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Vous rejoindrez une équipe multidisciplinaire (développeurs, data scientists, data engineers, data analysts, product owners, UX designers) dédiée au développement et à la mise à disposition d’outils de publication et de recherche de produits pour l’ensemble des business units du groupe. L’équipe travaille en mode agile , valorise l’échange de best practices et l’apprentissage continu, avec pour objectif de produire des solutions propres, stables et scalables , apportant une réelle plus-value aux clients. Objectifs et missions Vous contribuerez à faire évoluer le produit en participant aux activités suivantes : Développement et maintenance du produit sur les couches API / BFF / Front , principalement avec Node.js / Nest.js / MongoDB / Kafka . Mise en place et/ou renforcement des best practices autour du testing, monitoring et alerting pour garantir la qualité, la stabilité et la scalabilité du produit. Collaboration en pair programming ou mob programming avec le reste de l’équipe. Participation aux évolutions techniques sur le monorepo ( Nx ou équivalent moderne comme Turborepo ). Support aux activités DevOps et CI/CD ( GitHub Actions, Kubernetes, Datadog ) pour améliorer l’efficacité et la fiabilité du produit.

Nous recherchons pour l’un de nos clients grands comptes un Tech Lead spécialisé Data Engineering afin de rejoindre une squad produit au sein d’un environnement moderne et exigeant. 🎯 Objectif de la mission Contribuer au delivery des produits data, piloter les choix techniques, encadrer les bonnes pratiques, et garantir la qualité logicielle au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Software Engineers…). 🎤 Soft skills Leadership technique + accompagnement d’équipe Communication structurée et vulgarisation technique Rigueur, autonomie et sens du delivery Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes

Nous recherchons un expert cybersécurité fonctionnel spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité dédiée aux usages avancés de l’IA au sein d’un grand groupe international du secteur financier. 🎯 Vos responsabilités Cadrage & gouvernance sécurité IA / GenAI Participation aux comités projets IA Définition des exigences sécurité (prompt injection, poisoning, fuite de données, abus de privilèges…) Priorisation des projets IA à fort risque cyber Accompagnement des équipes tech & métiers Interaction directe avec architectes, data scientists, devs, product owners Contribution aux décisions d’architecture sur l’écosystème Microsoft : Azure AI, Cognitive Services, Azure ML, M365 / Copilot, Fabric, Power Platform Prise en compte des intégrations data (ex. plateformes cloud/data type Snowflake) Contribution aux documents & référentiels Dossiers de sécurité GenAI Analyses de risques LLM Blueprints & modèles d’architecture sécurité Exigences / spécifications sécurité (DAT, DAH, HLD/LLD, policies…) Playbooks & guidelines LLM / GenAI Reporting, KPIs, plans de remédiation

Nous recherchons un Architecte Data GCP senior pour accompagner une grande organisation française dans la structuration et l’évolution de sa Data Platform au sein d’équipes pluridisciplinaires (Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, équipes techniques transverses…). Vos missions En tant qu’Architecte Data, vous interviendrez sur un périmètre stratégique incluant : Architecture Data Garantir la cohérence et la standardisation de la stack technique entre les différentes équipes. Auditer l’architecture existante et proposer des améliorations structurantes. Définir les contrats d’interface entre les équipes (data products / data mesh). Participer à l’introduction et aux tests de nouvelles technologies. Veille technologique continue sur les solutions Cloud & Data. Developer Experience Contribuer à la rédaction et à l’industrialisation de modules Terraform / Terragrunt. Accompagner les équipes dans la montée en compétence sur l’Infrastructure as Code. Définir les standards CI/CD applicables à l’ensemble des équipes Data. FinOps Suivi et contrôle du budget Data (multi-équipes). Mise en place d’outils de monitoring, alerting et optimisation des ressources. Identification et priorisation des optimisations de coûts Cloud.

