

Ce poste exige une maîtrise technique approfondie de l'infrastructure IA cloud, de la FinOps IA, de l'architecture de sécurité zero-trust, de l'infrastructure IA agentique et de l'observabilité de la plateforme, combinée à une aisance commerciale pour gouverner les coûts de calcul IA à l'échelle de l'entreprise et communiquer les compromis aux parties prenantes commerciales et financières. Le rôle comprend, sans s'y limiter, l'application de la pensée critique, du design thinking et des compétences en résolution de problèmes dans un environnement d'équipe agile pour résoudre des défis complexes d'ingénierie de plateforme, en fournissant des solutions de haute qualité au coût optimal, en pleine conformité avec le cadre de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise d'Absa, les normes d'architecture du Groupe et la politique d'utilisation responsable de l'IA.

Le candidat retenu assume l'entière responsabilité de la construction de services de plateforme performants, évolutifs et de qualité entreprise, ainsi que du développement des capacités des autres à faire de même.

Domaines d'intervention clés :

Ingénierie et architecture de plateforme IA : Conception et exploitation d'une infrastructure de plateforme IA multi-cloud de qualité entreprise soutenant la livraison IA à l'échelle de la banque sur l'ensemble de la pile de plateforme IA (AWS Bedrock, Databricks AI, Microsoft Azure AI Foundry, Hugging Face et clusters GPU).

FinOps IA et gouvernance des coûts de calcul : Responsabilité totale des modèles de coûts de calcul IA, des cadres de refacturation et d'affichage, de l'optimisation du débit provisionné et des rapports mensuels de coût par cas d'utilisation à la Finance du Groupe pour les quatre unités commerciales.

Observabilité de la plateforme et ingénierie des SLA : Normes de fiabilité de service spécifiques à l'IA, outils d'observabilité et gestion des incidents pour les charges de travail IA en production desservant 43 projets en direct dans dix pays.

Architecture de sécurité IA et Zero Trust : Conception de sécurité zero-trust, intégration OAuth / OIDC, contrôles d'injection de prompts et conformité à la résidence des données protégeant la plateforme IA d'Absa dans les différentes juridictions des pays.

Infrastructure IA agentique : Conception et exploitation de la couche d'infrastructure permettant les systèmes IA multi-agents, les flux de travail autonomes, les architectures d'appel d'outils et l'orchestration d'agents à l'échelle de l'entreprise.

Responsabilités :

Ingénierie et architecture de plateforme :

Diriger la conception, le déploiement et l'optimisation continue de la pile de plateforme IA multi-cloud d'Absa : AWS Bedrock, Databricks AI, Microsoft Azure AI Foundry, Hugging Face Model Hub et clusters GPU à la demande.

Architecturer des composants de plateforme évolutifs, résilients et réutilisables, y compris la configuration de la passerelle IA, l'infrastructure de service de modèles, les déploiements de bases de données vectorielles et l'intégration de pipelines de données pour soutenir la livraison IA à l'échelle de la banque.

Définir et maintenir les normes d'infrastructure en tant que code (IaC) (par exemple, en utilisant Terraform ou Pulumi), permettant des déploiements IA multi-cloud répétables et audités dans les territoires d'exploitation d'Absa (10 pays).

Diriger la conception et l'exploitation de l'infrastructure IA agentique : environnements d'exécution d'orchestration (par exemple, Microsoft Foundry Agent Service, AWS Bedrock Agents), schémas d'appel d'outils, modèles de gestion de la mémoire et de l'état des agents, et protocoles de communication multi-agents.

Développer et appliquer des modèles de service de modèles agnostiques au cloud pour réduire le verrouillage de la plateforme et assurer la portabilité des charges de travail dans la pile multi-fournisseurs du CDAIO.

Identifier et sélectionner les technologies internes et externes appropriées pour fournir des services de plateforme IA ; appliquer un jugement excellent pour améliorer en continu les pratiques d'ingénierie de plateforme.

