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Notre client est un acteur majeur de l'infrastructure de marché financier en Europe, opérant des bourses réglementées dans plusieurs pays européens. Il propose une large gamme de produits financiers (Actions, FX, ETF, Obligations, Dérivés, Matières premières, Indices) et des services de technologie et de gestion à des tiers, ainsi que des services de conservation et de règlement-livraison. Au sein du département IT Marchés, les équipes Intégration et Gestion des Releases sont au cœur de la livraison de logiciels de haute qualité et fiables, garantissant que les composants logiciels fonctionnent en harmonie tout au long du développement, des tests et de la mise en production. L'équipe Intégration est dédiée à l'identification et à la résolution des problèmes de compatibilité, des erreurs de communication et de la corruption de données afin d'assurer une intégration fluide — en détectant les problèmes en amont pour réduire les risques et éviter des corrections coûteuses par la suite. L'équipe s'appuie sur des tests de régression automatisés pour garantir que les changements ne cassent pas les interfaces, composants ou systèmes existants. n tant qu'Analyste Qualité Intégration, vous serez responsable de garantir l'intégration fluide des différents composants et systèmes logiciels, en travaillant en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Train Managers, les Chefs de Projet, les Business Analysts et autres parties prenantes, afin de garantir la qualité et la fiabilité des produits logiciels. Responsabilités principalesPlanification des testsDévelopper des plans de test complets et des stratégies pour les tests d'intégration Définir les objectifs, la portée et les critères de succès des tests Identifier et prioriser les cas de test selon le risque et l'impact Exécution des testsExécuter les tests d'intégration pour valider les interactions entre les différents modules logiciels Réaliser des tests manuels et automatisés pour une couverture complète Simuler des scénarios réels pour tester le comportement du système dans diverses conditions Gestion des anomaliesIdentifier, documenter et suivre les anomalies à l'aide d'outils de suivi des bugs Collaborer avec les équipes de développement pour reproduire et résoudre les problèmes Vérifier les correctifs et réaliser des tests de régression AutomatisationImplémenter et maintenir des tests d'intégration automatisés à l'aide des outils internes disponibles Améliorer en continu la couverture et l'efficacité de l'automatisation Collaboration & ReportingParticiper aux revues de conception et de code pour apporter une perspective QA Communiquer efficacement avec les product managers, développeurs et autres parties prenantes Fournir des rapports de test détaillés et des indicateurs (métriques) Suivre et rendre compte de l'avancement, de la couverture et des résultats des tests Signaler les risques et problèmes au management en temps opportun Amélioration continueAméliorer en continu les processus et méthodologies de test Se tenir informé des meilleures pratiques du secteur et des technologies émergentes Encadrer les ingénieurs QA juniors et partager les connaissances au sein de l'équipe Compétences et expérience requisesCompétences techniques : Maîtrise des outils d'automatisation de tests Solide compréhension du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et des méthodologies Maîtrise de Python pour le scripting et l'automatisation Bonne connaissance des systèmes d'exploitation Linux et de leurs commandes Capacité à réaliser des analyses de cause racine (root cause analysis) pour les anomalies et problèmes Expérience : Minimum 3 ans d'expérience professionnelle dans le test d'applications Back-end / middleware Une expérience dans le test d'applications bancaires ou de courtage (marchés Cash et/ou Dérivés) est un atout majeur Connaissance et utilisation des outils d'IA pour créer ou améliorer les processus de test Compétences comportementales : Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes Sens aigu du détail pour identifier les problèmes d'intégration subtils Communication efficace et esprit de collaboration, capacité à travailler avec des équipes transverses Bonnes capacités de gestion du temps pour gérer plusieurs tâches et respecter les délais Flexibilité pour s'adapter à l'évolution des besoins et technologies Capacité à travailler dans un environnement dynamique et rapide Langues : Anglais courant (requis)

Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.

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).

Contexte de la mission : Nous recherchons un Architecte IA / MLOps pour rejoindre une DSI en pleine transformation autour de l'intelligence artificielle. Vous intégrerez le Pôle Architecture Logicielle & IA et participerez à la conception, au cadrage et à l'industrialisation de solutions d'IA à forte valeur ajoutée. Votre rôle sera d'accompagner la mise en œuvre d'architectures IA robustes et évolutives, couvrant aussi bien le Machine Learning traditionnel que l'IA générative (LLM, RAG, Agents IA), tout en garantissant leur intégration au système d'information, leur gouvernance et leur exploitation en production. Vous interviendrez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Architecture, Développement et les différents métiers afin d'accélérer l'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les avantages de la mission : Mission longue avec une forte visibilité. Participation à la stratégie IA d'un grand acteur du secteur financier. Interventions sur des sujets innovants autour de l'IA générative et des architectures de nouvelle génération. Environnement technique moderne et orienté industrialisation. Collaboration avec des équipes expertes en Data, Cloud et Architecture. Forte autonomie et rôle clé dans les choix techniques. Télétravail partiel avec 2 à 3 jours de présence par semaine sur site à Toulouse. Opportunité d'avoir un impact concret sur les futurs usages IA de l'entreprise.

