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Contexte de la mission Un client confidentiel du secteur transport/logistique, financé par des fonds d’investissement de premier plan, lance un projet stratégique visant à révolutionner la gestion du transport routier à l’aide d’agents d’intelligence artificielle. Dans ce cadre, l’entreprise recherche un Founding Engineer spécialisé en TypeScript / Node.js et IA pour rejoindre une équipe technique restreinte composée du CTO et de trois développeurs confirmés. La mission se déroule entièrement en présentiel afin de favoriser la co-construction rapide du produit et des itérations techniques rapprochées. Objectifs et responsabilités Le consultant interviendra sur la conception et la mise en place du socle technique du produit, incluant : • Concevoir, développer et déployer des APIs robustes et scalables • Structurer les flux de données provenant de systèmes TMS, appels, messages et autres sources • Collaborer étroitement avec le CTO et les utilisateurs opérationnels pour la construction du MVP • Participer au lancement d’un projet innovant d’IA temps réel (audio) • Assurer un rôle majeur sur le backend, la data et l’ingénierie IA • Mettre en place l’observabilité : monitoring, logs, métriques et alerting • Contribuer aux choix d’architecture, arbitrages techniques et discussions produits • Participer au déploiement, aux tests et aux itérations rapides en environnement startup Profil recherché Compétences indispensables • Ingénieur fullstack avec forte orientation backend et data • Minimum 4 ans d’expérience significative sur Node.js et TypeScript • Forte expertise Backend et Data Engineering • Expérience avérée dans un environnement startup, scale-up, licorne ou rôle de Founding Engineer • Avoir déjà lancé un produit from scratch • Niveau attendu : Staff Engineer ou Principal Engineer • Capacité à raisonner en approche “problème → solution” • Grande rapidité d’itération : tester, ajuster, apprendre, recommencer • Capacité à échanger directement avec les utilisateurs métier (transporteurs, brokers) • Connaissance pratique des LLM et de l’IA appliquée • Flexibilité sur les horaires lors des phases de mise en production (soir, week-end si nécessaire) Compétences appréciées (bonus) • Expérience en IA agentique (agents autonomes) • Connaissances poussées en prompting, grounding, fallback, monitoring IA • Amélioration des performances d’agents en production • Contribution à l’architecture produit à grande échelle Stack technique actuelle • Node.js / TypeScript (backend principal) • Python (agents IA) • PostgreSQL • API REST, WebSocket • AWS (architecture scalable), Kubernetes

Redlab cherche un Leader technique de l’Usine IA de son client Il définit l’architecture des solutions IA/ML/LLM, organise les équipes techniques, garantit sécurité, performance et conformité (RGPD, AI Act). Missions clés Piloter les équipes techniques IA (développeurs, data scientists, ingénieurs). Concevoir des architectures scalables (microservices, event-driven). Encadrer l’industrialisation IA/ML/LLM (MLOps, GPU, cloud). Optimiser les processus métiers (AS-IS / TO-BE, BPMN). Coordonner les parties prenantes (métier, DSI, RSSI).

Bonjour Pour un de mes clients, je recherche un(e) Architecte Data Sénior Site : Lyon (2 jours par semaine sur site) ou Paris Expérience : +7 ans Contexte : Mission pour la cellule Marché Data IA Profil recherché : Architecte Data Sénior Missions principales : Définir la stratégie et la feuille de route Data Structurer et cadrer les chantiers Data Animer la communauté Data Mettre en place la gouvernance des données Contribuer aux choix d’architecture et d’outils Produire des livrables Data Piloter l’avancement en mode Agile avec reporting Compétences clés : Stratégie Data expert Gouvernance Data expert Architecture Data expert Animation transverse maîtrise Agile et Planisware connaissance Environnement : Planisware Outils Data GitLab, Jira, Confluence, ITSM Teams, SharePoint AWS, GCP Résumé : Architecte Data Sénior avec forte expertise en stratégie, gouvernance et architecture Data, environnement cloud et Agile Si vous êtes intéressé(e) et que votre profil correspond, merci d’envoyer votre CV à jour. Je reviendrai vers vous rapidement pour échanger.

