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Contexte de la missionDans le cadre de la refonte d'une Cloud Management Platform et de la migration depuis l'environnement VMware, les équipes Platform recherchent un Consultant DevOps Senior capable de les accompagner sur les sujets suivants : Développement et intégration autour de Terraform (reprise des services vRA – certification Terraform appréciée) ; Développement en Golang pour la création de providers Terraform ; Accompagnement et montée en compétences des équipes DEC sur ces technologies ; Connaissances d'OpenShift ; Développement Python (Web Services).

ContexteDans 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. MissionsDéveloppement 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 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.

Périmètre technique Ansible - maîtrise requise ; AWX / Ansible Workflow Automation est un fort plus Python : scripting, développement d'APIs et de petites applications Terraform, Bash / Shell, PowerShell CI/CD : Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions Docker & Kubernetes Administration système Linux et Windows Environnement hybride : Azure / AWS / On-Premises Connaissances et compétences sur les éléments d'infrastructure : DNS, Proxy, certificat TLS, AD, etc. Splunk : connaissance appréciée Activités principales Étudier et mettre en œuvre des solutions d'automatisation des tâches IT Contribuer à la construction et à l'évolution du catalogue de services d'infrastructure en self-provisioning Faire évoluer la plateforme d'automatisation AWX Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD pour les déploiements Développer des APIs et applications Python pour exposer et intégrer les services d'automatisation Assurer un support aux équipes applicatives et infrastructure sur l'ensemble du périmètre technique Travailler en méthode agile avec les outils Azure DevOps / GitHub

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Software Engineer / DevOps sur Grenoble. Profil recherché : - Senior (7+ ans d'expérience) - Développement Python + Azure Cloud - DevOps / DevSecOps : CI/CD (GitHub Actions), Docker, Kubernetes / K3s, Helm - Bonne maîtrise de Linux et des architectures micro-services distribuées - Un plus : Edge AI (Machine Learning, Computer Vision, Agentic AI), C/C++/Rust, GPU - Anglais courant Localisation : Grenoble + 2jrs de TT Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Software Engineer / DevOps sur Grenoble. Profil recherché : - Senior (7+ ans d'expérience) - Développement Python + Azure Cloud - DevOps / DevSecOps : CI/CD (GitHub Actions), Docker, Kubernetes / K3s, Helm - Bonne maîtrise de Linux et des architectures micro-services distribuées - Un plus : Edge AI (Machine Learning, Computer Vision, Agentic AI), C/C++/Rust, GPU - Anglais courant Localisation : Grenoble + 2jrs de TT

Dans le cadre d'un programme d'innovation en cybersécurité, nous recherchons un Expert en Intelligence Artificielle Générative pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de langage spécialisés destinés à assister les équipes opérationnelles dans l'analyse des menaces et l'automatisation des processus de sécurité. Le consultant interviendra sur les missions suivantes : Réaliser le fine-tuning de modèles de langage open source (LLM/SLM) sur des jeux de données spécialisés. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de réduire les hallucinations à l'aide de techniques de Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO...). Structurer, préparer et formater les données d'entraînement selon les meilleures pratiques (ChatML, Alpaca, etc.). Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer les performances des modèles à l'aide de benchmarks de référence (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge...). Collaborer avec les équipes métier et techniques afin de concevoir des solutions IA robustes, performantes et adaptées aux besoins opérationnels. Compétences requises : Expertise en fine-tuning de LLM avec LoRA, QLoRA et frameworks tels que TRL, Unsloth ou Axolotl. Maîtrise des techniques d'alignement et de Reinforcement Learning appliquées aux modèles de langage. Solides compétences en Python et PyTorch. Expérience des méthodologies d'évaluation des modèles d'IA générative. Connaissance des environnements MLOps et des outils de déploiement (Hugging Face Hub, vLLM, Ollama, Triton) appréciée. Une sensibilité aux problématiques de cybersécurité constitue un atout.