Assumer l'entière responsabilité de la qualité, de l'exhaustivité et de l'expérience utilisateur de la plateforme de bout en bout, à travers le cycle de développement, de déploiement et d'exploitation.

Contribuer positivement à la conception et à l'évolution de l'architecture du Groupe, des normes d'infrastructure et des cadres de gouvernance de la plateforme IA.

FinOps IA et gouvernance des coûts de calcul :

Posséder le modèle de coûts de calcul IA du CDAIO, y compris les cadres de refacturation et d'affichage pour la consommation DBU de Databricks, la tarification basée sur les jetons d'AWS Bedrock, les unités de débit provisionné d'Azure AI Foundry et l'utilisation des clusters GPU dans les quatre unités commerciales.

Concevoir et maintenir des tableaux de bord FinOps et des rapports d'attribution des coûts en utilisant AWS Cost Explorer, les analyses de coûts des tables système Databricks et les outils d'utilisation d'Azure OpenAI — fournissant des rapports mensuels de coût par cas d'utilisation à la Finance du Groupe et au COO du CDAIO.

Évaluer et gérer les compromis entre le débit provisionné et la consommation à la demande pour les charges de travail IA en production, en présentant des recommandations d'optimisation au CDAIO et aux responsables technologiques des unités commerciales.

Identifier et exécuter des opportunités d'optimisation des coûts de calcul IA : planification des charges de travail, stratégies d'instances ponctuelles pour les charges d'entraînement, distillation de modèles pour réduire les coûts d'inférence et dimensionnement approprié des clusters GPU.

Créer des business cases et des spécifications de solutions pour les investissements et les processus de gouvernance de la plateforme IA, y compris les approbations CTO et architecture.

Collaborer avec la capacité FinOps au sein du COO du CDAIO pour aligner les coûts de la plateforme IA sur les enveloppes budgétaires convenues et garantir que les anomalies de dépenses sont détectées et escaladées de manière proactive.

Observabilité de la plateforme et ingénierie des SLA :

Définir, mettre en œuvre et posséder des SLA et OLA spécifiques à l'IA couvrant la latence d'inférence, la disponibilité de la plateforme, le débit de jetons, les temps de réponse de la passerelle API et la fiabilité du service de modèles, avec des cibles explicites convenues avec chaque responsable technologique d'unité commerciale.

Mettre en œuvre et maintenir des outils d'observabilité de la plateforme IA (par exemple, Prometheus, Grafana, Datadog, Databricks Lakehouse Monitoring ou équivalent) fournissant une visibilité en temps réel de la santé de la plateforme, des alertes de dérive de modèle et de l'utilisation de la capacité.

Concevoir et exploiter des processus de gestion des incidents pour les pannes de plateforme IA : runbooks d'astreinte, chemins d'escalade, revues post-incident et remédiation des causes racines, garantissant une perturbation minimale des projets IA en direct dans l'empreinte d'Absa.

Diriger des initiatives d'amélioration des services, en traduisant les données de performance en programmes d'amélioration de la plateforme et en réduisant en continu le temps moyen de rétablissement (MTTR) sur l'ensemble du parc de plateformes.

Posséder le processus de gestion des versions et des changements pour les composants de la plateforme IA, y compris la gouvernance des changements, la gestion de la bascule et la signature de la préparation opérationnelle, en alignement avec le cadre de changement technologique du Groupe Absa.

Autres informations :

Utiliser la surveillance des performances de production et les données clients pour éclairer les décisions de conception et de mise en œuvre techniques ; tirer parti des systèmes et processus pour mesurer, surveiller et gérer les performances de la plateforme à l'échelle de la banque.

Architecture de sécurité IA et Zero Trust :

Concevoir et mettre en œuvre une architecture de sécurité zero-trust pour les API et services de plateforme IA, tels que l'intégration OAuth 2.0 / OIDC, la gestion des jetons JWT/JWE/JWS, le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et le contrôle d'accès basé sur les attributs (ABAC) pour les charges de travail IA.

