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Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle

Contexte : Nous recherchons un DataOPS dans le cadre du développement et de l'industrialisation de nos plateformes de données. L'objectif est d'accélérer la livraison des données, renforcer leur qualité, améliorer l'automatisation des processus, accompagner/conseiller les DevOPS dans leurs pratiques, garantir la fiabilité des plateformes exploitées et développer des endpoints API pour faciliter les workflows data. Missions :Concevoir, industrialiser et maintenir les plateformes et workflows de données afin de garantir leur fiabilité, leur performance et leur évolutivité. Automatiser les processus de déploiement et d'exploitation. Développer et maintenir les pipelines de données ainsi que les API associées. Accompagner les équipes DevOps dans l'adoption des bonnes pratiques. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité, de l'observabilité et de la sécurité des services data. Livrables :Mise au point d'outils d'industrialisation, d'automatisation et délégation pour rendre autonomes les factories. Suivi d'incidents avec les supports éditeur (ex : Mongo Inc.). Prise en charge des projets techniques tout en participant au maintien en condition opérationnelle des environnements. Rédaction de procédures pour enrichir la base de connaissances de l'équipe. Tableaux de bord de supervision. Recommandations d'amélioration continue. Suivi des sauvegardes et tests de restauration. Mise en place de la supervision et test d'alerting. Assurer une veille technologique : apporter une connaissance des pratiques et technologies émergentes.

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

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Data Engineer Teradata et Datavisualisation H/F Description de la mission : Contexte Dans le cadre de la construction et du développement d'applications reposant sur de puissantes plateformes data, la mission s'inscrit au sein d'une tribu Data intervenant pour des usages variés au service des directions métier d'un établissement bancaire. L'équipe est au cœur de la stratégie data et intervient sur l'architecture data, les technologies data récentes, le Big Data, l'IA, Teradata, SAS, DMP, Oracle ainsi que sur les solutions analytiques et de datavisualisation. La mission se déroule au sein de la squad Paiements, avec des interactions régulières avec les métiers, les autres squads de la tribu et les autres tribus IT. Mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer sur un périmètre orienté Teradata et datavisualisation, en assurant à la fois la gestion des incidents, les évolutions applicatives, la coordination des acteurs, la modélisation des données et la préparation des mises en production. Principales responsabilités Gérer les incidents, définir les plans d'actions, assurer le suivi et la communication associée Piloter les projets et évolutions sur le périmètre concerné, en maîtrisant les étapes d'étude data, de tests, de recette et de mise en production Réaliser la modélisation des données Accompagner les métiers dans la mise à disposition et l'exposition des données répondant à différents besoins Concevoir et développer les applications du périmètre Accompagner le changement et coordonner les différents acteurs du projet ou des évolutions Préparer les mises en production : feuille de route, mode opératoire, réservation des ressources, mise à jour du cahier d'ordonnancement, création des jobs Control-M, création du DED Assurer la coordination de tous les acteurs du périmètre Environnement technique Data / SGBD : Teradata, SQL, Teradata SQL Assistant, Teradata Studio, Oracle, SAS, DMP ETL / Chargement : BTEQ, TPT, DataStage Ordonnancement : Control-M Systèmes / Scripting : UNIX, Linux, Shell, Python Outils collaboratifs et documentaires : Git, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea Méthodologies : Agile Domaines : Data, datavisualisation, paiements, domaine bancaire Livrables attendus Compte-rendu individuel d'activité Compte-rendu de réunion Documentation actualisée et procédures Documents de suivi Dossier d'architecture technique Dossier d'étude détaillée Dossier de sécurité Documentation technique Fiches d'anomalies Liste d'actions signalées Programme documenté Résultats de tests Dossier de conception de mise en œuvre Dossier de mise en place Dossier de diagnostic de l'existant PV de recette Profil recherché Expérience Profil expérimenté disposant de 3 à 7 ans d'expérience Expérience en environnement bancaire Capacité à intervenir sur des projets data avec interaction directe avec les métiers et coordination transverse Compétences techniques Maîtrise de Teradata Très bonne maîtrise de SQL sur SGBD relationnel, notamment Teradata Maîtrise des modes de chargement dans l'entrepôt via BTEQ Bonne maîtrise de TPT Connaissance de Control-M Maîtrise de l'environnement UNIX Compétences en Shell, Python et Linux Pratique des outils Git, Jira, Confluence, MEGA et Zeenea Connaissance de DataStage Compétences personnelles Sens du service Bon relationnel et bonne communication écrite et orale Écoute Esprit d'analyse et de synthèse Capacité d'organisation et d'adaptation Capacité à travailler en équipe Autonomie Curiosité Compétences / Qualités indispensables : Teradata, SQL, BTEQ / TPT, Control-M, Shell / Python / Linux, Coordination avec les métiers Compétences / Qualités qui seraient un + : Mission similaire dans le secteur bancaireInformations concernant le télétravail : Présence sur site requise minimum 2 jours par semaine

Dans le cadre du développement de ses plateformes digitales et Data, un acteur international majeur de l'amélioration de l'habitat recherche un Expert DevOps pour rejoindre un domaine dédié aux capacités d'intelligence artificielle. Vous contribuerez à la conception, à l'automatisation et à la sécurisation des infrastructures permettant d'héberger et d'exploiter des modèles d'IA privés. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et construire les composants logiciels et d'infrastructure nécessaires aux produits IA Automatiser le provisionnement des infrastructures et les déploiements Configurer et optimiser des machines GPU pour le serving de modèles d'IA et de LLM Développer et sécuriser des APIs RESTful en Python Industrialiser les pipelines CI/CD dans un environnement Google Cloud Platform Participer à l'évaluation de solutions d'IA générative, propriétaires ou open source Mettre en place les tests automatiques, les tests de performance et les contrôles de qualité Participer aux revues de code et de configurations Documenter les développements, les architectures et les composants d'infrastructure Intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des produits, du build au run

