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Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

L'équipe INFRALOG rassemble les compétences techniques de l'informatique logistique sur différents domaines tel que le système&réseau, les mécanisations, la sécurité, le support, et la proximité terrain. Mû par un esprit d’anticipation et de pro-activité, tu es au quotidien obnubilé par l’excellence opérationnelle et la disponibilité des outils de vos utilisateurs. “Mieux vaut prévenir que guérir” est l’un de tes leitmotivs préféré. Le pôle INFRA/RESEAU/PARNTERS est en lien direct avec le HelpDesk, les pôles OP Devices, Partners, TME AS400, les équipes NETWORK-CORE ainsi qu'avec les responsables informatiques des entrepôts. En tant qu’ingénieur Réseau, tu participeras à rendre un service de qualité sur le réseau de nos entrepôts ainsi que sur nos deux datacenters hébergeant les AS400 qui font tourner notre WMS (gestion d'entrepôts). En tant que référent INFRA/RESEAU, Tu es garant du bon fonctionnement de ton périmètre (Support de niveau 3-4) Tu apportes une amélioration des solutions mises en place Tu gères le support & l'exploitation & monitoring du réseau de nos datacenters H4AS (LAN & WLAN & SD-WAN & WAN) Tu gères le support & l'exploitation de nos VPN Tu participes à la cellule support Tu es bon communicant, à l’aise en Anglais (minimum B2)

Dans le cadre de notre équipe Ingénierie Data, nous recherchons un Ingénieur Développement Flux ETL H/F pour intervenir sur la conception, le développement et la maintenance d'outils techniques. Responsabilités : - Concevoir, développer et maintenir des outils back-end et des scripts techniques; - Optimiser et fiabiliser les traitements existants; - Participer à l'analyse des besoins fonctionnels et techniques; - Produire et maintenir la documentation associée.

Dans le cadre d’un programme de transformation, nous recherchons un Product Owner / AMOA Data afin d’accompagner l’évolution des processus de pilotage et de structuration métier. Le poste s’inscrit dans un contexte mêlant transformation organisationnelle, gestion de la dette technique et conduite du changement. Missions Recueillir, challenger et formaliser les besoins métiers autour des processus de pilotage et de gestion budgétaire Structurer et formaliser les processus cibles, en définissant les bonnes pratiques adaptées au contexte opérationnel Piloter le backlog, prioriser les évolutions et coordonner les parties prenantes métiers et IT Contribuer aux sujets de transformation liés à la donnée, aux outils de pilotage et à l’évolution des usages Assurer le maintien en conditions opérationnelles des solutions et le suivi des incidents (environ 30% de l’activité) Accompagner les utilisateurs dans l’adoption des nouveaux processus et outils

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Viveris accompagne un distributeur important dans l'exploitation et l'optimisation de son Référentiel Produit (Product Information Management). Ce système collecte les Données Produit, les enrichit, et les diffuse ensuite aux systèmes d'informations Magasins et e-commerce. Responsabilités : - Assurer le maintien en conditions opérationnelles dont la gestion des incidents, la gestion des problèmes, le suivi des performances, et le traitement des anomalies: - Assumer le support N3 : analyse des incidents, participation aux comités de suivi, respect des SLA; - Enrichir les fiches produits et les catalogues Produit, en développant les évolutions via le paramétrage de la solution, et en développant les traitements applicatifs en Java et JavaScript; - Garantir la cohérence, la qualité et la mise à jour des DATA produits (descriptions, images, prix).

