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Objectif de la missionMission de l'équipe :La mission s'inscrit au sein d'une équipe en charge d'accélérer la transformation des activités de servicing grâce au développement de solutions d'automatisation intelligentes. L'objectif est de concevoir des outils innovants permettant d'optimiser les traitements opérationnels, d'améliorer la productivité des équipes et de préparer le déploiement progressif de solutions basées sur l'intelligence artificielle. L'intervention couvre plusieurs axes complémentaires de développement autour de Python, de l'IA agentique et du Machine Learning. 1. Développement d'outils d'automatisationL'équipe est responsable du développement d'outils bureautiques permettant d'automatiser les tâches transactionnelles à faible valeur ajoutée. Ces développements visent à simplifier les opérations quotidiennes, fiabiliser les traitements et réduire les interventions manuelles. 2. Développement d'agents d'intelligence artificielleL'équipe conçoit des solutions d'IA agentique destinées à assister les équipes opérationnelles. Les travaux portent notamment sur : Développement d'un agent d'analyse sémantique des emails clients. Développement d'un agent d'automatisation du traitement de tâches transactionnelles. 3. Développement de modèles Machine LearningL'équipe participe à la conception de modèles de Machine Learning afin de préparer le déploiement d'un agent de servicing intelligent. Les développements ont pour objectif de : Permettre dans un premier temps l'exposition du processus de traitement des demandes. Préparer dans un second temps l'automatisation partielle de ces traitements. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Développer des outils Python d'automatisation de tâches transactionnelles. Concevoir et développer des agents d'intelligence artificielle dédiés à l'analyse et à l'automatisation des processus. Développer un agent d'analyse sémantique des emails clients. Développer un agent d'automatisation de traitements transactionnels. Construire un modèle de Machine Learning en vue du déploiement d'un agent de servicing. Participer aux travaux d'analyse, de conception, de développement et d'amélioration des solutions mises en œuvre.

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe agentique (moins de 5 personnes). Plusieurs briques d'IA agentique d'enrichissement produit sont déjà en production : la mission consiste à les reprendre et les faire évoluer, en lien direct avec les équipes métier. Vos missions : Maintenir et faire évoluer les APIs et flows agentiques : détection d'attributs sur images produit, validation de certificats, enrichissement des visuels Faire vivre le socle data : pipelines d'ingestion et de transformation, exposition des résultats aux systèmes aval Assurer la maintenance corrective et évolutive d'une webapp de restitution et de validation métier (NiceGUI) Mettre en place et industrialiser l'automatisation GEO (visibilité des contenus dans les moteurs génératifs), avec mesure d'impact Documenter et outiller l'évaluation : jeux de test, métriques de précision, non-régression

Bonjour à tous, Je recherche pour l'un de mes clients, un grand groupe international, acteur clé de la transformation numérique du secteur. Au cœur d'une stratégie d'innovation, vous rejoignez une squad en charge de concevoir et d'opérer des plateformes d'infrastructure modernes (PaaS, IaaS, CaaS). Le projet met l'accent sur l'Orchestration : nous recherchons un profil capable d'allier excellence technique et plaisir de "coder pour les autres" afin d'automatiser des infrastructures complexes. Missions : Développer des solutions Backend en Python pour l'automatisation d'infrastructure. Concevoir et maintenir des modules de provisionnement via Terraform. Garantir la qualité logicielle par une approche rigoureuse de tests automatisés (API REST). Accompagner les équipes dans l'adoption des meilleures pratiques d'ingénierie (DRY, Idempotence, Abstraction).

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d'une école d'ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : La plateforme ESG Data Manager permet de monitorer des produits financiers suivantes des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance. Les données sont intégrées dans GM DWH (base Oracle Exadata). Intégration de données ESG de fournisseurs externes (fichiers, APIs) Calculs d'indicateurs dérivés de ces données Diffusion des données à d'autres systèmes internes De formation école d'ingénieur ou ayant un niveau équivalent à un Master 2, nous recherchons quelqu'un de curieux, dynamique, et force de proposition.

