Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Golang (H/F) pour intervenir chez un de nos clients. Contexte de la mission : Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme de communication et de l’enrichissement de l’offre avec une solution de Business Messaging, nous recherchons un Développeur Backend expérimenté. Vos principales missions : - Développer et assurer la maintenance des applications confiées, dans le respect de l’organisation projet (délais, jalons, processus). - Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des briques techniques utilisées. - Contribuer à l’architecture de l’application et proposer des évolutions structurelles pour accompagner sa migration vers le cloud. - Participer activement aux rituels agiles et collaborer avec les équipes projet (Scrum/Kanban).

Analyste d'exploitation / Domain Data - MLOps - Data Platform Un leader dans le domaine des solutions de leasing est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre d'un projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation. Projet à mener pour une application de ciblage commercial permettant aux commerciaux une approche de vente proactive du crédit-bail pour des clients déjà équipés de contrats cadres. Responsabilités Mise en œuvre des Pipelines Machine Learning : • Concevoir, déployer et maintenir des pipelines de machine learning automatisés, intégrant l'ensemble des étapes du cycle de vie des modèles, de l'entraînement à la mise en production. • Assurer l'intégration des modèles de machine learning dans les environnements de production, en s'assurant de la scalabilité, des performances et de la fiabilité des solutions mises en œuvre. • Collaborer étroitement avec les data scientists et ingénieurs data pour faciliter la transition des modèles depuis les phases d'expérimentation jusqu'à l'industrialisation, tout en optimisant les pipelines de bout en bout. Automatisation et industrialisation des modèles : • Mettre en place des processus d'industrialisation des modèles de machine learning pour garantir une gestion continue et fiable des modèles en production, avec des mécanismes de surveillance automatique. • Automatiser les tâches critiques, telles que l'entraînement, le déploiement, la gestion des versions, et la surveillance des performances des modèles. • Intégrer des solutions de monitoring pour garantir que les modèles en production respectent les critères de performance, de dérive et de précision définis. Adaptation de l'infrastructure et des environnements de production : • Participer à la mise en place d'une infrastructure (Cloud / DMZR) robuste et évolutive qui soutient l'entraînement et l'inférence des modèles à grande échelle. • Optimiser l'utilisation des ressources (GPU, CPU) pour l'entraînement et la mise en production des modèles, en fonction des besoins spécifiques du projet. Surveillance, maintenance et gestion du cycle de vie des modèles : • Mettre en œuvre des systèmes de monitoring pour suivre les performances des modèles en production, détecter les dérives, et initier les actions correctives automatisées. • Assurer une maintenance continue des modèles en production pour garantir leur conformité avec les objectifs métiers, en supervisant la mise à jour des modèles et la gestion de leurs versions. • Gérer le cycle de vie complet des modèles, de la phase d'entraînement initiale à la mise à jour et dépréciation des modèles obsolètes. Collaboration et documentation des processus : • Collaborer étroitement avec les data scientists, les ingénieurs data et les DevOps pour assurer l'intégration fluide des pipelines de machine learning dans l'infrastructure IT existante. • Documenter de manière exhaustive les processus et les pipelines mis en place, incluant les workflows automatisés, les architectures, et les pratiques de surveillance des modèles. • Assurer une communication continue avec les équipes métiers et techniques pour garantir l'alignement sur les besoins et objectifs du programme.

Pour notre client Rennais, nous sommes à la recherche d'un Concepteur développeur Golang. Dans le cadre de la modernisation de Contact Everyone et de l'enrichissement de l'offre avec le "Business Messaging", nous recherchons un développeur capable d'intervenir dans l'upgrade technique et la modification fonctionnelle de l'applicatif CEO (CE1). Tâches à réaliser : Produit et assure la maintenance des applications informatiques qui lui sont confiées dans le respect de l'organisation des projets (délais, taches, jalons, processus...) Est responsable de l'évolution des éléments techniques sur lesquels s'appuient ces applications afin d'en garantir la sécurité et la maintenabilité Contribue à l'architecture de l'application et propose des évolutions structurelles afin de participer à sa migration vers le cloud

Pour notre client, nous sommes à la recherche d'un développeur orienté K8S - Gitops. Dans le cadre de la migration de Contact Everyone dans un cloud souverain, nous recherchons un développeur technique capable d'intervenir dans la migration des modules de notre applicatif CEO (CE1) hébergés sur VM vers Amazon EKS et Azure. Tâches à réaliser : Apporte son expérience sur k8s et gitops afin de fiabiliser nos migrations Adapte le code des applications (Go ou Spring Boot) à l'environnement k8s Contribue à l'architecture de l'application et propose des évolutions structurelles afin de participer à sa migration vers le cloud

Nous recherchons pour notre client dans le secteur de l'assurance un profil Chef de projet / BA ou PO avec une expérience significative en IA sur des sujets similaires : Mise en place un projet utilisant les technologies d’IA en matière de reconnaissance vocale, de compréhension du langage et de génération de contenu, à des fins d’amélioration des interactions clients et d’augmentation de l’efficacité opérationnelle. Les besoins s’articulent autour de 3 piliers : Pilier 1 : Automatisation du traitement de l’appel : qualification et résumé Pilier 2 : Assistant virtuel du collaborateur pendant l’appel Pilier 3 : Analyse des causes profondes des appels pour baisser structurellement leur volume Le projet Traitement IA de la Voix vise à adresser en priorité le 1er pilier d’automatisation et comporte les besoins suivants : Automatiser la qualification: identifier le motif et le sous-motif et les injecter automatiquement dans les champs de qualification du CRM Flaguer l’appel en « réclamation » dès lors qu’il s’agit d’un appel réclamatif Générer de manière automatique un compte rendu d’appel court, clair et structuré en quasi-temps réel Le CP devra apporter une expertise et du conseil au métier de par son expérience d’un tel projet aussi bien sur le volet technique que fonctionnel.