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).
Nous recherchons un Ingénieur Industrialisation / DevSecOps spécialisé dans l'automatisation et la fiabilisation des chaînes de déploiement. Il devra maîtriser GitLab CI/CD, Git, Bash/Python, ainsi que Terraform et Ansible pour l'Infrastructure as Code. Une bonne maîtrise de Linux/Windows, Docker et Kubernetes/OpenShift est attendue, avec une sensibilité forte aux enjeux de sécurité. L'intégration d'outils comme SonarQube, Checkmarx, Vault ou KMS constitue un réel plus. . . . . .
Dans le cadre du développement d'une Factory dédiée à la conception de solutions innovantes autour de la Data et de l'IA, nous recherchons un(e) Tech Lead Full Stack / Lead Engineer. Cette entité rassemble des experts en architecture, développement logiciel, cloud et IA afin de concevoir des produits robustes, scalables et sécurisés répondant à des enjeux stratégiques de la Défense Nationale. Vous évoluerez dans un environnement d'excellence technique où l'architecture logicielle, la qualité de code, l'industrialisation et l'accompagnement des équipes occupent une place centrale. | Vos missions | \- Concevoir et faire évoluer les architectures applicatives. \- Participer aux développements Full Stack des solutions. \- Définir les standards techniques et les bonnes pratiques. \- Accompagner les développeurs dans leur montée en compétence. \- Garantir la qualité des développements, des tests et de l'intégration continue. \- Contribuer aux sujets DevOps, sécurité et observabilité. \- Participer à l'amélioration continue des processus d'ingénierie. | Contraintes spécifiques | Ce poste nécessitera une habilitation au secret de la Défense Nationale délivrée par les autorités compétentes (DGSI) | Environnement technique | \- Front-End : React / Angular / Vue.js \- Back-End : Python / Java / Node.js \- Cloud & DevOps : Kubernetes / Terraform / Ansible / GitLab CI / GitHub Actions / Infrastructure as Code \- Qualité & Sécurité : API REST / GraphQL / TDD / BDD / DDD / OWASP / DevSecOps \- Observabilité : Prometheus / Grafana / ELK Stack
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.
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