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Définition du besoin La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Dans ce contexte, la Direction Technique a besoin d'être accompagnée sur une prestation d'Architecture Data pour l'ensemble de la Data Platform et des dispositifs associés. Prestations attendues dans le cadre de la prestation Au sein des équipes Data composées de product owners, de data engineers, de data scientists et autres profils, la prestation portera sur l'accompagnement des équipes dans les domaines suivants :

L’environnement regroupe développeurs, ingénieurs quantitatifs et data scientists travaillant ensemble sur : des projets innovants, des prototypes, des expérimentations technologiques, des outils Data distribués. La prestation consiste à fournir une assistance au pôle de développement de la plateforme interne (type All Data Platform ), utilisée pour l’ingestion, le traitement et l’exposition de données selon des principes proches du Data Mesh . La plateforme repose sur une architecture Kubernetes et regroupe plusieurs composants internes. Livrables attendus : Développement d’applications cloud-native sur systèmes distribués (dont IA générative). Création d’outils d’automatisation de processus métiers. Participation au support et à l’onboarding des utilisateurs/business case. Développement de services d’intégration de données. Évolution d’outils internes basés sur des systèmes distribués cloud-natifs. Intégration de briques IA dans les solutions existantes.

As a Senior Data Engineer, you will design and lead the implementation of data flows that link operational systems, analytics & BI platforms. You will be part of the Data Services team, which handles ingesting, storing, maintaining and exposing a variety of datasets. These datasets are used by analysts and data scientists to generate insights and support decision-making. The team is growing, and your role will involve bringing in new datasets, maintaining existing ones, and ensuring data is clean, accessible and high-quality

Mon Client recherche un Data Engineer expérimenté (min. 5 ans en Cloud Engineering GCP) pour intervenir sur un nouveau projet GCP natif dans le domaine Trade-Corporate Sales , à partir du 5 janvier 2026 pour une durée initiale d’un an. La mission, basée exclusivement sur site à Toulouse , vise à concevoir et construire la première itération de la solution cloud. L’expert interviendra sur la mise en place des composants et services GCP , le développement de pipelines de données (Cloud Storage, Dataform, BigQuery) ainsi que l’ intégration d’un moteur de machine learning conçu par les data scientists (probablement via Vertex AI). Il contribuera également à la création d’un tableau de restitution sous Power BI et à la coordination avec une équipe fullstack . Au-delà de la réalisation technique, la mission inclut un fort volet de transfert de compétences pour autonomiser l’équipe interne. Le profil attendu doit allier expertise technique GCP , capacité de conception et de documentation fonctionnelle , autonomie , engagement et aisance relationnelle en environnement collaboratif anglophone.

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e ML Ops pour une grande entreprise internationale ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 5 ou plus années d'expérience en tant que ML Ops/Data Scientist ; tu maîtrises MLflow ou outils similaires ; tu as déjà travaillé dans un environnement GCP/BigQuery ; tu as un anglais professionnel. Tes missions … ✨ Définir et mettre en œuvre un cadre de bonnes pratiques ML Engineering (tests, qualité, versioning, monitoring…) ✨ Concevoir, construire et maintenir des modèles de Machine Learning en lien avec les Data Scientists ✨ Industrialiser les modèles via des pipelines de ré-entraînement, d’évaluation et de déploiement automatisés ✨ Contribuer à la roadmap produit ML : arbitrages techniques, exploration technologique, priorisation ✨ Développer des systèmes de monitoring en temps réel pour la supervision des modèles et des flux de données ✨ Enrichir la plateforme ML avec de nouveaux outils et composants (frameworks, patterns, modules d'observabilité…) ✨ Participer activement à la vie agile de l’équipe (rituels, pair programming, veille technologique) ✨ Porter les bonnes pratiques ML en transverse auprès des autres entités du groupe, en France et à l’international ✨ Accompagner les Data Scientists dans la montée en maturité technique, notamment sur les pratiques de software engineering ✨ Garantir la qualité du code produit et participer à son amélioration continue TT: 2 jours par semaine. Démarrage: rapide. Relation: CDI ou freelance. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉

Missions principales Définir la vision produit et la roadmap Data en lien avec les métiers. Prioriser le backlog et rédiger les user stories (méthodologie Agile). Superviser la préparation, la transformation et la qualité des données dans Dataiku. Piloter la production de dashboards et rapports dans Power BI et Tableau. Garantir la gouvernance et la cohérence des modèles de données. Collaborer avec data engineers, data scientists et équipes métier. Suivre les KPI, mesurer la valeur et assurer l’amélioration continue du produit. Compétences requises Excellente maîtrise : Power BI : Modèle tabulaire, DAX, dataprep, publication & sécurité Dataiku : Data pipelines, recipes, automation Tableau : Visualisation avancée, storytelling, calculs Solides compétences en modélisation de données (SQL, Star/Snowflake schema). Très bonne compréhension des enjeux Data et BI.

Rejoignez un leader français de l'audiovisuel pour une mission stratégique d' Architecte Data GCP . Vous accompagnerez la Direction Technique du Numérique dans la consolidation et l'optimisation de sa Data Platform, en interface directe avec les équipes Data (Product Owners, Data Engineers, Data Scientists). Votre rôle sera de structurer l'architecture technique globale, améliorer l'expérience développeur et piloter l'optimisation des coûts cloud. Vos Missions : 🏗️ Architecture Technique Garantir la cohérence de la stack data entre équipes et projets Définir et faire respecter les contrats d'interface (schémas, API, data contracts) Effectuer la veille technologique et évaluer les standards du marché Tester, auditer et introduire de nouvelles technologies Réaliser un audit de l'architecture existante et recommander les améliorations ⚡ Developer Experience Contribuer à la création de modules Terraform et à leur industrialisation Accompagner les équipes dans l'usage de l'Infrastructure as Code Définir les standards CI/CD pour les équipes data (tests, lint, automatisation) 💰 FinOps & Optimisation Mettre en place un suivi budgétaire par équipe Implémenter des outils d'alerting et monitoring (quotas, seuils, dérives) Identifier les leviers d'optimisation et participer à la roadmap FinOps

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : 💡 Contexte /Objectifs : Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du client. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein du Lab Innovation, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Nous recherchons un business analyst ayant des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). 🤝 Les missions sont : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Nous recherchons un expert technique cyber & DevSecOps spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité déjà structurée (GRC + pilotage en place). Mission orientée mise en œuvre technique , pas du pilotage. 🎯 Votre rôle Intégrer l’équipe sécurité et prendre en charge la sécurisation avancée de la stack Azure IA / GenAI : Azure AI, Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure OpenAI M365, Power Platform, Fabric Intégrations data (Snowflake…) Vous intervenez comme référent technique auprès des devs, data engineers & data scientists. 🔧 Missions techniques Design & déploiement des contrôles de sécurité Azure / IA RBAC, Conditional Access, MFA, PIM Réseau, identité, isolation des environnements Sécurisation des services IA et des données exposées DevSecOps – CI/CD sécurisés Scans, policy-as-code, sécurité IaC (Terraform / Bicep) Configuration avancée des solutions Microsoft Security : Sentinel, Defender for Cloud, Purview Revue de code, pipelines, IaC Mise en place d’automatisations : PowerShell / Python 🧠 Expertise IA / GenAI attendue Capacité à challenger, corriger, sécuriser des implémentations GenAI : prompt injection data/model poisoning fuite de données risques agentiques / escalade via LLM bonnes pratiques de gouvernance et isolation des données 📦 Livrables Blueprints & architectures de sécurité GenAI sur Azure Configurations sécurisées + règles Sentinel / Defender / Purview Analyses de risques & mesures de mitigation Reporting technique : posture, vulnérabilités, remédiations