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Architecte Architecte logiciel et applicatif / Cloud AWS. Secteur d'activité client final : énergie Contexte : Le consultant interviendra dans une équipe en tant qu’architecte applicatif et logiciel sur les technologies Cloud AWS. Son rôle d’Architecte Cloud consistera à assembler (Architecte ensemblier) de services applicatifs (souvent fournis par un service Platform sous forme de module Terraform) pour intégrer des frameworks logiciels, des services de stockage, des services d’IA, de l’outillage de IAC/CI/CD, d’outillage d’observabilité ou de résilience.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Tech Lead Cloud AWS pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé à Toulouse (31). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Analyser le contexte technique, les besoins utilisateurs et les contraintes des équipes IA, Data et RPA ; - Définir le modèle cible de la plateforme Boost IT (architecture, sécurité, outillage, CI/CD, environnements, interfaces SEP IT) ; - Concevoir les architectures Cloud AWS en conformité avec les standards industriels et les référentiels SEP IT ; - Implémenter un MVP opérationnel de la plateforme, incluant les premiers environnements Cloud ; - Mettre en place des chaînes CI/CD automatisées basées sur GitLab CI, Jenkins et des pratiques DevOps avancées ; - Déployer des projets pilotes représentatifs (use cases IA, Data, ML Ops, RPA) pour valider la plateforme ; - Documenter l'architecture cible, la roadmap de déploiement, les procédures de RUN et les processus d'onboarding ; - Industrialiser les environnements Cloud via Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) et outils d'automatisation ; - Accompagner la montée en compétences des équipes internes via ateliers, formations et partage de bonnes pratiques ; - Garantir la conformité, la sécurité et la pérennité de la plateforme dans un contexte industriel exigeant. Et après ? En tant que véritable partie prenante de DAVRICOURT, vous vous verrez proposer des projets techniques et à forte valeur ajoutée par nos équipes.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients situé à Libourne près de Bordeaux, je suis à la recherche d'un Expert Data Engineering Manager. Contexte et mission : Le client accélère sa transformation en matière de données et d'IA et structure son organisation autour d'un modèle opérationnel à deux équipes : • Équipe Produits de données (orientée vers les activités, axée sur la valeur). • Équipe Ingénierie des données (fourniture, exploitation et mise en œuvre de la plateforme). Il recherche donc un responsable Ingénierie des données expérimenté pour diriger l'équipe Ingénierie des données pendant une phase de transition critique. La mission couvre trois objectifs parallèles : • Mettre en place la future plateforme de données cible, dont la pile est actuellement en cours de validation et devrait être basée sur Databricks ou Snowflake sur Microsoft Azure. • Migrer progressivement les piles de données existantes vers la nouvelle plateforme. • Réaliser les projets commerciaux et clients en cours, à la fois sur les piles existantes et sur la nouvelle plateforme, sans perturber les opérations Ce poste exige un leadership fort et une grande discipline d'exécution. Responsabilités principales : • Diriger et gérer l'équipe d'ingénierie des données (équipe interne et partenaires externes). • Être responsable de la livraison, de la capacité et des performances opérationnelles sur les plateformes existantes et cibles. • Garantir la fiabilité, les performances, l'évolutivité et l'optimisation des coûts • Structurer et piloter le démarrage de la plateforme de données cible. • Planifier et exécuter la migration progressive de la pile existante vers la pile cible. • Assurer la livraison des projets commerciaux et clients en cours sur les deux piles. • Définir et appliquer les normes et les méthodes de travail en matière d'ingénierie des données. • Servir d'interface principale avec les parties prenantes des produits de données, de l'architecture et de l'informatique. • Soutenir et habiliter les équipes locales client Data sur les piles technologiques de données.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Platform Enablement Engineer" pour un client dans le secteur Bancaire Description 🏢 Le Contexte : La Tech au service de la Recherche Votre mission est au cœur de notre réacteur technologique. Vous ne construisez pas seulement des outils ; vous donnez le pouvoir à notre communauté de plus de 50 Data Engineers et Data Scientists. En tant que trait d’union entre les équipes "Platform" et les équipes "Métier", vous garantissez que notre plateforme Data est non seulement adoptée, mais qu'elle évolue selon les besoins réels du terrain. 🎯 Vos Missions : Support, Évangélisation et Transmission Votre rôle est pivot : vous êtes à la fois un expert technique "hands-on" et un ambassadeur de la culture Data. 1. Support Technique & Tooling (Expertise Opérationnelle) : Accompagner quotidiennement les Data Engineers/Scientists sur leurs défis techniques complexes. Identifier et gérer la dette technique par des plans d’actions concrets. Développer l'outillage nécessaire pour faciliter la vie des utilisateurs (automatisation, agents IA, frameworks de tests). Collaborer avec les équipes d'infrastructure pour résoudre les incidents de pipelines et améliorer l'expérience développeur (DevEx). 2. Évangélisation & Animation de Communauté : Promouvoir l’adoption de la plateforme par l'exemple et l'usage quotidien. Partager les tendances du marché et les nouveaux outils pertinents auprès des équipes internes. Animer une Communauté de Pratique : organiser des webinaires, des ateliers et des retours d'expérience. 3. Montée en Compétences (Upskilling) : Évaluer le niveau des équipes et concevoir des parcours de formation (exercices, cas réels). Créer du contenu technique de haute qualité : tutoriels, documentation, projets modèles et articles de blog interne. 4. Feedback Loop & Stratégie Produit : Recueillir les retours des utilisateurs pour influencer la roadmap de la Platform Engineering . Être l'avocat des Data Scientists et Engineers au sein de l'organisation pour s'assurer que leurs besoins sont compris et adressés.