Mettre en œuvre la prévention des injections de prompts, le filtrage des sorties et les contrôles d'exfiltration de données au niveau de la passerelle IA, protégeant la confidentialité des données pour toutes les interactions LLM et IA agentique dans les unités commerciales.

Concevoir et appliquer des contrôles de résidence et de souveraineté des données pour les déploiements de plateforme IA dans les pays d'exploitation d'Absa, en garantissant la conformité avec les exigences de localisation des données spécifiques aux pays et les restrictions de transfert de données transfrontalières.

Formation / Diplômes :

Mener et maintenir des modèles de menace IA spécifiques en collaboration avec le bureau du directeur de la sécurité de l'information, couvrant les risques des fournisseurs IA tiers (Databricks, AWS, Microsoft, Hugging Face), l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement des modèles et les vecteurs d'attaque ML contradictoires.

Appliquer et maintenir toutes les normes et cadres de risque, de gouvernance, de conformité et réglementaires du Groupe ; assumer la responsabilité de tous les risques associés aux décisions d'ingénierie de plateforme IA.

Mettre à jour, développer et maintenir toute la documentation de la plateforme conformément aux normes techniques organisationnelles et aux cadres de risque et de gouvernance.

Personnes, capacité et livraison agile :

Diriger et développer une équipe d'ingénieurs de plateforme IA, en établissant des objectifs de performance clairs, en fournissant un coaching et des commentaires réguliers, et en construisant une équipe performante et autonome alignée sur les pratiques de livraison agiles.

Communiquer la direction de la plateforme à l'équipe ; assurer l'alignement sur la stratégie de plateforme, les objectifs de performance et les priorités de livraison. Assumer la responsabilité de bout en bout pour les bonnes personnes dans les bonnes équipes pour livrer la stratégie de plateforme.

Tirer parti des techniques de coaching dans toutes les activités liées à l'équipe pour conduire une conception et un déploiement de services de plateforme IA de meilleure qualité.

Maintenir une documentation technique complète, des enregistrements de décisions d'architecture (ADR) et des runbooks opérationnels pour tous les composants de la plateforme, en veillant à ce que la continuité du service soit indépendante des changements de personnel individuels et que les dépendances aux sous-traitants soient activement atténuées.

Mener des revues par les pairs, des tests et la résolution de problèmes au sein de la communauté d'ingénierie du CDAIO et au-delà ; identifier et développer les compétences nécessaires chez soi et chez les autres.

Soutenir la capacité d'embedding et de formation IA dans le développement de matériel d'intégration de plateforme et de guides en libre-service pour accélérer l'adoption des services de plateforme IA par les unités commerciales.

Diriger de manière proactive les pratiques agiles, éliminer les obstacles au succès et assurer une livraison sans heurts dans un environnement en évolution continue.

Qualifications et expérience :

Formation / Qualification :

Diplôme de troisième cycle dans une discipline quantitative telle que l'informatique, la science des données, les mathématiques, les statistiques, l'ingénierie ou équivalent (Master essentiel ou PhD avantageux).

Certification dans :

Cloud - AWS Solutions Architect Professional, AWS Machine Learning Specialty, ou Microsoft Azure AI Engineer Associate.

FinOps - FinOps Foundation Certified Practitioner (FOCP) ou équivalent en gouvernance des coûts IA.

Certification en sécurité - Certified Cloud Security Professional (CCSP) ou AWS Security Specialty.

Certification IaC - HashiCorp Terraform Associate ou équivalent en infrastructure en tant que code.

Expérience professionnelle :

5 à 8 ans d'expérience de leadership progressive en ingénierie de plateforme IA cloud, avec une expérience en production de gestion de piles de plateforme IA multi-cloud dans au moins deux des domaines suivants : AWS Bedrock/SageMaker, Databricks AI, Microsoft Azure AI Foundry, ou déploiements d'entreprise Hugging Face.

2 à 3 ans d'expérience dans les domaines suivants :

FinOps IA et gouvernance des coûts : propriété démontrée des modèles de coûts de calcul IA et des rapports FinOps dans un environnement multi-BU ou multi-cloud, avec des preuves de résultats d'optimisation des coûts.

Architecture de sécurité IA : conception et mise en œuvre de la sécurité IA zero-trust (OAuth/OIDC, JWT), contrôles d'injection de prompts, conformité à la résidence des données dans un environnement réglementé.

Infrastructure IA agentique : conception en production d'infrastructure d'orchestration d'agents (telle que LangGraph, AutoGen, Foundry Agent Service, Bedrock Agents), API d'appel d'outils et gestion de l'état des agents.

Observabilité de la plateforme : exploitation d'outils d'observabilité spécifiques à l'IA pour la latence d'inférence, les alertes de dérive et la gestion de la capacité (tels que Prometheus, Grafana, Datadog ou Lakehouse Monitoring).

Infrastructure en tant que code : Terraform, Pulumi ou équivalent pour les déploiements d'infrastructure IA multi-cloud et multi-région ; conception de pipelines CI/CD pour les composants de plateforme.

Industrie réglementée : ingénierie de plateforme IA dans les services financiers ou un secteur réglementé similaire avec gouvernance des risques de modèle et obligations de gestion des changements.

Industrie réglementée : ingénierie de plateforme IA dans les services financiers ou un secteur réglementé similaire avec gouvernance des risques de modèle et obligations de gestion des changements.

Avantageux :

Leadership de personnes : diriger ou encadrer une équipe d'ingénieurs de plateforme ou d'infrastructure dans un environnement de livraison agile.

Déploiements panafricains : livraison de services de plateforme IA dans plusieurs juridictions africaines avec une connaissance de la localisation des données et des exigences de transfert de données transfrontalières.

Connaissances et compétences :

Architecture de plateforme IA multi-cloud : conception experte et exploitation d'AWS Bedrock, Databricks AI, Azure AI Foundry et Hugging Face dans des environnements de production d'entreprise dans plusieurs unités commerciales et zones géographiques.

Infrastructure IA agentique : connaissance pratique en production des frameworks d'orchestration d'agents (LangGraph, AutoGen, Foundry Agent Service, Bedrock Agents), conception d'API d'appel d'outils, architecture de mémoire d'agents et modèles de coordination multi-agents.

FinOps IA et gestion des coûts : conception de modèles de refacturation et d'affichage ; attribution des coûts DBU et jetons ; optimisation du débit provisionné par rapport à la demande ; gestion des coûts des clusters GPU ; détection des anomalies de dépenses et tableaux de bord FinOps.

Sécurité IA et Zero Trust : OAuth 2.0, OIDC, JWT/JWE/JWS ; RBAC et ABAC pour les charges de travail IA ; prévention des injections de prompts ; contrôles d'exfiltration de données au niveau de la passerelle ; modélisation des menaces IA et conformité à la résidence des données.

Infrastructure en tant que code : Terraform, Pulumi ou AWS CDK pour l'infrastructure IA multi-cloud ; conception de pipelines CI/CD pour les composants de plateforme ; orchestration de conteneurs avec Docker, Kubernetes et Helm.

Observabilité de la plateforme : Prometheus, Grafana, Datadog, OpenTelemetry et Databricks Lakehouse Monitoring ; conception de métriques personnalisées pour la santé des charges de travail IA, y compris la latence d'inférence, le débit de jetons et la dérive de modèle.

Service de modèles agnostique au cloud : ONNX, BentoML, Triton Inference Server ; modèles de déploiement de modèles conteneurisés pour la portabilité entre les environnements AWS, Azure et Databricks.