Contexte & Enjeux Dans le cadre d'une transformation digitale profonde de son SI, notre partenaire structure un modèle Workplace industrialisé, "Secure-by-design" et orienté service . L'enjeu est de piloter la convergence d'un parc hétérogène (Windows, macOS, Mobilité) vers une gestion moderne, tout en intégrant de nouvelles entités et en durcissant la sécurité (standard CIS Level 1 ). Il ne s'agit pas de "faire du support", mais de concevoir la Landing Zone Workplace de demain, d'automatiser les processus d'exploitation et de maîtriser finement l'écosystème de licences Microsoft. Missions & Impact En tant que Tech Lead Endpoint , vous êtes le garant de la cohérence technique et de la performance du parc. Votre quotidien se divise entre architecture et expertise de dernier recours: Design & Validation (Gatekeeper) : Concevoir les baselines de sécurité, valider les choix d'architecture Endpoint et challenger les propositions des partenaires et éditeurs. MCO & Réduction de Dette : Industrialiser le packaging applicatif (Win32, MSIX), automatiser les tâches d'administration récurrentes et fiabiliser le patch management. Expertise "Super N3/N4" : Agir en escalade ultime sur les incidents majeurs (authentification, chiffrement, conformité) et mener les analyses de causes racines (RCA). Gouvernance Power Platform : Définir les stratégies DLP, les modèles d'environnements et accompagner les "makers" dans les bonnes pratiques de développement. Pilotage de Roadmap : Établir la trajectoire technique du poste de travail et optimiser les coûts (TCO) via la rationalisation des licences.

📍 Tourcoing ⏱ Démarrage : ASAP 💰 Rémunération : 50–55 K€ brut annuel Contexte Dans le cadre d’un vaste programme de transformation numérique, un acteur majeur du secteur public à fort impact territorial modernise son système d’information : refonte de l’ERP, évolution du SIRH, structuration de la plateforme data, ouverture du SI via des APIs et services découplés. Votre rôle : En tant que Tech Lead Python, vous êtes le référent technique des équipes de développement. Vous intervenez à la fois sur la conception des solutions , les choix technologiques , la qualité du code et la montée en compétences des développeurs . Missions principales : Piloter les choix techniques (langages, frameworks, patterns, outillage) Concevoir et valider des architectures applicatives modernes (APIs, microservices, services découplés) Encadrer le développement backend et frontend Garantir la qualité du code , la performance et la sécurité des applications Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevSecOps Participer aux arbitrages techniques structurants avec les chefs de projet Rédiger et maintenir la documentation technique Accompagner et former les développeurs (mentorat, revues de code) Collaborer avec des partenaires externes et assurer la cohérence globale du SI Environnement technique : Backend : Python Frontend : Angular, JavaScript / TypeScript Architecture : APIs REST, microservices, SI modulaire Conteneurisation & orchestration : Docker, K3s Sécurité : sécurité applicative, gestion des flux, bonnes pratiques RGPD Méthodologies : DevSecOps, normes et standards d’architecture Documentation & gouvernance : référentiels type TOGAF (appréciés)

Nous recherchons un(e) Consultant SAP SD/MM pour rejoindre notre client dans le secteur retail. Objectifs et livrables Le consultant est garant de la conception et de la livraison de solutions de bout en bout (End-to-End). Principales responsabilités : Design de solutions : Concevoir des solutions robustes, en privilégiant le standard SAP tout en sachant designer du spécifique complexe lorsque cela est nécessaire. Cycle de vie complet (Build) : - Cadrage technique et rédaction des Spécifications Technico-Fonctionnelles - Dialogue permanent avec les équipes de développement (explication du besoin, revues, tests unitaires). - Réalisation des Tests d'Intégration et pilotage de la recette. - Suivi des Mises en Production et Hypercare. Transversalité : Assurer la passation de connaissances et le transfert fluide vers les équipes Support (Run). Expertise technique et fonctionnelle : Modules Core : Maîtrise avancée des flux SD / MM dans un environnement SAP Retail . Expertise Technique : Compétences avancées en debug ABAP (analyse de code spécifique, User Exits, BAdIs, etc.). SAP UI : Maîtrise de l'environnement Fiori et idéalement des outils BPA / BTP (Build Process Automation / Business Technology Platform). Data Article : Une connaissance approfondie de la fiche article (Master Data) et de ses spécificités Retail est un atout majeur. Contrat: Démarrage ASAP Contrat 6 mois initialement mais renouvelable pour plusieurs années Présentiel idéalement 3j par semaine mais pourrait être flexible dépendant du profil - il y aura des phases projets pour lesquels le présentiel sera très important.

