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Nous recherchons un Expert Dynatrace expérimenté pour renforcer une équipe en charge de l'exploitation et de l'observabilité d'une plateforme digitale à fort trafic. Vous serez le référent sur la solution Dynatrace et contribuerez à l'amélioration continue de la supervision, de la performance applicative et de l'observabilité des services, dans un environnement DevOps et Cloud. Vos principales missionsDynatrace & ObservabilitéAdministrer, configurer et faire évoluer la plateforme Dynatrace. Déployer et paramétrer les agents Dynatrace (OneAgent, ActiveGate...). Concevoir, personnaliser et maintenir des dashboards Dynatrace adaptés aux besoins métiers et techniques. Créer et maintenir des Dynatrace Notebooks pour l'analyse des performances et le partage des connaissances. Développer des requêtes DQL (Dynatrace Query Language). Configurer les alertes, les workflows et les règles de détection d'anomalies. Mettre en œuvre les fonctionnalités d'AIOps et de détection proactive des incidents. Produire des indicateurs de performance (KPI) et des tableaux de bord de suivi. Performance & ExploitationAnalyser les performances des applications et identifier les causes racines des incidents. Participer aux campagnes de tests de charge et de performance. Assurer le suivi des incidents de production et proposer des actions correctives. Accompagner les équipes de développement dans l'amélioration des performances applicatives. DevOps & CloudParticiper à l'intégration de Dynatrace dans les pipelines CI/CD. Automatiser les tâches de supervision à l'aide de scripts (Python ou Node.js). Intervenir sur des environnements Kubernetes et Cloud (GCP, AWS ou Azure). Contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'observabilité. Environnement techniqueDynatrace Dynatrace Dashboards Dynatrace Notebooks DQL (Dynatrace Query Language) AIOps Kubernetes Google Cloud Platform (GCP), AWS ou Azure Python ou Node.js Shell / Linux Git CI/CD SQL Elasticsearch / MongoDB APIs REST Postman

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Description de la missionDans le cadre du développement de nouveaux usages autour de l'intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) IA confirmé(e) afin de concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur des agents IA dans un environnement Google Cloud Platform (GCP). La mission consiste à accompagner les équipes techniques et métiers dans la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage IA, depuis les phases de prototypage jusqu'au déploiement de solutions fiables, sécurisées et exploitables en production. Les principaux sujets d'intervention seront : Développer des agents IA et services backend en Python. Concevoir des architectures d'intégration autour des LLM et des outils métiers. Mettre en place des mécanismes d'orchestration et d'interaction entre agents. Développer des solutions permettant l'exposition sécurisée de données et services internes aux agents. Industrialiser les solutions IA via des pratiques de tests, CI/CD, observabilité et déploiement sur Google Cloud Platform. ResponsabilitésConcevoir et développer des API et services IA en Python (FastAPI notamment). Développer et intégrer des outils connectés aux agents via des protocoles d'interaction dédiés (ex : MCP - Model Context Protocol). Concevoir des serveurs MCP permettant d'exposer de manière sécurisée des outils et données internes aux agents IA. Déployer des services conteneurisés sur Google Cloud Platform, notamment via Cloud Run. Concevoir des workflows agents et des mécanismes d'orchestration avec des frameworks adaptés (LangGraph, ADK, AutoGen ou équivalents). Définir les schémas d'échange entre agents, la gestion des états, les mécanismes de reprise sur erreur et les stratégies de routage. Intégrer des services IA cloud, notamment Vertex AI, pour l'utilisation de modèles LLM, l'évaluation et la sécurisation des usages. Mettre en place les dispositifs d'observabilité : logs, métriques, traces et suivi des performances. Participer à la sécurisation des solutions IA : gestion des secrets, droits d'accès, IAM, contrôle des données et bonnes pratiques cloud. Documenter les architectures mises en place et accompagner les équipes internes dans leur adoption. Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Ingénieur Intégration, Data & Cloud Missions principales : L'ingénieur intervient sur la conception, le développement et l'exploitation de solutions d'intégration, de traitement de données et d'architectures cloud, dans un contexte orienté automatisation, data et DevOps. Responsabilités & activités Intégration & Orchestration : • Développement et orchestration de flux d'intégration avec Magic xpi • Automatisation des échanges de données entre systèmes (on premise ↔ cloud) • Intégration de services via APIs REST (authentification, appels sécurisés, transformation des données) • Conception et orchestration de workflows d'intégration avec Application Integration (GCP) Cloud & Architecture (Google Cloud Platform) • Conception et déploiement de solutions cloud sur Google Cloud Platform (GCP) • Mise en place et gestion d'architectures cloud orientées data et intégration • Gestion des environnements dev / recette / production Data Engineering & Analytics • Modélisation de données et conception de pipelines ETL / ELT • Traitement de volumes de données importants • Optimisation de requêtes SQL avancées • Analyse et data warehousing avec BigQuery • Transformation et modélisation analytique avec dbt (staging, intermediate, marts, tests de qualité, documentation, versioning) ETL & Outils Data • Conception et développement de flux ETL avec SQL Server Integration Services (SSIS) • Automatisation des traitements d'intégration de données multi-sources Développement & Scripting • Programmation Python • SQL avancé • Scripting et automatisation (batch processing, jobs automatisés) DevOps & CI/CD • Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitHub • Automatisation des tests, builds et déploiements via GitHub Actions • Gestion du versioning et des bonnes pratiques de développement Automatisation Low-Code • Création de flux Power Automate (cloud et desktop) • Utilisation de connecteurs et intégrations avec des systèmes tiers Méthodologies & Qualité • Travail en méthodologie Agile / Scrum • Application des bonnes pratiques de développement et de data engineering • Contribution à la documentation technique et à l'amélioration continue Compétences clés • Intégration applicative & orchestration de flux • Cloud GCP & architectures data • Data engineering, SQL avancé, ETL / ELT • DevOps & CI/CD • Automatisation et scripting • Travail collaboratif et approche orientée qualité