RECHERCHE – DATA ENGINEER SENIOR Je recherche 2 Data Engineers Senior pour intervenir sur un projet Data ambitieux en Île-de-France. 🔹 Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering 🔹 Localisation : IDF 🔹 Télétravail : 3 jours/semaine 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : • Python • Spark • AWS (Glue, EMR, S3…) • Big Data • DBT • Architecture Lakehouse • Modélisation et collecte de données • Terraform • Airflow ⭐ Une expérience sur Iceberg et Starburst/Trino est fortement appréciée. Le poste implique également des sujets de pipelines Data à grande échelle, batch/streaming, industrialisation, qualité et observabilité des données. 📩 Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

Dans le cadre du renforcement de l'équipe Global CIB Security Dashboard, nous recherchons un Ingénieur Sécurité Data / Dashboard senior (10 ans d'expérience minimum) pour intervenir sur un outil stratégique de pilotage de la sécurité au sein du périmètre Corporate & Investment Banking. Vous serez en charge de la maintenance de l'infrastructure opérationnelle du dashboard, du monitoring et du contrôle de la qualité des données, ainsi que du développement de nouvelles fonctionnalités sur l'application. Vous interviendrez également sur le debugging des problèmes applicatifs et liés à la donnée, et assurerez la gestion des demandes utilisateurs dans un environnement bancaire international exigeant. Ce poste requiert une solide expertise technique combinée à une bonne compréhension des enjeux de sécurité et de qualité de la donnée en contexte CIB.

Contexte : Notre client est un grand groupe international du secteur de l'énergie, engagé dans la transition vers une économie bas-carbone. Pour protéger son entreprise et sécuriser ses infrastructures énergétiques critiques dans le monde entier, il recrute un(e) CERT Tooling Developer au sein de sa direction Digital & IT, au cœur de ses capacités de cybersécurité opérationnelle. Missions principales : Vous jouerez un rôle clé dans la conception, la construction et l'industrialisation des outils internes qui alimentent la détection des menaces, la gestion de la surface d'attaque externe et les capacités de réponse à incident du CERT. 1. Développement et industrialisation d'outils - Concevoir, développer et industrialiser des capacités de détection globales. - Faire évoluer des outils du stade de preuve de concept / best effort vers un niveau production, en garantissant fiabilité, maintenabilité et respect des standards de développement Entreprise (Python). 2. Application Security & Detection Engineering - Contribuer à la détection globale en Application Security et aux technologies de leurre (honeytokens, canary tokens, decoys). - Appliquer les principes de l'OWASP Top 10 et de threat modeling lors de la conception et de la validation des outils internes. - Construire et maintenir des pipelines d'automatisation (CI/CD) pour le déploiement des outils de sécurité. 3. Collaboration & Support - Collaborer avec des équipes transverses (GSOC, DFIR, propriétaires d'applications) pour améliorer la posture de sécurité globale. - Apporter un accompagnement technique et les bonnes pratiques aux propriétaires d'applications concernant les correctifs de sécurité et la remédiation. - Documenter l'architecture des outils et les runbooks opérationnels pour la continuité des opérations du CERT.

Vous collaborez quotidiennement avec des équipes pluridisciplinaires — développeurs, chefs de projet, analystes métier — pour anticiper les risques, détecter les anomalies et garantir des intégrations sans faille. Vos ResponsabilitésPlanification & Stratégie de TestsConcevoir des plans de tests d'intégration complets et adaptés aux enjeux métier Définir les objectifs, périmètres et critères de réussite Prioriser les cas de test selon les risques et impacts identifiés Exécution des TestsRéaliser des tests d'intégration manuels et automatisés Simuler des scénarios réels pour valider le comportement des systèmes Assurer une couverture exhaustive des interactions entre modules logiciels Gestion des DéfautsIdentifier, documenter et suivre les anomalies via des outils de bug tracking Collaborer avec les équipes de développement pour la résolution des incidents Valider les correctifs et assurer les tests de régression AutomatisationDévelopper et maintenir des suites de tests automatisés avec les outils internes Améliorer en continu la couverture et l'efficacité des processus d'automatisation Intégrer des outils d'IA pour optimiser les processus de test Reporting & SuiviProduire des rapports de tests détaillés et des tableaux de bord de suivi Communiquer les risques et anomalies à la direction de manière proactive Assurer la transparence sur l'avancement et les résultats des campagnes de tests Amélioration ContinueContribuer activement à l'évolution des méthodologies et processus QA Partager votre expertise et accompagner les ingénieurs QA juniors Réaliser des analyses de causes racines pour prévenir la récurrence des incidents