ContexteDans le cadre du renforcement de ses équipes, notre client recherche un Développeur Python Senior pour participer au développement et à l'évolution d'applications stratégiques dans un environnement Agile. Vous contribuerez à la conception, au développement et à l'optimisation de solutions backend robustes, sécurisées et performantes. Vos missionsDévelopper et maintenir des applications backend en Python. Participer à l'analyse des besoins et à la conception des solutions techniques. Collaborer avec les Product Owners, Business Analysts et équipes métiers. Développer des API performantes avec FastAPI (ou framework équivalent). Assurer la qualité du code, les tests et les déploiements via des pipelines CI/CD. Réaliser les revues de code et accompagner les développeurs juniors. Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques complexes. Collaborer avec les équipes DevOps et Data Engineering. Garantir la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications. Participer aux travaux de refactoring et à l'amélioration continue.

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Développement Python / Go / IA Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) Tests de non-régression sur les réponses IA : Golden datasets et évaluation automatique des réponses Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) A/B testing des prompts et des versions de modèles Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents Tests de sécurité : Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling Observabilité de la qualité via Langfuse : Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) Alerting sur dégradation de qualité Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) Gestion multi-langues (FR/EN) Stack techniqueLangages : Python 3.11+, Go IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL API : FastAPI, Pydantic Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 CI/CD : GitLab CI, Tekton Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons pour un client bancaire un Développeur Full Stack expérimenté PYTHON REACT pour contribuer au développement, à l'évolution et à la maintenance de ses plateformes internes. Le poste s'inscrit dans un environnement Agile avec une collaboration étroite entre les équipes Produit, Infrastructure et DevOps. Missions principales Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités Full Stack. Développer des API REST performantes et sécurisées. Concevoir des interfaces utilisateurs avec React. Participer aux choix d'architecture et aux revues de code. Garantir la qualité du code (tests, clean code, revues de code). Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications. Participer aux cérémonies Agile (Scrum ). Collaborer avec les équipes DevOps pour les déploiements CI/CD. Optimiser les performances des applications. Environnement technique : Back-end : Python ou Go (Golang) Front-end : React, JavaScript / TypeScript API : REST / JSON Bases de données : PostgreSQL (MongoDB apprécié) Outils : Git, GitLab, Docker, GitLab CI / Jenkins

Senior Software Engineer with Python and Java Our Client is looking to recruit brilliant Software Engineer with upwards of 5 to 10 years solid proven track record of developing complex applications with Python coupled with Machine Learning and ideally Go. We're looking to recruit initially 2 excellent Software Engineers to work with an existing team of 4 software developers on a very large strategic consulting engagement within the Life Sciences industry. So if you any experience with the Life Sciences domain – then the Client would be very interested to see your profile. Must be 100% trustworthy with real integrity – this is a highly sensitive project. Key skills: Python, Machine Learning, Java The Client would like to see solid expertise of working with and developing complex applications with Java. Excellence is vital. Ideally have security clearance. The Client has offices in Central London and the project is based in Oxford and are happy with remote working for the foreseeable future. They are absolutely committed to family-friendly operations with diversity & work-life balance. Daily rate for this assignment will be dependent on your expertise – but will be in the range £500 to £2000 per day. Duration for this assignment will be 3 to 6 months initially with possibility of the role becoming permanent at some point in the future. The ideal candidate will have a PhD in Computer Science although an MSc with excellent skills may work. Please note we really are looking for the best software developers – the cream of the crop – or crème de la crème. Do send your CV to us in Word format along with your daily rate and availability.