Objectif de la mission Construire et structurer les modèles de données ainsi que les dashboards analytics d’un portail digital interne, afin de mieux comprendre les usages, piloter la performance et soutenir une stratégie data-driven. Missions principales Vous définissez et mettez en place le plan de taggage Web Analytics, en garantissant la qualité et la fiabilité de la collecte de données. Vous exploitez et agrégerez les données via BigQuery et Piano afin de produire des analyses pertinentes. Vous concevez des dashboards clairs et actionnables sous Looker Studio pour accompagner la prise de décision. Vous collaborez étroitement avec les équipes produit et métiers pour comprendre les besoins, identifier les indicateurs clés et promouvoir une culture orientée data. Livrables attendus Plan de taggage Web Analytics Requêtes et agrégation de données (BigQuery, Piano) Dashboards et reportings sous Looker Studio Compétences requises Maîtrise du Web Analytics – impératif Expérience confirmée sur Piano – important Maîtrise de BigQuery – important Bonne capacité de modélisation et de restitution de la donnée Appétence pour la data visualisation et les indicateurs de performance

Le product owner amène nos produits à un niveau supérieur en étant en relation permanente avec les stakeholders et en organisant les rituels nécessaires pour s’assurer de la complétude et l’utilité des besoins. Il amène la mise en œuvre de nouveaux produits/fonctionnalités en assurant leur succès au lancement (marketing produit, formation, communication). Le candidat idéal fera preuve de qualités fortes de leadership et aura une expérience significative de la mise en œuvre d’organisation orientée product. Il met à profit la data pour identifier et prioriser les opportunités, Il établit des liens de proximité et collabore avec nos opérationnels et ingénieurs Sans compétences sur jira ou sur des environnements techniques, le candidat ne sera pas reçu. Il exécute cette vision de la conception à l’implémentation en tenant compte des retours utilisateurs. Il interagit avec les engineering managers pour garantir l’alignement des priorités, la livraison de la feuille de route et la qualité. Il est le champion du produit, en assurant le bon niveau de sensibilisation et de connaissance du produit, y compris la formation et la communication interne et externe. Il prend des décisions sur les produits en s'appuyant sur des données quantitatives et qualitatives ; s'approprier les paramètres des produits et viser une amélioration continue. Il assure la relation avec le client en mettant en place le dispositif permettant de comprendre les besoins du client et sa satisfaction. Il gère la communication sur la roadmap avec ses utilisateurs. Il anime les rituels produits. Il a accès aux rituels d’animation d’ingénierie selon le contexte ou besoin d’information. Il est garant de la couverture fonctionnelle des produits. Il est garant de la complétude de la backlog sur les besoins fonctionnels. Le profil idéal est donc focusé utilisateur, sait naviguer, gérer la complexité et influencer à tous les niveaux de l’organisation. Environnement technique de l’équipe: - GitHub / GitHub Actions - Github Copilot - JFrog Artifactory - HashiCorp Vault - API développée en Golang ou Python - Terraform

Front unifié des services Data Compétences techniques Vue.js - Expert - Impératif Typescript - Confirmé - Important Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée 🚀Contexte produit Le produit est une plateforme de gestion et de découverte de données permettant : - La déclaration et le partage d’accès aux datasets (BigQuery) - La création et gestion de Data Products - La recherche de datasets via un moteur de recherche - La gestion des accès (users, teams, service accounts, workflows de validation selon niveaux de privacy/confidentialité) - Le pilotage des pipelines de données Enjeux clés : - UX sur interfaces data complexes (catalogue, search, filtres, gestion des droits) - Performance sur des volumes importants - Gouvernance claire des accès et compréhension des règles de sécurité --- 🧩 Objectifs de la mission Rôle de Lead Frontend opérationnel (hands-on, pas un rôle de coordination pure) : - Structurer une architecture frontend scalable et maintenable - Développer des features complexes orientées data - Élever le niveau de qualité technique - Apporter du cadre et des standards à l’équipe 👥 équipe - 2 Développeurs Front-end - 3 Développeurs Back-end - 1 Lead développeur - 1 Product Owner (mi-temps) - 1 Product Manager - 1 Tech Lead (tiers temps) 👉 Attendu : autonomie forte, capacité à prendre le lead frontend sans dépendre d’un encadrement constant.