Le poste vise à recruter un Data Scientist expérimenté capable de concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative à forte valeur ajoutée métier. L'enjeu principal est de développer des workflows LLM complexes et de les déployer en production dans un cadre industriel structuré. Le candidat devra faire le pont entre les équipes métier et IT, en traduisant les besoins fonctionnels en solutions techniques performantes. Une expertise solide en IA générative, en développement d'API, en évaluation de modèles et en bonnes pratiques de software engineering est attendue, ainsi qu'une capacité à travailler en mode Agile au sein d'une squad dédiée. Développement Python orienté production (architecture, packaging, bonnes pratiques) Développement d'API (REST/GraphQL, frameworks comme FastAPI/Flask) Développement d'API (REST/GraphQL, FastAPI/Flask) Développement Python orienté production (architecture, packaging, tests) Travail en équipe / collaboration en squad Agile Modélisation ML classique (supervisé, non supervisé) Préparation et gestion de données (feature engineering, qualité des données) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typage) CI/CD pour services d'IA (GitHub Actions, GitLab CI, bonnes pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, orchestration type Kubernetes) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI Platform) Préparation & gestion de données (feature engineering, qualité, ETL) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linters, type hints) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions avec pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, Kubernetes ou équivalents) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS/GCP managed IA services, Bedrock) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typing) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions, pipelines MLOps) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, tools) RAG / retrieval augmenté & bases de vecteurs (Faiss, Pinecone, etc.) Évaluation spécifique des LLM (benchmarks, human eval, red‑teaming) Monitoring / observabilité des modèles et services LLM en production Outils d'orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex ou équivalents) RAG / retrieval augmenté & vector DB (Faiss, Pinecone, embeddings en production) Évaluation spécifique LLM (benchmarks, human eval, red-teaming, metrics LLM) Monitoring / observabilité des modèles & services IA (drift, qualité des réponses, alerting) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, outils) RAG / retrieval augmenté & vector DB (mise en production) Monitoring / observabilité des modèles et services IA en production Analyse et modélisation de problèmes complexes dans un contexte LLM Pensée systémique appliquée à des workflows IA end‑to‑end Rigueur scientifique & esprit critique pour l'évaluation des LLM Vulgarisation & pédagogie vers métiers et IT Recueil et reformulation des besoins métier en spécifications techniques pour IA générative

Dans le cadre du renforcement de l'équipe DATAHUB, nous recherchons un Développeur Python Senior pour contribuer au développement et à la maintenance d'une plateforme data hébergée sur IBM Cloud. Vous serez en charge de l'implémentation de nouveaux services back-end, de l'amélioration des pipelines CI/CD, de la correction de bugs ainsi que du support aux utilisateurs, le tout dans un environnement Agile. La plateforme ayant pour rôle de centraliser et d'exposer les données de l'entité via des services cloud scalables, vous interviendrez sur des sujets techniques variés mêlant développement back-end, gestion de stockage objet (COS), métadonnées et déploiement sécurisé.

Le poste d'Ingénieur ML est crucial pour le développement d'applications d'intelligence artificielle, en se concentrant sur le cycle complet de développement des modèles de ML, incluant la création de pipelines de données, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles. Responsabilités :Améliorer les modèles d'encodeurs : augmenter la capacité du modèle et la résolution d'entrée. Construire un support de classification multi-classe pour un ensemble d'attributs de fonctionnalités de carte — de bout en bout : pipeline de données, entraînement de modèle et évaluation. Porter un pipeline d'inférence à grande échelle vers C, construire une interface en ligne de commande et un frontend pour la gestion des tâches, et créer une interface de plugin pour visualiser les résultats. Porter l'inférence CoreML vers MLX, permettant l'exécution de modèles sur plusieurs systèmes d'exploitation. Former un modèle de confiance et de classement basé sur les sorties de modèles autoregressifs existants. Mettre en œuvre un entraînement par curriculum : classer les tâches par difficulté et automatiser la planification progressive des données d'entraînement. Must Have :Compétences avancées en Python et en ingénierie de ML à travers l'ensemble du cycle de développement des modèles. Expérience avec des architectures d'encodeurs, des modèles autoregressifs, ou des approches de pré-entraînement auto-supervisées (ex : Autoencodeurs Masqués). Familiarité avec CoreML, MLX, ou des frameworks d'inférence comparables. Expérience en C ou C++ pour des travaux de portage d'inférence est un plus. Nice to Have :Expérience avec des stratégies d'apprentissage par curriculum ou de planification de données d'entraînement. Autres Détails :Présentiel 5 jours sur site à La Défense , bilingue Anglais excellent niveau obligatoire