1. Contexte du besoin et Objectifs Au sein de la Direction des Systèmes d'Information (DSI) de notre client, le service Services Systèmes & Applications (SSA) cherche à optimiser l'efficience de son exploitation quotidienne. Dans une démarche d'amélioration continue et de réduction de la charge opérationnelle, nous recherchons un consultant expert en automatisation des tâches de production. L'objectif est de transformer les actes répétitifs manuels en processus automatisés fiabilisés pour garantir la continuité de service et libérer du temps pour les équipes sur les activités à forte valeur ajoutée. 2. Descriptif de la prestation attendue Vous interviendrez sur les chantiers suivants : Automatisation des actes récurrents : Identifier, concevoir et déployer des solutions d'automatisation pour les tâches quotidiennes d'exploitation (gestion des jobs/batchs, purges, redémarrages de services, mises à jour courantes). Industrialisation de l'exploitation (Run) : Développer et maintenir des scripts d'automatisation avancés (Python, PowerShell, Bash, Ansible) pour standardiser les opérations de production. Utilisation de Gitlab SaaS. Fiabilisation et standardisation : Réduire le taux d'incidents lié aux erreurs humaines par la mise en place de workflows automatisés et de contrôles automatisés systématiques. Observabilité opérationnelle : Assurer la remontée d'alertes pertinentes liées aux scripts d'automatisation et intégrer ces derniers dans les outils de supervision (Grafana, Centreon, Dynatrace). Support & Transfert : Accompagner l'équipe de production dans l'appropriation des nouvelles solutions automatisées et documenter les procédures pour assurer une maintenance autonome. 3. Compétences Techniques Scripting & Automatisation : Expertise approfondie en Python, PowerShell et Bash. Maîtrise d'Ansible pour l'orchestration des tâches d'exploitation. Orchestration & Batch : Bonne connaissance des outils de gestion de batchs et d'automatisation des tâches planifiées. Exploitation Système : Solide maîtrise des environnements Windows Server et Linux, ainsi que des fondamentaux des bases de données pour les actes d'administration courante. Supervision : Expertise des outils de supervision (Centreon, Grafana) Méthodologie : Bonne compréhension des enjeux ITIL (gestion des incidents, changements et problèmes) et capacité à rédiger des procédures d'exploitation claires. 4. Livrables Attendus Bibliothèque de scripts d'automatisation documentée et versionnée. Fiches de procédures automatisées ("Runbooks" industrialisés). Rapport d'analyse des gains opérationnels (réduction des temps de traitement/incidents). Documentations de transfert de compétences pour les équipes internes.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte Plateforme IA capable de concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure logicielle et matérielle nécessaire au cycle de vie des modèles et services IA. L'architecte fera le lien entre les équipes Machine Learning, Software Engineering et DevOps/SRE, en garantissant la performance, la sécurité, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. Mission de 6 mois maximum, avec possibilité de pré-embauche. Missions principalesConcevoir et industrialiser une plateforme IA capable de supporter des usages à grande échelle. Définir et optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Advanced RAG, Graph RAG et Agentic RAG. Concevoir des architectures d'intégration de données expertes dans les modèles d'IA. Mettre en place et optimiser les processus MLOps / LLMOps : déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, notamment dans le cadre du RGPD et de l'AI Act. Piloter l'infrastructure Cloud et l'orchestration Kubernetes. Optimiser la scalabilité, les performances et les coûts d'inférence des modèles IA (GPU/CPU, token management). Participer à la mise en œuvre d'une plateforme répondant aux exigences de souveraineté numérique.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Senior DevOps / Cloud Engineers 👨‍💻☁️ ! 🔎 Je cherche un/e Senior DevOps / Cloud Platform Engineer pour intervenir sur une mission stratégique au sein d'un environnement digital à forts enjeux Cloud, infrastructure et industrialisation. Tu évolueras dans un contexte où la fiabilité, l'automatisation, la scalabilité et l'industrialisation des plateformes Cloud sont au cœur des priorités. 💻 Ce que tu vas faire : Construire, faire évoluer et opérer la fondation Cloud Concevoir et maintenir les architectures projets, réseaux et environnements Cloud Mettre en place et industrialiser l'Infrastructure as Code avec Terraform Développer des modules réutilisables pour les équipes applicatives Gérer les problématiques d'identité, de sécurité, de tagging et de gouvernance Cloud Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD Automatiser les déploiements et améliorer les stratégies de release, promotion et rollback Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker et Kubernetes Superviser et améliorer la production : monitoring, alerting, observabilité et gestion des incidents Automatiser les tâches opérationnelles récurrentes Contribuer à l'optimisation des performances et des coûts Cloud Accompagner les équipes de développement dans l'utilisation de la plateforme 🎯 Stack technique : Terraform / Python / SQL / Bash / Shell / GCP / Azure / GKE / Cloud Run / Cloud SQL / BigQuery / IAM / VPC / Cloud Build / AKS / App Service / Azure SQL / Entra ID / VNet / Azure DevOps / Docker / Git / CI/CD / GitHub Actions / GitLab CI / Azure Pipelines / Monitoring / Observabilité / NewRelic 🚀 Les plus de la mission : Environnement Cloud à forts enjeux Mission longue avec une vraie dimension d'industrialisation Rôle clé au cœur de la plateforme et des infrastructures Enjeux d'automatisation, de fiabilité et de scalabilité Stack Cloud moderne autour de GCP / Azure / Terraform / CI/CD Mission où ton expertise Cloud / DevOps pourra réellement faire la différence 📍 IDF : rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue Qu'en penses-tu ? Une excellent week-end à tous 🕺🌞

Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.

Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.