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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)

Contexte Objectif global : Développer IA au sein du SOC 2 Au sein de notre SOC, nous intégrons des technologies d'Intelligence Artificielle Générative pour automatiser l'analyse de menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister nos analystes. Nous recherchons un(e) Expert(e) en IA spécialisé(e) dans l'entraînement, l'alignement et l'évaluation de Modèles de Langage (LLM/SLM) afin de concevoir des modèles souverains, ultra-spécialisés en cybersécurité. En collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, le/la consultant(e) aura pour missions de : MISSIONS Fine-tuning de modèles : Adapter et spécialiser des LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen...) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks). Alignement et limitation des hallucinations : Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement pour s'assurer que les modèles génèrent des réponses précises, sécurisées et sans biais/hallucinations (crucial pour le SOC). Formatage et structuration des données : Définir et appliquer les meilleurs formats de prompt et de conversation pour l'entraînement. Évaluation et Benchmarking : Mettre en place des pipelines d'évaluation rigoureux pour mesurer la performance des modèles spécialisés "Cyber" par rapport aux standards du marché.

MissionsMigration vers le cloud privé d'une grande institution bancaire Setup/migration des transferts de fichiers Projets de migration d'infrastructure (OS, bases de données, middleware, …) Setup, contrôle et standardisation du monitoring des applications Mise en place de KPIs Maintenance et développement de scripts en python/bash Capacity Management L3 Incident Management Problem Management Expérience dans l'environnement du service11+ ans Responsabilités clésDesign, management et administration des systèmes de gestion de bases de données Assurer la cohérence, la qualité, la sécurité et l'accessibilité permanente de l'information

Description du poste💼 Mission : HELPLINE recherche un Ingénieur DevOps H/F en CDI pour accompagner la transformation digitale d'un de nos partenaires majeurs. Au sein du domaine, vous gérez l'exploitation et l'évolution des infrastructures Cloud pour 4 produits digitaux stratégiques (E-commerce, Magasins, Paiement). Vos responsabilités principales : Gestion & Automatisation : Déploiement via l'IaC (Terraform), GitOps et pipelines CI/CD (GitHub Actions). Culture DevOps/Agile : Animation des rituels et vulgarisation des bonnes pratiques auprès des équipes. Sécurité & FinOps : Application du "Secured by Design" et optimisation des coûts Cloud. Fiabilité (SRE) : Suivi des SLO et pilotage de l'observabilité/alerting via Datadog. Amélioration Continue : Scripting (Python) et optimisation constante des workflows. Qualifications🎯 Profil Recherché : De formation Bac+5, vous possédez entre 4 et 5 ans d'expérience sur un poste DevOps, idéalement avec une connaissance du secteur Retail. Idéalement avec du Python, GCP, SQL, GITHUB.

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

Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise dynamique spécialisée dans les solutions cloud et de connectivité pour le secteur B2B. Située à Marseille, notre entreprise bénéficie de plus de 20 années d'expérience et est malgré tout en pleine expansion, notamment grâce au développement de nos offres sur mesure, nous cherchons à étoffer notre équipe Cloud composée de 15 à 20 experts répartis entre Lyon, Nantes et Marseille. Nous recherchons un Ingénieur Linux pour devenir le référent en matière de configurabilité Linux au sein de notre équipe dédiée. L'agrandissement de l'équipe s'inscrit dans notre objectif d'obtenir la certification Secnum Cloud. Missions - Principales : Configuration et maintenance des infrastructures Linux, développement de solutions cloud sur mesure, gestion des clusters Kubernetes. - Annexes : Encadrement technique de l'équipe Linux, recherche et développement de nouvelles technologies pour répondre aux besoins des clients.

🚀 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.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Network intégrée à une organisation Cloud Platform Engineering, nous recherchons un Tech Lead / Expert NetBox & IPAM pour intervenir sur des enjeux de gestion, d'automatisation et d'industrialisation des infrastructures réseau à grande échelle. Vous rejoindrez une équipe combinant expertise Network et pratiques DevOps, avec pour objectif de fournir des services réseau standardisés, scalables, sécurisés et hautement disponibles. En tant que référent technique NetBox / IPAM, vous interviendrez notamment sur : - La conception, l'évolution et la modélisation avancée des données réseau dans NetBox : IPAM, IPv4/IPv6, VRF, VLAN, inventaire et adressage RFC1918 ; - La fiabilisation de NetBox en tant que Source of Truth du SI réseau ; - Le développement de scripts et de plugins permettant d'automatiser les opérations réseau ; - La conception et l'implémentation d'API avec Python / FastAPI afin d'interconnecter NetBox avec les différents services réseau ; - L'intégration de NetBox aux outils Infrastructure as Code, notamment via Terraform ; - La génération et l'intégration de clients Python / Go au sein de providers Terraform internes ; - L'amélioration des pipelines CI/CD et des mécanismes de validation des données avec GitHub Actions ; - Le maintien en conditions opérationnelles des modules, scripts et automates développés par l'équipe ; - L'accompagnement technique de l'équipe sur les problématiques d'automatisation et d'industrialisation réseau. Vous évoluerez dans un environnement Cloud / DevOps comprenant notamment Terraform, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, GKE, Cloud Run, Flux, Vault, RBAC et OPA. Des astreintes week-end et hors heures ouvrées sont prévues après environ deux mois de mission.