Pour notre client dans le secteur énergétique, nous recherchons un Architecte SI / Architecte Technique pour contribuer aux projets d’évolution du système d’information. Le poste implique un rôle central dans la conception des solutions, la coordination technique entre les équipes, le suivi de la dette technologique et la participation active aux chantiers d’amélioration continue, notamment autour des technologies cloud, microservices et de l’IA agentique. Missions principales : Conception et études techniques Réalisation de macro-études permettant de dimensionner les projets, incluant l’identification des solutions, des impacts, des risques et des chantiers techniques nécessaires à la mise en œuvre. Conception d’architectures techniques répondant aux exigences métiers, de sécurité, d’urbanisation et d’exploitation. Production des documents d’architecture tels que DAT, HLD et LLD. Accompagnement projet Rédaction et suivi des tickets de provisioning d’infrastructure pour les équipes concernées. Suivi des chantiers techniques tout au long du projet et participation aux instances de pilotage : rituels agiles, comités projet, revues techniques. Coordination transverse avec les équipes de développement, TMA, infrastructures système et réseau, et exploitation. Accompagnement run Support aux mises en production, analyse et accompagnement lors des incidents et problèmes. Contribution au maintien en conditions opérationnelles et à la qualité de service du SI. Gestion de l’obsolescence Analyse régulière de l’obsolescence du patrimoine du SI, identification des risques et définition des actions de remédiation. Suivi de la dette technique et contribution aux plans d’évolution. Standards et amélioration continue Participation active aux comités développeurs et aux comités d’architecture. Rédaction, mise à jour et promotion des standards techniques et des bonnes pratiques. Contribution aux chantiers d’industrialisation, d’automatisation, de sécurité et d’optimisation du SI. Projets IA et agents intelligents Participation à la conception et à l’intégration de solutions s’appuyant sur des agents IA simples ou complexes. Contribution au cadrage technique, au design des architectures IA et au choix des frameworks, orchestrateurs et composants. Participation aux projets intégrant LLM, frameworks agentiques et modèles avancés.

Contexte : Dans le cadre de l’accélération de sa stratégie autour de l’Intelligence Artificielle et de l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un(e) Staff Engineer pour renforcer son équipe AI Activation . Vous interviendrez en tant que référent technique transverse sur plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…), avec un double enjeu : accompagner les projets de bout en bout (de la conception à la mise en production), et contribuer à la définition d’un cadre technique commun garantissant cohérence, sécurité, performance et scalabilité des solutions IA du groupe. Vous serez le garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité globale de l’écosystème technique IA. Objectifs et Livrables : Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI (design, implémentation, mise en production). Définir, formaliser et promouvoir les bonnes pratiques techniques : MLOps, LLMOps, DevSecOps, architectures cloud. Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, robustes, sécurisées, scalables et maintenables. Industrialiser les usages IA : mise en place de pipelines, intégration dans les chaînes CI/CD, automatisation et monitoring des workloads. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA / GenAI portés par le groupe. Contribuer à la construction et à l’évolution du socle commun “AI Platform” sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer, coacher et faire monter en compétence les ingénieurs data, ML et software (revues de code, pair design, partage de bonnes pratiques). Assurer une veille technologique active sur les briques IA / GenAI (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, frameworks, etc.) et proposer leur intégration quand pertinent.

Dans un contexte d’hypercroissance, nous recherchons un Senior Analytics Engineer pour rejoindre l’équipe Data et contribuer à structurer, fiabiliser et faire évoluer la plateforme analytique de notre client dans le secteur de la mutuelle Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ETL/ELT). Automatiser les traitements pour améliorer la performance et la fiabilité des données. Mettre en place la gouvernance des données : catalogage, gestion des métadonnées, droits d’accès. Concevoir et optimiser des modèles de données adaptés aux besoins métier (AWS, Redshift…). Garantir les performances des bases de données, y compris sur de grands volumes. Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et IA Engineers pour répondre aux besoins de l’entreprise. Participer à la création de tableaux de bord et reporting (Power BI) en assurant l'exactitude des données. Assurer la disponibilité des données pour les prises de décision stratégiques. Apporter une expertise technique et accompagner les équipes sur les bonnes pratiques analytiques. Former et soutenir les utilisateurs métier sur les outils data. Mettre en place des contrôles qualité et détecter les anomalies via le monitoring. S’assurer de la conformité aux réglementations sur la confidentialité et la sécurité (GDPR, CCPA).