Nous recherchons un(e) Senior Python Platform Engineer pour rejoindre une organisation technologique de premier plan évoluant dans un environnement exigeant et fortement orienté ingénierie. Contrairement à un poste de développement Python traditionnel, cette opportunité s'adresse à un profil capable d'intervenir sur l'ensemble de l'écosystème de développement Python afin de garantir sa modernisation, sa robustesse et son efficacité à grande échelle. Vous contribuerez directement à l'amélioration de l'expérience développeur, à l'industrialisation des pratiques de développement et à l'évolution des outils utilisés par les équipes techniques. Vos missions Platform Engineering & DevOps (40 à 50%) Concevoir et faire évoluer les plateformes de développement Python. Améliorer les processus CI/CD. Industrialiser les pipelines de build et de déploiement. Optimiser la gestion des dépendances et du packaging Python. Développer et maintenir les outils de distribution logicielle. Participer à l'amélioration de la chaîne logicielle et des bonnes pratiques DevOps. Accompagner l'adoption de nouveaux outils et technologies. Software Engineering (30 à 40%) Développer des outils internes à destination des équipes techniques. Concevoir des bibliothèques Python mutualisées. Automatiser les processus de développement et d'exploitation. Participer à l'amélioration continue des standards de qualité logicielle. Architecture & Expertise transverse (20 à 30%) Accompagner les équipes de développement sur les problématiques techniques complexes. Définir les standards et bonnes pratiques de développement. Réaliser une veille technologique active. Contribuer à la modernisation continue de l'écosystème Python. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques.

Nous recherchons un Analytics Engineer confirmé pour rejoindre une équipe Data et intervenir sur des projets à fort enjeu autour de la valorisation et de l'exploitation des données. Vous évoluerez dans un environnement Data moderne, en collaboration avec les équipes techniques et métiers. Missions principalesConcevoir et développer des pipelines de données. Développer et faire évoluer les modèles de données. Concevoir une couche sémantique performante. Développer des tableaux de bord et reportings décisionnels sous Power BI. Participer à l'amélioration des performances et de la qualité des solutions analytiques. Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre leurs besoins et proposer des solutions adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement et d'industrialisation. Environnement techniqueMicrosoft Fabric Power BI SQL Python Modélisation sémantique Data Pipelines

Stack et environnement technique : DevOps, Data platforms Kubernetes, Docker, Helm Cloud privé et cloud public (Azure principalement et AWS/OVH connaissance) GitLab CI (templates, pipelines) Infrastructure as Code (IaC), Terraform Écosystème associé : ArgoCD, SAST/DAST, HashiCorp Vault, bases de données, Nexus, DevSecOps, sécurité, etc. Votre rôle inclura notamment : Être le support et le lead technique sur des projets de déploiement en cloud privé et/ou public Définir et documenter les architectures techniques des solutions Accompagner les projets dans la résolution de problématiques techniques Apporter un support à l'équipe technique sur les sujets d'architecture et les choix de solutions Apporter un support à l'équipe de développent Être le référent technique, point de contact entre différente équipes et garant de la solution livrée. Le besoin étant immédiat, un entretien peut être organisé cette semaine ou la semaine prochaine, pour un démarrage aussi rapide que possible (poste ouvert dans le cadre d'un remplacement urgent). Anglais obligatoire Full remote Autonome

Si la Data est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste d'Analytics Engineer Senior ! 🚀 Ton challenge si tu l'acceptes : Concevoir et développer des pipelines de données robustes avec Dataiku DSS, Talend, Python et SQL, en garantissant un code performant et documenté. Collaborer à la conception de l'architecture Data et participer à la mise en place de solutions autour de l'écosystème Azure. Assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements de données et optimiser les performances des pipelines existants. Participer activement à l'amélioration continue des processus de développement, de qualité des données et des bonnes pratiques de l'équipe. Implémenter des contrôles qualité, des tests unitaires et des validations pour garantir la fiabilité des données. Contribuer aux revues de code et appliquer les bonnes pratiques de développement sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data. Travailler en méthodologie Agile/Scrum en collaboration avec les équipes techniques et les métiers pour transformer les besoins en solutions analytiques.

Votre mission Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants dans un environnement Cloud AWS. Vous participerez notamment à : Développer et optimiser les traitements d'ingestion et de transformation de données avec Python, Spark et Databricks. Mettre en place les flux de données entre différentes sources et le Data Lake. Orchestrer et superviser les traitements avec Airflow. Garantir la qualité, la disponibilité et les performances des pipelines. Assurer le support, la correction des anomalies et l'amélioration continue de la plateforme. Participer aux choix techniques, aux ateliers projet et à la documentation.

