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Notre client Grand Compte situé à Guyancourt, recherche un Ingénieur Supervision et Observabilité, pour une mission de 6 mois renouvelables, et dont le démarrage est prévu au plus tard le 01/10/2026. Vous avez acquis une compétence, une expérience et un savoir-faire reconnus en matière de Supervision et Observabilité, afin d'exécuter les Prestations, constituées notamment des missions suivantes : Expertise sur la plateforme de supervision Centreon Expertise sur ls plateforme Splunk (Cloud SaaS, forwarder et module observability) Expertise sur la plateforme Grafana et ses composants (Loki, Mimir, Prometheus…) Réaliser des mises à jour et évolution de scripts de synchronisation CMDB vs Supervision. Être en capacité de réaliser des transferts de compétences et de rédiger de la documentation d'exploitation Piloter le N2 Assurer le maintien en condition opérationnelle des outils avec un très haut niveau de disponibilité. Contribution à l'exploitation de niveau 3 et aux builds des projets en cours Domaines technologiques et compétences requises : Solides compétences Centreon/Splunk/Grafana Solides compétences en scripting Powershell, Python et Ansible Utilisation de GitHub Environnements : Systèmes OnPrem et Cloud et réseaux Compétences en communication pour collaborer efficacement avec les différentes équipes. Capacité à travailler de manière autonome et à gérer plusieurs projets simultanément.

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

En tant que Développeur, et en coordination avec l'équipe, votre mission principale consistera à concevoir, développer et industrialiser des applications et POC d'IA générative et agentique embarqués dans les outils métier : de l'intégration des LLM jusqu'à la mise en production (front, back / BFF, exposition, déploiement). Vous serez amené à : Contribuer à l'outillage et aux briques transverses de la plateforme IA (évaluation des sorties LLM, registre de prompts, composants réutilisables) Participer aux ateliers de cadrage avec les métiers et aux instances projet (refinements, COPIL, points de suivi) Produire et mettre à jour de la documentation technique (ADR, specs, guides d'intégration) Réaliser l'amélioration continue : qualité du code, tests, sécurité LLM (garde-fous, prompt injection), optimisation des coûts (FinOps IA)

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Vos principales missions consisteront à : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données

Au sein de l'équipe Cybersécurité, le consultant agit comme référent technique de la cyberdéfense. Il travaille en collaboration avec un SOC externalisé et assure la supervision, l'investigation et la réponse aux incidents de sécurité dans un environnement principalement basé sur les solutions Microsoft (Sentinel et Defender XDR). Principales responsabilités : - Réaliser des activités de Threat Hunting afin d'identifier de manière proactive les menaces et vulnérabilités. - Piloter et challenger le SOC externalisé, suivre les SLA/KPI et animer les revues opérationnelles. - Gérer les incidents de sécurité de niveau N2/N3, coordonner les actions de confinement, d'investigation et de remédiation avec les équipes IT. - Améliorer en continu les capacités de détection dans Microsoft Sentinel en développant de nouveaux cas d'usage et en réduisant les faux positifs. - Participer à l'automatisation des réponses aux incidents via les playbooks SOAR de Sentinel.

Mission au sein d'un centre informatique d'une administration publique, site d'Osny (95). Présence quotidienne sur site, pas de télétravail. Démarrage au plus tard mi-octobre 2026. Durée : 3 mois initiaux, prolongation possible. CONTEXTE Le client construit sa future approche de conteneurisation. Trois agents seront mobilisés à temps plein sur le chantier. L'expert travaille quotidiennement à leurs côtés avec un double objectif : concevoir et mettre en œuvre une première solution opérationnelle, et faire monter ces agents en compétences jusqu'à l'autonomie. Le besoin est en phase de cadrage : des expérimentations existent, mais la cible technologique et l'architecture restent à définir. MISSIONS - Analyser l'existant et les expérimentations déjà réalisées - Faire préciser le besoin, les usages et les exigences d'exploitation - Participer à la définition de l'architecture et de la trajectoire de conteneurisation - Identifier un premier périmètre réalisable sur les 3 mois - Concevoir, configurer et mettre en œuvre la solution retenue - Industrialiser les déploiements, CI/CD et automatisation - Prendre en compte réseau, sécurité, supervision, journalisation, sauvegarde et reprise - Assurer un transfert de compétences permanent par la pratique - Produire la documentation d'exploitation STACK Conteneurisation : Docker, Kubernetes, Rancher IaC : Helm, Terraform, Ansible Réseau et sécurité K8s : CNI, Ingress, Service Mesh, Network et Security Policies Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK / Elasticsearch CI/CD : GitLab CI, Jenkins Complémentaire : Linux, Bash, Python, DevSecOps, environnements on-premise

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

AI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Le client veut s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Vous concevez et intégrez deux agents, avec une vraie exigence d'industrialisation et de mesure des gains. VOS MISSIONS 1. Concevoir et intégrer un agent "PO Data" : analyse des structures de données, identification des écarts de complétude 2. Outiller cet agent sur le lignage, la génération de spécifications fonctionnelles et l'alimentation du backlog 3. Concevoir et intégrer un agent "Data Engineer" : génération et accélération des pipelines d'ingestion et de transformation 4. Outiller cet agent sur les jointures multi-sources et la modélisation des objets métiers (OBM) 5. Intégrer les LLM à l'environnement Cloud et Data du client, en particulier BigQuery 6. Industrialiser les agents (LLMOps, prompt engineering) et mesurer les gains obtenus

Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.