ANGLAIS COURANT OBLIGATOIRE Fournir des solutions logicielles fiables répondant à des besoins métier concrets. • Garantir la qualité technique à tous les niveaux : architecture, code, tests, documentation et préparation à la mise en production. • Veiller à ce que les applications respectent les normes du Groupe en matière d'architecture, de sécurité et d'intégration. • Améliorer la maintenabilité, les performances, la disponibilité et les coûts d'exploitation tout au long du cycle de vie des applications. • Promouvoir des normes d'ingénierie pragmatiques, des revues de code constructives et le partage des connaissances au sein de l'équipe. • Transformer des prototypes d'IA et de données pertinents en applications pérennes, exploitables en production par les équipes métier. Concevoir, développer, tester et déployer des applications backend ou full-stack, principalement avec .NET et C# sur Azure. • Créer des API, des services et des intégrations d'applications propres, documentés et sécurisés. • Appliquer les normes de codage et les modèles de conception établis pour produire un code lisible et facile à maintenir. • Rédiger des tests automatisés et contribuer aux revues de code, aux pipelines CI/CD ainsi qu'aux pratiques de mise en production. • Intégrer les applications aux systèmes existants, aux sources de données, à la gestion des API et aux services d'authentification et d'autorisation. • Intégrer des LLM, des pipelines RAG, des services d'IA ou des services de données lorsque cela apporte une valeur ajoutée claire au produit. • Surveiller les journaux, les performances, la latence, la disponibilité et les coûts, puis résoudre les problèmes complexes en production. • Traduire les besoins métier en options techniques réalistes et remettre en question les solutions fragiles ou trop complexes. • Contribuer à la planification, à l'estimation et à la livraison des projets au sein d'équipes agiles. • Documenter les décisions techniques et assurer un transfert de connaissances efficace.

Contexte de la mission Dans ce contexte, nous recherchons un Data Engineer ayant une forte appétence pour la compréhension des enjeux métier liés à la donnée, les environnements Big Data en transformation, et le travail sur des systèmes existants et l'amélioration continue. Le profil attendu combine compétences techniques solides et posture d'ingénieur impliqué dans le fonctionnement global du SI (BUILD & RUN). Une expérience minimale de 3 ans est requise. Objectifs et livrables Activité principale Les missions s'inscrivent dans une trajectoire progressive : Phase 1 : Modernisation des traitements existants - Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark (Java) - Participation à l'optimisation des traitements existants - Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL - Appropriation des processus métier derrière les flux de données Phase 2 : Refonte cloud (Databricks) - Participation au projet stratégique de migration vers le cloud - Conception et mise en œuvre de pipelines de données sur Databricks - Industrialisation des traitements dans un environnement moderne Activités principales : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données en Spark (Java) - Migrer des traitements legacy vers des architectures Big Data modernes - Assurer la maintenance des traitements existants SQL / PL-SQL - Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données - Participer activement au RUN et à l'amélioration continue Activités secondaires - Contribution aux bonnes pratiques de développement et d'exploitation - Mise à jour du référentiel documentaire - Partage de connaissances au sein de l'équipe - Participation à la guilde Spark de l'équipe (choix de conception, optimisation des traitements, road map technique etc…) Stack technique de l'équipe Spark, Java, Ceph, Tableau Server, Oracle, Informatica, Maven, Control-M, Git, Jenkins, Terraform

Dans le cadre de la modernisation de ses opérations de sécurité, un grand compte recherche un Ingénieur IA pour automatiser et augmenter les capacités de son SOC grâce à l'intelligence artificielle générative et agentique. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement d'agents IA d'assistance aux analystes : enrichissement automatique des alertes, corrélation d'événements, pré-qualification des incidents ▪ L'automatisation de la réponse à incident : orchestration des playbooks, actions de remédiation assistées, génération des rapports d'incident ▪ L'intégration de l'IA générative aux outils du SOC (SIEM, SOAR, plateformes de threat intelligence) ▪ L'exploitation des LLM pour l'analyse de threat intelligence : synthèse de bulletins de sécurité, extraction d'indicateurs de compromission ▪ La mise en place des garde-fous garantissant que les décisions critiques restent sous supervision humaine ▪ La mesure de l'impact : réduction du temps de qualification, du temps de réponse, du volume d'alertes traitées manuellement ▪ La collaboration étroite avec les analystes SOC pour concevoir des outils réellement adoptés

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. Principales missions : - 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 Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

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).