Contexte & Enjeux de la MissionDans le cadre de l'évolution stratégique et du passage à l'échelle de ses applications métiers, Harvest recherche en extrême urgence un Développeur Fullstack Python (Django) & React spécialisé en optimisation de performance Back-End. L'objectif principal de la mission est d'analyser, auditer et refactoriser les composants Back-End sous Django afin de réduire la latence, supprimer les goulots d'étranglement et maximiser la réactivité de l'application connectée à une interface React. Le tout évolue dans un environnement Cloud moderne entièrement conteneurisé sous Azure Kubernetes Service (AKS). Missions Principales1. Optimisation & Performance Back-End (Cœur de la mission)Audit & Diagnostic : Identifier les goulots d'étranglement de performance (profiling, analyse de latence, suivi de charge). Optimisation de l'ORM Django : Traitement en profondeur des requêtes SQL (résolution du problème N+1, maîtrise poussée de select_related, prefetch_related). Caching & Data Handling : Mise en œuvre de stratégies de mise en cache avancées (Redis/Memcached) et optimisation du casting/sérialisation de données volumineuses. Architecture & Refactoring : Amélioration des composants applicatifs pour accroître le débit et réduire le temps de réponse des API REST. 2. Développement Fullstack & Front-End ReactInterfaçage et optimisation fine des échanges entre le Back-End Django (DRF) et le Front-End React. Amélioration de l'expérience utilisateur globale via une gestion d'état et un chargement de données optimisés côté client. ☁️ 3. Integration Cloud & DevOpsTravail quotidien dans un environnement conteneurisé sous Azure Kubernetes Service (AKS). Suivi et contribution au pipeline d'intégration/déploiement continu (GitLab CI/C

AI & Architecture, Strong knowledge of : - AI agent development - Large Language Models (LLMs) - Model Context Protocol (MCP) - Agent-to-Agent (A2A) communication - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Vector databases Backend Experience with : - Python - FastAPI - API and service development - Queuing and messaging systems (RabbitMQ or similar) - Database development (SQL Server, PostgreSQL, etc.) - SQLAlchemy - Security concepts and integrations: OAuth - SAML and Microsoft Entra ID Automated testing using Pytest DevOps & CloudFrontend, Strong experience with: - React - JavaScript - CSS - UI development - NX framework (Micro Frontends) Microservices architecture Distributed systems design CV only in English, rate included 2 days in Brussels

Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle, du Data Engineering et du développement Python, notre client, grand groupe bancaire, recherche un(e) Lead Architecte IA, Data & Python. Référent(e) technique sur ces sujets, vous accompagnerez les équipes projets dès les phases de cadrage et de conception, concevrez les architectures IA et Data, et définirez les standards et patterns de référence (Machine Learning, RAG, Agents IA, IA Générative, MLOps/LLMOps, APIs IA). Vous réaliserez les études d'architecture et les choix technologiques, garantirez l'intégration des solutions IA dans le système d'information, et veillerez à la gouvernance et à la conformité des projets (RGPD, AI Act, sécurité). Sur le volet Python, vous définirez les standards de développement, accompagnerez les équipes sur Python avancé, FastAPI, Flask, Django, PySpark et Pandas, réaliserez des POC et prototypes, et mettrez en place les bonnes pratiques de qualité de code, tests, sécurité, performance et CI/CD. Sur le volet Data Engineering, vous concevrez les pipelines de traitement des données, définirez les architectures d'échange et d'intégration, garantirez la qualité des données et superviserez la mise en œuvre des plateformes Data, en vous appuyant notamment sur Spark, Kafka, Airflow, DuckDB et Trino. Enfin, vous contribuerez à la gouvernance et à l'innovation en construisant le catalogue de patterns IA et Data, en assurant une veille technologique permanente et en animant les communautés Data et IA.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Equipe est en charge des configurations des produits exotiques dans la chaine full automatique (Pricing, Booking, Documentation). La prestation consiste à contribuer à/au(x): - Ajouts de nouveaux produits dans la chaine automatique - Faire évoluer les produits existants (ajout de variations) Expertises spécifiques :  Code (Python)  Produits financiers EQD Exotiques Les livrables attendus sont :  Modelisation des produits/ templates exotiques equity dans les chaines automatiques

Objectifs et livrables : Gestion des incidents (analyse et création des tickets, communication avec les équipes impactées). Suivi/résolution des incidents en collaboration avec les équipes (Trading, Portfolio, MarketData mais aussi Data – Opérations …). Amélioration de la qualité et de la pertinence des alertes. Communication avec nos contreparties externes. Rédaction et mise en place des différentes procédures à suivre en lien avec le support Paris. Déploiement et mise en production des différentes applications. Participation au développement et la maintenabilité des environnements de test. Développement de KPI permettant de monitorer la qualité de la production Propositions amélioration/maintenance des outils utilisés.