Dans le cadre du lancement d'un nouveau projet de plateforme Citizen Dev développée en externe, votre objectif principal sera d'assister le Tech Lead dans le déploiement et l'intégration de cet outil. Vous serez garant du suivi de la mise en place de l'architecture informatique, du provisionnement des ressources (comptes, serveurs) et de leur configuration au sein d'un environnement "My Cloud" ou d'un environnement virtualisé (Docker). Missions principales Sous la responsabilité du Tech Lead, l'Ingénieur(e) DevOps aura pour missions de : • Ordonnancer et piloter l'installation de la nouvelle plateforme. • Assurer le déploiement applicatif en veillant au strict respect des exigences et des guidelines d'administration via les outils XL Deploy et XL Release. • Gérer et maintenir l'infrastructure pour garantir la haute disponibilité et la performance des environnements. • Garantir la sécurité de la plateforme en veillant à la mise en conformité avec les exigences de sécurité et les politiques internes de l'entreprise. Assurer l'ensemble des tâches récurrentes liées au rôle de DevOps (automatisation de pipelines CI/CD, scripting, monitoring et résolution des incidents).

Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) : 1. L'expertise et ingénierie d'infrastructure Puppet • Maintien en condition opérationnelle des infrastructures Puppet sur les clouds on-premise, • Revue et réalisation des évolutions de module Puppet notamment concernant phase de provisioning post-installation • Amélioration continue de l'architecture et des performances des plateformes Puppet • Opérations planifiées et aux interventions en HNO 2. Expertise et ingénierie système Linux • L'administration et à l'évolution des systèmes Linux (distribution RPM) • La résolution d'incidents complexes et à la gestion des problèmes • Cycles d'astreinte et interventions en HNO 3. Pratiques DevOps • Ll'amélioration continue des pratiques DevOps • Automatisation des processus via scripting et outils CI/CD • Rituels Agile (Scrum/SAFe) Environnement technique : Puppet, Linux (RHEL / RPM), Python, GitHub, GitHub Actions, Ansible, Terraform, Bash. Anglais B1 minimum. 2 - Livrables attendus Les livrables attendus sont : • Maintien et évolution des infrastructures Puppet • Documentation technique et d'architecture • Rapports de suivi (incidents, problèmes, évolutions) • Code source (modules Puppet, scripts, etc.) avec gestion versionnée • Contribution aux phases de recette et validation 3 - Expertise(s) / technologie(s) Les expertises attendues pour réaliser cette prestation sont listées ci-après : • Ansible • Compétences en développement (Shell unix, Perl, PHP, Python, git, github) • Puppet • Python • Shell • Red Hat Enterprise Linux

Analyse et interprétation des logs (~50 %) — priorité n°1 • Analyser et interpréter quotidiennement les logs applicatifs via la stack ELK. • Identifier les erreurs récurrentes, corréler les signaux et détecter les signaux faibles. • Rechercher les root causes et faire le lien entre les logs et le code applicatif (Java). • Être un point d'entrée en amont des incidents : traiter les problématiques avant qu'elles ne deviennent des incidents majeurs. • Travailler en lien étroit avec les Service Delivery Managers (SDM) sur le suivi et l'analyse des problématiques. Administration de la stack ELK (~30 %) • Administrer Elasticsearch, Kibana, Logstash et Filebeat. • Gérer les index, les politiques ILM et les pipelines de collecte. • Configurer et faire évoluer l'alerting. • Contribuer à la dimension observabilité : APM / OpenTelemetry, dashboards, alerting préventif, SLI/SLO. Montée en compétences des équipes N2 (~20 %) • Accompagner et coacher les équipes support et développement dans une posture de pédagogue. • Créer et maintenir des runbooks pour outiller le N2. • Favoriser l'autonomie des équipes et réduire durablement les escalades vers le N3. • Présenter analyses et recommandations aux équipes techniques et aux instances de pilotage (SAFe / PI Planning).

🚀 Rejoignez K-LAGAN et boostez votre carrière ! Vous souhaitez évoluer dans un projet stable et motivant ? Nous avons l'opportunité qu'il vous faut ! Nous recherchons un Data Analyst expérimenté pour intégrer notre équipe et accompagner un client de premier plan dans le secteur de l'assurance à Niort. 💡 Développez vos compétences, relevez des défis ambitieux et participez à des projets stratégiques ! 📌 Idéalement, vous avez une expérience significative dans le secteur de la santé ou de la prévoyance, et vous comprenez les contraintes de la Direction des Risques. Livrables attendus 📄 Rédaction de spécifications et documentation des travaux réalisés. Développements et extractions de données. Analyse et correction d'incidents. Communication efficace et réactive avec les parties prenantes.