Redlab cherche pour le compte d'un grand acteur public , un développeur fullstack IA Rôle Conçoit des applications end-to-end intégrant des modèles IA (ML, NLP, LLM). Profil polyvalent : front + back + intégration IA + CI/CD + cloud. Missions clés Développer interfaces front React/Vue/Angular. Concevoir API backend (Node.js, Python, Java, C#). Intégrer des modèles IA via microservices. Déployer en cloud (AWS/GCP/Azure/Outscale). Assurer tests, monitoring, Documentation détaillée Assurer une bonne qualité de code

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. Compétences techniques clés - Systèmes d'exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack.

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

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer AWS" pour un client dans le secteur des transports Description 🎯 Contexte de la mission Au sein du domaine Data & IA , le client recherche un MLOps Engineer / Data Engineer confirmé pour intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’intelligence artificielle. L’objectif : industrialiser, fiabiliser et superviser la production des modèles IA dans un environnement cloud AWS à forte exigence technique et opérationnelle. Le poste s’inscrit dans une dynamique d’ industrialisation avancée et de collaboration étroite avec les Data Scientists , au sein d’une équipe d’experts en intelligence artificielle et data engineering. ⚙️ Rôle et responsabilités Le consultant interviendra sur les volets suivants : Industrialisation & CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitLab, Docker, Terraform et Kubernetes . Infrastructure & automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.) , mise en place de bonnes pratiques IaC. Data Engineering / Spark : Développement et optimisation de traitements Spark pour la préparation et la transformation de données à grande échelle. MLOps & Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA via MLflow , et Datadog , gestion du monitoring et des performances. Collaboration transverse : Travail en binôme avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery, optimiser les modèles et fluidifier le passage en production. Amélioration continue & veille : Contribution à la montée en maturité technique, documentation, partage de bonnes pratiques et optimisation continue des pipelines.

Missions principales : Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités du plan de travail (workplan). Contribuer à la rédaction des spécifications techniques et à la documentation associée. Prendre part à la construction et à l’évolution d’une plateforme data intégrant la gouvernance, l’ingestion, la transformation, le stockage, l’exposition et l’analytique. Intervenir sur les aspects RUN et BUILD de la plateforme en soutien à l’équipe existante. Garantir la sécurité, la performance et la scalabilité des solutions déployées sur le Cloud AWS. Participer à la mise en place de solutions Gen AI au sein de l’écosystème Data/Cloud. Compétences techniques requises : Cloud AWS : maîtrise approfondie des services IAM, S3, DynamoDB, Lambda, API Gateway . Databricks et sa composante AI (Genie) . Développement Backend Python , avec une solide expérience en API / webservices / routes . Maîtrise d’un framework Python (idéalement AWS Powertools for Lambda , Flask ou FastAPI ). Infrastructure as Code : expertise en Terraform et bonne culture DevOps . Expérience dans la mise en œuvre de plateformes data (gouvernance, ingestion, transformation, stockage, exposition, analytics). Excellente capacité de communication écrite et orale en anglais . Compétences appréciées : Certifications AWS : Solutions Architect Associate , Data Engineer Associate et/ou Developer Associate . Connaissances en Power BI , services réseau , Collibra ou React . Sens de la collaboration, autonomie et approche orientée solution. Objectifs et livrables : Contribution à la définition et au développement des features du workplan. Livraison de composants applicatifs fiables et documentés . Participation active aux revues techniques et réunions d’équipe . Support dans la gestion opérationnelle (RUN) et l’ amélioration continue (BUILD) des solutions Cloud & Data.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Expert Technique Cloud AWS (H/F) à Lyon, France. Contexte : Fonctionnement : 3 jours sur site par semaine Les missions attendues par le Expert Technique Cloud AWS (H/F) : Expert technique référent en Cloud Public AWS (100% expertise cloud). Niveau senior avec forte autonomie dès la phase de transition. Capacité à concevoir, automatiser et sécuriser des architectures cloud. Missions principales Proposer des architectures cloud optimisées, Automatiser les déploiements (Terraform, GitLab-CI), définir politiques réseaux et IA (AWS Bedrock), réaliser audits, tests de performance (CypherTrust), accompagner Move2Cloud (Landing Zone, FinOps), produire livrables : dossiers d’architecture, scripts IaC, rapports d’audit.