Find your next tech and IT Job or contract Python

"Nous recherchons un consultant Data Scientist orienté ML Engineering, alliant une solide expertise en science des données et de fortes compétences en ingénierie logicielle et infrastructure. Le consultant interviendra sur des sujets variés au sein de la direction DATA, couvrant aussi bien le développement de modèles de machine learning que leur industrialisation et leur mise en production à grande échelle. Le profil recherché est capable de naviguer entre la conception de modèles IA/ML, la construction de pipelines de données robustes, et le déploiement de solutions scalables dans un environnement cloud moderne."

1. Conseil, Gouvernance & Structuration o Accompagnement méthodologique : Conseil, mise en place et optimisation des bonnes pratiques de delivery (Agile, Scrum, Kanban ou hybride). Capacité à harmoniser les processus de delivery entre les 6 squads. o Posture professionnelle : Fort esprit de conseil, diplomatie, rigueur dans le suivi, adaptabilité et proactivité pour s'intégrer dans un écosystème complexe. 2. Pilotage, Consolidation & Gestion des risques o Pilotage & Consolidation : Excellente capacité de synthèse pour consolider les planifications, suivre les plans d'actions (techniques/sécurité et fonctionnels) de l'ensemble du périmètre, et produire des reportings épurés pour l'aide à la décision. o Gestion des risques : Identification proactive des points de blocage, suivi des plans de mitigation des risques et relance des acteurs clés. 3. Expertise Outils & Compétences Techniques / Métier o Outillage : Maîtrise des outils Jira et Confluence pour structurer le suivi et centraliser l'information. o Culture Technique : Compréhension globale des environnements Java / Python pour dialoguer efficacement avec les équipes de développement et traduire leurs alertes ou jalons dans les suivis consolidés. o Culture Métier (Un plus) : La connaissance du risque de crédit et du domaine bancaire pour comprendre rapidement les enjeux.

Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale et du déploiement de l'intelligence artificielle générative, une grande entreprise souhaite renforcer son dispositif d'expertise autour des agents IA et des solutions d'automatisation. L'objectif est d'accélérer l'identification, le développement, l'industrialisation et le déploiement de cas d'usage à forte valeur ajoutée basés sur les technologies d'IA générative. L'intervenant accompagnera les équipes tout au long du cycle de vie des projets, depuis la phase de conception jusqu'à la mise en production et le support des solutions déployées.

Dans le cadre d'un programme stratégique d'industrialisation des infrastructures de calcul de notre client, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Intégration et Automatisation Senior. Votre défi ? Participer à la création de deux environnements de référence standardisés : l'un destiné aux déploiements et livrables clients (D0 - Export), l'autre dédié au Cloud interne et aux besoins de calcul (Z0),. L'objectif est de transformer des architectures théoriques en solutions industrielles automatisées, sécurisées et reproductibles,. Vos missions principales : Conception & Intégration : Participer à la conception détaillée et assurer l'intégration technique des différentes briques des environnements D0 et Z0. Automatisation & DevOps : Industrialiser les processus de déploiement, automatiser l'installation et la configuration (Infrastructure as Code, Ansible, CI/CD, Scripting) Intégration de la Stack Tech : Assurer l'intégration de bout en bout sur un environnement 100% Red Hat : RHEL, Ceph, OpenStack et OpenShift / OpenShift AI. Sécurité & Qualité : Garantir la conformité des déploiements aux exigences de sécurité strictes du client. Documentation : Rédiger les procédures d'installation, les dossiers de validation technique et la documentation d'architecture.

Contexte de la mission Nous recherchons un consultant externe pour une mission de 6 mois afin de gérer les impacts du projet de Sécurisation de la Production, en se concentrant sur la migration de notre infrastructure de connexions Middle vers un modèle de connexion Data Warehouse (DWH). Ce projet est critique pour renforcer la gouvernance des données, la posture de sécurité et la fiabilité analytique. Objectifs et livrables Objectifs principaux Spécification et validation des données : collaborer avec l'IT pour définir, auditer et valider les jeux de données sous la nouvelle architecture Transition analytique : mettre à jour les tableaux de bord Tableau et les notebooks Python pour exploiter les nouvelles connexions de données Supervision du projet : suivre l'avancement, identifier les risques et rendre compte de la progression Livrables clés Documentation de spécification des jeux de données Rapports de validation et de qualité des données Migration des tableaux de bord et notebooks (Tableau & Python) Rapports d'avancement et points de statut projet Achèvement de la transition Critères de succès Toutes les connexions Middle migrées avec succès vers le DWH Tous les tableaux de bord Tableau fonctionnels avec les nouvelles connexions Notebooks Python mis à jour et testés Zéro incident de production pendant la migration Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Développement de tableaux de bord Tableau Expert Python (pandas, bibliothèques de traitement de données) Expert Maîtrise du SQL et de la validation des données Expert Expérience de travail avec les équipes IT Confirmé Gestion de projet et communication avec les parties prenantes Confirmé Architecture de data warehouse Élémentaire