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Pour le compte d'un grand groupe international leader dans son secteur, nous recherchons un(e) Tech Lead pour piloter l'accélération et le passage à l'échelle d'une plateforme web stratégique. Cette application, actuellement en phase d'accélération (post-MVP), est déployée à l'échelle mondiale auprès des équipes marketing internationales pour mesurer, optimiser et amplifier la performance des contenus sur les réseaux sociaux pour plus de 40 marques. Vos missionsArchitecture & Leadership technique : Définir et faire évoluer l'architecture back-end et Cloud, garantir la cohérence des choix techniques et diffuser les bonnes pratiques auprès de l'équipe. Développement Back-end : Concevoir des APIs et microservices performants et scalables (, ). Contribution Front-end : Participer aux fonctionnalités de l'interface (, ) et veiller à la qualité des intégrations d'APIs. Cloud, DevOps & Scalabilité : Concevoir, déployer et optimiser les services sur GCP (P1) et Azure (P2). Assurer la sécurité, la haute disponibilité et la maîtrise des coûts. Mentorat & Encadrement : Accompagner les développeurs au quotidien, mener les revues de code et débloquer les verrous techniques. Data & IA : Superviser la mise en place des pipelines de données (, ) et l'intégration de services IA (), en lien avec les Data Engineers / Data Scientists. Gouvernance & Produit : Rédiger la documentation d'architecture, collaborer avec le Product Owner, l'UX et les équipes de gouvernance (CTO, Enterprise Architecture, Sécurité).

Les modalités Lieu : Lyon Télétravail : 50% Démarrage : 01/01/2027 Les missions attendues par le Data Engineer Python Spark (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour rejoindre une équipe dédiée aux études et produits data innovants, notamment sur la maintenance prédictive et la mobilité électrique. Vous interviendrez en priorité sur des thématiques métiers complexes et sur la création d'un pipeline de mise à disposition de projets cartographiques à destination des équipes opérationnelles. La mission couvre l'intégralité de la chaîne de valeur, depuis l'analyse exploratoire et l'étude jusqu'à la mise en production des traitements de data science. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers pour collecter, préciser et cadrer les besoins. Réaliser la recherche de données adéquates et mener des analyses exploratoires approfondies. Concevoir et développer des traitements de données et réaliser des études statistiques. Développer des modèles de Machine Learning selon les cas d'usage. Industrialiser les codes d'expérimentation en Python ou PySpark pour leur mise en production. Présenter les résultats et les synthétiser via des rapports d'étude ou des tableaux de bord interactifs. Assurer une veille technologique sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, GitLab, GitLab-CI/CD, PowerBI, Jira, Confluence.

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un DevOps / Intégrateur Data Senior - Python & PySpark (H/F) à Lyon, France. Les missions attendues par le DevOps / Intégrateur Data Senior - Python & PySpark (H/F) : Vos missions : Construire et optimiser les pipelines CI/CD pour des applications web et des traitements Python / PySpark. Garantir le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO) et l'observabilité (logs, métriques) des produits. Maintenir et faire évoluer l'Infrastructure-as-Code. Administrer les environnements de dev, préprod, prod et les espaces "lab" dédiés aux Data Scientists. Gérer le traitement des vulnérabilités cyber et la montée en version des dépendances. Votre profil : Expérience : Au moins 5 ans en tant que DevOps, dont 2 ans minimum sur des projets Data Science / Machine Learning à fort volume. Stack technique : Kubernetes, Helm, Docker, GitLab CI/CD, Jenkins, Ansible, Python, PySpark, PostgreSQL, Kafka, Hadoop. Savoir-faire : Solides compétences en IaC, sécurité TLS, administration système/VM, réseaux et monitoring. Qualités : Autonomie, proactivité, rigueur et excellente communication pédagogique avec les équipes métiers et techniques. Les modalités : Lieu : Lyon Télétravail : 50 % Durée : Mission longue Démarrage : 1er janvier 2027