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d'accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l'intégrité point-in-time au niveau de la couche d'accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d'ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l'API d'accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

En tant que Système et Administrateur MFT, vous occupez un rôle central mêlant l'exploitation quotidienne, le conseil technique et la gestion de projets de migration complexes. Vos principales missions se divisent en plusieurs axes : Administration et Exploitation : Vous administrez les plateformes MFT (notamment Secure Transport, CFT, SFTP, AS2, FTPS) et assurez la supervision quotidienne des flux ainsi que la résolution des incidents (support de niveau 2 et 3). Vous gérez les comptes, les clés, les certificats et maintenez la cartographie des flux à jour. Projet de Migration Stratégique : Vous avez pour objectif d'accompagner la migration des flux Axway de la plateforme Gateway vers Secure Transport. Il s'agit d'un projet à forte contrainte où vous devrez impérativement raccourcir les délais de migration. Vos livrables incluront le listing des flux et le plan de migration. Sécurité et Conformité : Vous mettez en œuvre les règles de sécurité (TLS), appliquez les politiques internes (PSSI) sur les transferts de données sensibles et garantissez la traçabilité des échanges. Expertise et Amélioration continue : En tant qu'expert système d'exploitation, vous assistez, conseillez et diagnostiquez les dysfonctionnements. Vous participez au design de nouveaux flux, proposez des améliorations d'automatisation (scripting) et mettez à jour la documentation technique.

1. Contexte Au sein de l'entité Expertise et Stratégie Produit, l'équipe Environnement d'Exécution Système et Applicatif est chargée de la conception, de la mise en œuvre et du support des infrastructures Microsoft, Linux et bases de données ainsi que de la préconisation et normalisation des packages OS et middleware Cette équipe souhaite se renforcer avec un profil DevOps Système transverse Windows et Linux, qui aura la charge d'accompagner les équipes de production dans leur montée en compétence et leur prise de contexte sur l'automatisation, ces dernières rencontrant aujourd'hui des difficultés à s'engager pleinement dans cette démarche. L'un des enjeux majeurs de la prestation sera d'outiller et d'accompagner les équipes Build/Run Windows et Linux pour industrialiser leurs pratiques d'automatisation (scripting, Infrastructure as Code, CI/CD), en lien avec le spécialiste IAC déjà en place sur le périmètre transverse. Cette prestation sera menée en collaboration avec les équipes de production. 2. Description des prestations, des livrables et des résultats attendus a. Description des prestations, livrables et résultats attendus Description des prestations Livrables et résultats attendus Réaliser et modifier différents rôles et playbooks Ansible  Mise en œuvre des solutions attendues en respectant les processus définis par le client  Compte-rendu des ateliers et réunions (avec les contributeurs nécessaires identifiés en amont)  Mise à jour des documents des normes d'utilisation de la brique technique  Documents d'installation, d'administration et d'exploitation des solutions mise en œuvre  Mode opératoire des actions réalisées Accompagner les équipes Build/Run Windows et Linux dans leur montée en compétence et leur prise de contexte sur l'automatisation  Mise en œuvre des solutions attendues en respectant les processus définis par le client  Compte-rendu des ateliers et réunions (avec les contributeurs nécessaires identifiés en amont)  Documents des normes d'utilisation de la solution  Documents d'installation, d'administration et d'exploitation des solutions mise en œuvre  Mode opératoire des actions réalisées. Mettre en œuvre et industrialiser des pratiques DevOps (scripting, CI/CD, Infrastructure as Code) sur les environnements Windows et Linux.  Mise en œuvre des solutions attendues en respectant les processus définis par le client  Compte-rendu des ateliers et réunions (avec les contributeurs nécessaires identifiés en amont)  Mise à jour des documents des normes d'utilisation de la brique technique  Documents d'installation, d'administration et d'exploitation des solutions mise en œuvre  Mode opératoire des actions réalisées Assurer un rôle de référent et de support sur les sujets d'automatisation transverse Windows/Linux, en lien avec le spécialiste IAC de l'équipe.  Suivi, mise à jour et résolution des incidents en respectant les processus définis par le client  Compte-rendu des ateliers et réunions (avec les contributeurs nécessaires identifiés en amont)  Mode opératoire des actions réalisées Participer à l'alimentation de la roadmap d'automatisation et à l'élaboration des normes associées.  Compte-rendu des ateliers et réunions (avec les contributeurs nécessaires identifiés en amont)