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Job VacancyIngénieur DevOps

VISIAN
Published on
Ansible
Terraform

1 year
Ile-de-France, France
ContexteLe bénéficiaire souhaite une prestation technique pour installation, migration, support et automatisation sur des applications au sein du Technology Office d'un grand groupe bancaire international - APS Realestate. MissionsLa prestation comportera les éléments suivants : Phase d'étude : Accompagnement et orientation des différents intervenants (CDP, architecture et sécurité) en apportant son expertise sur les technologies utilisées. Comprendre les résultats de scan de sécurité sur les diverses vulnérabilités. Contribuer et comprendre un schéma d'architecture afin d'être force de proposition. Avoir des notions sécurité : scan Xray, Sysdig, Tanium. Connaissance des diverses technologies : Nginx, Drupal PHP, Apache Tomcat, Java. Phase d'implémentation : Contribution à la mise en œuvre du projet technique sur les environnements de production et non production. Réalisation des tests et validation des environnements avant de donner la main aux études. Mise en place de pipeline CI/CD via les toolchains du groupe. Agile / organisation car plusieurs projets à gérer en même temps. Gestion des espaces DevOps avec CI/CD, GitLab CI, Digital AI, Jenkins, ArgoCD, IBM Cloud (PaaS/IaaS), Kubernetes (pods, déploiements, cronjob, etc.), OpenShift, Helm Charts, Docker, HashiCorp Vault (pour la gestion des secrets, certificats, authentification). Notions bases de données en mode as a service (PostgreSQL, Oracle, SQL Server et MongoDB).
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Job VacancyAgentic AI Engineer (H/F)

SKOTT GROUP SAS
Published on
AWS Bedrock
CI/CD
Claude Code

3 years
50k €
550 €
Paris, France
Sous la direction de l'Agentic AI Lead et du Head of IT Transformation, vous portez la stratégie « AI for Engineering » : définir les usages des assistants IA au codage, les bonnes pratiques, les conventions et la gouvernance commune à l'ensemble des équipes. Vous standardisez et industrialisez l'IA agentique au sein de l'organisation, concevez des agents spécialisés et accompagnez leur adoption dans plus de 20 équipes de développement (documentation, formation, coaching, suivi des KPIs). PÉRIMÈTRE & MISSIONS PRINCIPALES 1 · Stratégie & gouvernance « AI for Engineering » Mettre en œuvre la stratégie « AI for Engineering » : usages des assistants IA au codage, bonnes pratiques, conventions et gouvernance commune à toutes les équipes 2 · Standardisation & industrialisation de l'IA agentique Standardiser et industrialiser l'IA agentique : configurations AWS Kiro (agents, steerings, skills, MCP…), guidelines d'implémentation des LLM et des frameworks agentiques Évaluer, déployer et opérer les plateformes agentiques (AWS Bedrock, GitLab Duo…) Concevoir des agents spécialisés : remédiation de CVE, revue de code, tests, documentation, migration, incidents 3 · Intégration dans les workflows & adoption Intégrer les agents dans les workflows existants : pipelines CI/CD (GitLab CI) et outillage des équipes développement, QA et DevOps Accompagner l'adoption dans les 20+ équipes : documentation, formations, coaching Suivre les KPIs d'usage et d'impact
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Contractor

Contractor jobData Analyst-Retail

Craftman data
Published on
BigQuery
Looker Studio
SQL

1 year
440-460 €
Massy, Ile-de-France
Informations mission Entité : Digital Factory Référentiel Site : Massy Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 19/10/2027 Description and Location La Digital Factory Référentiel de Carrefour pilote la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle France et Groupe. Elle vise à unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et sortir du mainframe BCP tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Projet : Cockpit Data Référentiel Objectif : Définir les KPI de suivi de performance de la Direction Référentiel, produire les supports de décision pour la Direction et porter le modèle d'explicabilité de la performance. Principales missions : Définir les KPI de performance de la Direction. Réaliser des analyses End-to-End des chaînes de Run. Produire et maintenir des dashboards décisionnels performants. Exploiter et challenger les métiers à partir des indicateurs produits. Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité des données. Identifier les axes d'amélioration des processus métiers et techniques. Compétences clés : SQL avancé. BigQuery. Looker Studio / Looker. Construction et optimisation de dashboards. Modélisation et gestion de données. Conception de pipelines Data. Analyse de données et pilotage par KPI. Compétences appréciées : Python (Pandas, NumPy, PySpark). DevOps. Git / GitLab CI. Data Lake / Data Warehouse. PostgreSQL, MongoDB. Environnements Cloud GCP ou Azure. Méthodologies Agile Scrum.
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