Objectifs et livrables Build Technique (Framework RACE) : Développer les évolutions de la stack de lecture des métadonnées et de déploiement d'API pour la rendre plus automatisée et tendre vers un mode self-service pour l’utilisateur. Support et respect des SLI/SLO : Mettre en place une solution de suivi des SLI automatisée. Garantir la disponibilité et la performance des solutions d'exposition déployées. Accompagnement Utilisateurs : Produire une documentation de référence et guider les équipes dans l'intégration de leurs cas d'usage. Qualité: Garantir le respect des standards de la plateforme pour respecter le niveau de qualité attendu. Mise en place des tests unitaires et d’intégration. Notre stack technique Frameworks : Spring / Spring Boot (Back), Next.js / Angular (Front) Cloud & Infrastructure : AWS, Kubernetes Data & Orchestration : Airflow, Druid, DynamoDB, PostgreSQL (Aurora, Lekabase) CI/CD : GitHub, GitHub Actions Observabilité : Datadog Backlog management : JIRA

🌟 Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme data innovante, nous recherchons un Lead Frontend Vue.js 3 pour intervenir sur un produit stratégique de gestion et de découverte de données . 👉 Cette plateforme permet notamment : La gestion et le partage de datasets La création de Data Products La recherche avancée de données La gestion des accès et des règles de confidentialité Le pilotage de pipelines data 🎯 Enjeux forts : UX sur interfaces complexes, performance et gouvernance des données 🎯 Votre mission En tant que Lead Frontend , vous jouez un rôle clé à la fois technique et structurant. Vous interviendrez de manière opérationnelle (hands-on) sur : La conception d’une architecture frontend scalable et maintenable Le développement de features complexes orientées data L’amélioration de la qualité technique globale La mise en place de bonnes pratiques et standards L’accompagnement technique des développeurs frontend

Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification des cas d’usage Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les exigences liées aux données, à la traçabilité et aux contrôles 2. Pilotage du delivery & coordination multi-acteurs Construire et piloter le plan de delivery (jalons, sprints, capacité, risques) Orchestrer l’ensemble des parties prenantes (métiers, IT, data, IA) Garantir la qualité des livrables fonctionnels (backlog, spécifications, comptes-rendus de décisions) 3. Recette & décision go/no-go Préparer et animer les revues de jalons Organiser la recette fonctionnelle (UAT) et définir les critères d’acceptation Coordonner les validations finales avec les parties prenantes 4. Adoption, déploiement & mesure de la valeur Définir et piloter le plan de déploiement (pilote, généralisation, support) Contribuer à la formation, communication et support avec le Performance Lab Mettre en place et suivre les KPI d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Mesurer la valeur générée (gains de temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue via des boucles de feedback 5. Qualité & fiabilité Définir les règles de qualité fonctionnelle des solutions IA Mettre en place des contrôles et un suivi des écarts 6. Industrialisation & réutilisation Capitaliser sur les retours d’expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Contribuer à la création de templates et référentiels de delivery IA Compétences requises Compétences techniques Bonne connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : fonctionnement, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau utilisateur / consommation) Compréhension fonctionnelle des architectures RAG Connaissance de la structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, digital, produit ou SI) Expérience en environnement transverse (métiers, DSI, data, IA) Compétences en Product Management : roadmap, backlog, priorisation, MVP Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Pilotage multi-projets et gestion des dépendances Compétences AMOA : expression de besoins, animation d’ateliers, rédaction de spécifications Culture data, IA et processus métiers Langues Français : courant Anglais : intermédiaire (B1/B2) – environnement international Livrables attendus Dossier de cadrage (valeur, périmètre, KPI, risques, dépendances) Backlog et roadmap (priorisation, MVP, jalons) Spécifications fonctionnelles (règles métier, conformité, UX) Plan de recette et procès-verbal (PV) Plan de déploiement et d’adoption (avec Performance Lab) Retours d’expérience (REX) et templates de delivery IA