Outils MLOps : connaissance pratique de MLflow, Kubeflow, Airflow et CI/CD pour ML, suffisante pour collaborer efficacement avec les ingénieurs de solutions IA sur le déploiement de modèles et la gestion du cycle de vie.

Architecture GPU et HPC : gestion de clusters GPU à la demande ; stratégies d'instances ponctuelles ; optimisation des coûts de calcul haute performance pour l'entraînement et le fine-tuning de modèles à grande échelle.

Risque et gouvernance d'entreprise : cadre de gestion des risques à l'échelle de l'entreprise Absa ; normes d'architecture du Groupe ; politique d'utilisation responsable de l'IA ; POPIA ; exigences de localisation des données spécifiques aux pays dans les dix pays d'exploitation d'Absa.

Livraison agile : planification de sprint, gestion du backlog et pratiques de livraison continue dans un environnement d'équipe autonome ; expérience dans l'élimination des obstacles à la livraison dans un contexte multi-parties prenantes en évolution rapide.

Formation :

Bachelor's Degree : Information Technology

2. AI Platform Engineer (Cloud) - KE

Job Type : Full Time

Qualification : BA/BSc/HND, MBA/MSc/MA, Professional Certificate

Expérience : 4 - 6 ans

Lieu : Nairobi

Job Field : Data, Business Analysis and AI, ICT / Computer

Résumé du poste :

Le Chief Data Analytics and Applied AI Office (CDAIO) d'Absa Group recherche un ingénieur de plateforme IA (Cloud) expérimenté et techniquement compétent pour soutenir la conception, le déploiement, l'exploitation et l'amélioration continue de l'infrastructure multi-cloud alimentant la capacité IA de la banque.

Le rôle contribuera à la livraison de services de plateforme IA sécurisés, évolutifs, fiables et rentables dans plusieurs unités commerciales et pays. La plateforme soutient des cas d'utilisation IA dans la banque d'investissement et d'entreprise (CIB), la banque personnelle et privée (PPB), la banque commerciale (BB) et les opérations régionales d'Absa (AR).

Le candidat retenu travaillera avec des technologies telles que AWS Bedrock, Databricks AI, Microsoft Azure AI Foundry, Hugging Face, Kubernetes et l'infrastructure GPU. Le rôle exige une expérience pratique en ingénierie de plateforme cloud, infrastructure en tant que code, déploiement de charges de travail IA, observabilité de plateforme, optimisation des coûts cloud, contrôles de sécurité et infrastructure IA agentique.

Le rôle comprend l'application de la pensée critique, du design thinking et des compétences en résolution de problèmes dans un environnement d'ingénierie agile pour relever des défis de plateforme complexes. L'ingénieur de plateforme IA travaillera en étroite collaboration avec des ingénieurs seniors, des architectes, des équipes de sécurité, des spécialistes FinOps et des ingénieurs de solutions IA pour fournir des services de plateforme de haute qualité conformes aux exigences d'architecture, de risque, de sécurité et d'IA responsable d'Absa.

Le candidat retenu assumera la responsabilité des composants et services de plateforme assignés tout en contribuant à la performance globale, à la résilience et à l'expérience utilisateur de la plateforme IA d'entreprise.

Domaines d'intervention clés :

Ingénierie et architecture de plateforme IA - Soutenir la conception, le déploiement et l'exploitation d'infrastructure IA multi-cloud de qualité entreprise sur AWS Bedrock, Databricks AI, Microsoft Azure AI Foundry, Hugging Face et environnements GPU.

FinOps IA et optimisation des coûts de calcul - Surveiller la consommation de l'infrastructure IA, soutenir l'allocation et le reporting des coûts, et identifier les opportunités d'optimiser l'utilisation des jetons, la consommation Databricks, le débit provisionné et l'utilisation GPU.

Observabilité et fiabilité de la plateforme - Mettre en œuvre et maintenir la surveillance, les alertes,

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