Nous recherchons une expertise en développement de systèmes embarqués pour renforcer notre sous-système embarqué, qui inclut les véhicules et les bornes d'information voyageur. Les technologies que nous utilisons incluent l'informatique, les réseaux, la radio, le modem et le GNSS. Nous avons besoin d'une expertise capable de concevoir et développer des fonctions pour le sous-système embarqué, réaliser des tests unitaires, intégrer les développements avec d'autres sous-systèmes, et fournir un support aux équipes d'intégration et de validation. Objectifs : Nous visons à renforcer notre équipe avec une expertise en développement de systèmes embarqués pour nos projets SAEIV. Les objectifs et livrables incluent : Conception et développement de fonctions pour le sous-système embarqué. Réalisation de tests unitaires et intégration des développements. Support aux équipes d'intégration et validation. Correction des anomalies détectées. Participation aux réunions d'avancement et reporting régulier. Rédaction de la documentation technique. Profil : Ingénieur diplômé dans le développement de systèmes embarqués ou temps réel, acquise dans le secteur de l'industrie : Transport, ferroviaire, aéronautique, automobile Compétences générales requises : - Aptitude à travailler en équipe - Aptitude à travailler en autonomie - Capacité à communiquer et à faire des reportings - Capacité à rédiger - Anglais lu, écrit Autres compétences techniques souhaitables : Liaison Série HTML5, Javascript Android Kotlin Design Patterns

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

Dans le cadre d'une mission chez un grand groupe du secteur ferroviaire (secteur public, Île-de-France), nous recherchons un(e) Concepteur-Développeur Senior C++ / C# .NET pour intervenir sur un logiciel métier de simulation électrique, utilisé pour le dimensionnement des installations fixes de traction électrique d'un réseau ferroviaire national. La suite applicative comprend 3 modules en C++/.NET : un moteur de calcul, une IHM de saisie des données et une IHM de reporting/visualisation des résultats. Vos missions : Développement et maintenance évolutive des deux IHM (C# .Net) : nouvelles fonctionnalités, harmonisation d'architecture, pattern MVVM, interface cartographique Intégration de nouveaux calculs métier (profils électriques, échauffements caténaires/connexions inductives, tensions rail/sol, trains à batteries) Intégration d'anciens outils indépendants dans l'IHM de saisie Intervention ponctuelle sur le moteur de calcul (C++) en cas d'anomalie Développement de services Windows / tâches batch en C# .Net Tests logiciels, gestion des anomalies, documentation technique systématique Assistance technique et revue de code auprès de collègues moins expérimentés Travail en sprints (≈1 semaine) à partir d'un product backlog

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

Nous recherchons un(e) Data Scientist & Analytics Specialist pour rejoindre notre équipe Data. À la croisée de l'analyse décisionnelle et de la modélisation avancée, vous serez responsable de transformer d'importants volumes de données brutes en leviers stratégiques et en solutions prédictives pour accompagner la croissance de l'entreprise. Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes Ce que vous ferez concrètement : 1. Data Science & Machine Learning (70%) Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique

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

Missions principales Prendre en charge la gestion de projet autour de l'ERP Sage X3 en lien avec l'intégrateur actuel. Automatiser et optimiser les importations et exportations de données au sein de l'ERP via SQL. Former les utilisateurs internes aux nouvelles fonctionnalités de Sage et aux bonnes pratiques. Missions annexes Élaborer des scripts Python ou C# pour faciliter les opérations récurrentes. Contribuer à l'évaluation des infrastructures logicielles existantes en suggérant des améliorations pratiques. Travailler en synergie avec le Data Manager pour assurer le bon taillage des interactions avec les outils de Digital Analytics. Stack technique ERP Sage X3 Langage SQL et administration SQL Server Scripting Python ou C# Environnement technique global Gestion de projet IT Intégration de données Data Import/Export automations

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Un rôle de BA complet, de la spécification à la mise en production, au cœur des données de référence d'un grand groupe bancaire. L'équipe en charge des référentiels transverses accompagne toutes les lignes métiers du groupe dans leurs usages des données de référence : acquisition, consolidation, distribution. Elle migre ses traitements ETL d'Informatica PowerCenter vers Python. Vous reprenez le rôle de Business Analyst sur deux applications intranet jumelées — l'annuaire et l'organigramme du groupe — alimentées par les référentiels d'identités et d'organisations. La première est déjà spécifiée et en développement ; sur la seconde, tout reste à construire. Vos principales missions : Préparer puis réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation de la première application, et accompagner son passage en production. Analyser l'existant et spécifier les nouveaux traitements d'intégration de données de la seconde : migration technologique, simplification, nouveaux besoins. Préparer et conduire la recette de ces traitements, puis accompagner le changement. Ce que la mission vous apporte : Une équipe agile reconnue pour son expertise des données de référence, en interaction avec toutes les directions. Un périmètre où vous tenez le sujet de bout en bout. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Référentiels de données, ETL (Informatica PowerCenter vers Python), BDD, Jira, Confluence, Office 365 — agile.