Concevoir, développer, déployer et optimiser des solutions d'IA et d'IA générative en production. Collaborer avec les parties prenantes métiers et techniques pour identifier les opportunités et fournir des capacités d'IA évolutives. Promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie de l'IA, notamment l'évaluation, l'observabilité, la gouvernance, la sécurité et l'optimisation des performances. Soutenir la gestion des coûts de l'IA, la gouvernance de son utilisation et les initiatives d'excellence opérationnelle. Développer des cadres, des normes et des garde-fous réutilisables pour une adoption responsable de l'IA. Collaborer avec les data scientists, les data engineers, les chefs de produit et les équipes plateforme. Encadrer les ingénieurs et assurer le leadership technique des initiatives d'IA. Fournir des solutions intégrant RAG, l'IA conversationnelle, l'automatisation des flux de travail et les systèmes d'agents.

Mission Au sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps/MLOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension IA/MLOPS consiste à industrialiser le déploiement et l'exploitation en production des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, agents conversationnels, IA générative, solutions agentiques, …) du point de vue de l'infrastructure et des opérations. Attention : Je ne recherche pas de Data Scientists ou d'ingénieur IA, mais un ITOPS (IT Operations) possédant de l'expérience dans le déploiement/industrialisation de solutions d'IA Responsabilités principales • Participer à la conception des solutions en intégrant les exigences de production, sécurité, supervision et résilience, • Promouvoir la réutilisation de services existants, anticiper les contraintes de conformité, de sécurité et d'architecture • Assurer la mise à disposition et l'exploitation des environnements techniques (Production et Hors Production), • Définir et mettre en œuvre les dispositifs de monitoring, supervision et observabilité. • Garantir l'exploitabilité des plateformes (performances, sauvegardes, restauration, capacité, sécurité). • Participer à la gestion des incidents majeurs, problèmes et plans d'amélioration continue. • Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des opérations. • Maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. Compétences clés - Techniques • OS (RHEL, Windows), Docker, Kubernetes / OpenShift • Automatisation & IaC Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform, ArgoCD, Digitalai • Scripting: Python, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Supervision / Scheduling : Control‑M • Cloud: IBM Cloud • Connaissances avancées côté infra/archi/middleware : IA Générative, agentique, entrainement des modèles … - Métier & Soft skills • Capacité à traduire les exigences de production, de sécurité et d'infrastructure en actions concrètes pour les équipes projet. • Sens du service et de la documentation, aptitude à travailler en mode projet et à rendre compte de l'avancement et des risques • Esprit d'initiative et capacité à proposer des améliorations continues. • Excellente communication et aptitude à collaborer avec des profils variés (développeurs, data scientists, PO, responsables sécurité). • Rigueur, autonomie et sens de l'organisation. • Aptitude à gérer les priorités et à travailler sous pression lors d'incidents de production. Profil recherché • Expérience en ITOps/MLOps ou exploitation en production. • Expériences sur le déploiement (infra/middleware) de solutions IA (attention nous ne cherchons pas de Data Scientists mais un ITOPS) • Solide maitrise des compétences techniques recherchés • Maîtrise opérationnelle appréciée sur ces outils ou équivalent : Domino AI (entrainement des modèles et collaboration pour Data Scientist), RASA (IA Agentique), AI Factory CPU/GPU, LLMaaS … • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien

We are looking for a Senior Full Stack Developer with strong AI expertise to build and deploy AI solutions in production. Backend and AI integration end to end, in an Agile Scrum team alongside data scientists, AI engineers and frontend developers. Deliverable: working software. Main Responsibilities & Key Activities: - Develop scalable backend systems and APIs on Azure to support AI solutions. - Integrate advanced AI functionalities into production: RAG, speech-to-text and other AI models. - Leverage Azure Functions, App Services, Cosmos DB and Key Vault for performance, security and efficiency. - Monitor, troubleshoot and resolve issues on backend services and AI model deployments. - Stay current on Generative AI trends, particularly LLMs and prompt engineering. - Desired: design and implement Intelligent Document Processing (IDP) solutions using LLMs.

Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Engineer SAP AI capable d'intervenir sur la conception, l'intégration et l'exploitation de données issues de SAP S/4HANA, afin d'alimenter des cas d'usage Data & AI à forte valeur métier. La mission nécessite une présence sur site à Paris 3 jours par semaine. Missions principalesConcevoir et développer des pipelines de données à partir de SAP S/4HANA. Extraire, transformer et intégrer les données SAP vers des plateformes Data. Participer à la mise en œuvre de cas d'usage IA / GenAI exploitant les données SAP. Garantir la qualité et la fiabilité des données. Collaborer avec les équipes métiers, Data Scientists, Data Engineers et Architectes Data. Optimiser les performances des flux de données et traitements analytiques. Préparer et mettre à disposition les données pour les modèles IA. Compétences recherchéesSAP Expertise SAP S/4HANA Bonne compréhension des données et processus métiers SAP Expérience en intégration et extraction de données SAP Data Engineering SQL avancé Python Spark ETL / ELT Data Lake / Data Warehouse APIs et traitements de données AI / Analytics Connaissance des architectures IA et GenAI Préparation des données pour les modèles IA Compréhension des enjeux RAG, LLM et gouvernance des données appréciée Cloud Azure, AWS ou GCP apprécié ModalitésType de mission : Assistance technique / Expertise Data Localisation : Paris Présence : 3 jours/semaine sur site Démarrage : ASAP Durée : à confirmer

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Développer et industrialiser les transformations de données avec DBT. Concevoir et optimiser les modèles de données dans BigQuery. Intégrer différentes sources de données au sein de l'écosystème Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL. Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pratiques CI/CD / DataOps. Contribuer à la documentation technique et au respect des standards Data. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, équipes métiers et équipes Cloud/DevOps. Participer aux problématiques de gouvernance, sécurité et traçabilité des données propres au secteur bancaire.

Pour notre client basé à Paris , nous sommes à la recherche d'un profil Data Engineer-BI Garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Compétences SQL - Expert - Impératif .. .. XDI Semarchy - Confirmé - Important .. .. .. .. Cloudbees - Confirmé - Important .. .. .. .. ..

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh. Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique. Vos missions :Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables. Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI. Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway… Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt. Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow. Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision. Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh. Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA. Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données. Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes. Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.

Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.

Contexte : Les modalités Lieu : Paris Télétravail : 50%. Démarrage : 01/01/2027. Les missions attendues par le Développeur Big Data Senior – Python Park (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un profil Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour intégrer une équipe dédiée à la réalisation d'études et de produits data innovants. Vous interviendrez sur des thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau. Plus spécifiquement, la mission s'articule au sein de l'équipe "Branchements", avec un focus particulier sur le traitement des adresses et de la localisation. Vous accompagnerez le cycle de vie complet des produits data, de l'exploration initiale jusqu'à leur mise en production opérationnelle. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers afin de recueillir et définir précisément les besoins, en toute autonomie. Rechercher les données adéquates et mener des analyses exploratoires poussées. Concevoir et développer des traitements de données sur de très fortes volumétries (plusieurs dizaines de millions de lignes). Réaliser des études statistiques approfondies et développer des modèles de Machine Learning. Industrialiser les codes d'expérimentation, notamment en refactorisant des scripts Python vers des traitements robustes en PySpark. Restituer les résultats et assurer le reporting sous forme de tableaux de bord ou de rapports d'étude. Rédiger les documents de cadrage du projet et animer des groupes de travail autour des processus métiers. Assurer une veille technologique active sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques avec l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, PowerBI, GitLab (CI/CD), Jira, Confluence.

Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.

MLOps Engineer – Azure / Cloud & IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles Pour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l'Europe, nous recherchons un(e) des MLOps Engineers Séniors sur environnement Microsoft Azure, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle. Informations clés de la mission Type de contrat : Prestation freelance Localisation : Bruxelles (Belgique) Rythme : Temps plein Démarrage : Dès que possible / à convenir Durée : Longue visibilité (contrats renouvelables) Télétravail : Politique hybride flexible (quelques jours sur site à Bruxelles / remote) Environnement : Contexte multiculturel, dynamique et en forte croissance Vos principales responsabilités Concevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL). Industrialiser les plateformes de Machine Learning sur Azure (Azure Machine Learning, AKS, Databricks). Mettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions). Mettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage. Assurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence). Collaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps).