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Almatek recherche pour l'un de ses clients , un Middleware Engineer sur Toulouse Tres bonne connaissance: - Talend (ETL) - Tibco BW (ESB) - Control M (MFT) - IBM Data Power (SECGW ecosystems) Activités: - Installation, - - Testing, troubleshooting - Monitoring setup Decommissioning (if applicable) - Mise a jour de la documentation Anglais courant Almatek recherche pour l'un de ses clients , un Middleware Engineer sur Toulouse Tres bonne connaissance: - Talend (ETL) - Tibco BW (ESB) - Control M (MFT) - IBM Data Power (SECGW ecosystems) Activités: - Installation, - - Testing, troubleshooting - Monitoring setup Decommissioning (if applicable) - Mise a jour de la documentation Anglais courant

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles Machine Learning et nécessite une expertise externe afin de sécuriser leur mise en production, leur exploitation et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre les équipes Data Science et Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation industrialisation, MLOps et DataOps, dans des environnements DEV / TEST / PROD. Objectifs et livrables : -Industrialisation des projets Machine Learning développés sous Dataiku DSS -Mise en place et maintien d’une chaîne MLOps robuste et sécurisée -Déploiement et supervision des modèles ML en production -Connexion et gestion des flux de données vers Dataiku DSS -Garantir la performance, la gouvernance et la fiabilité des pipelines data -Accompagnement du passage des POC vers la production -Contribution aux bonnes pratiques MLOps & DataOps Livrables attendus : -Pipelines MLOps industrialisés et documentés -Modèles ML supervisés en production -Connecteurs Dataiku opérationnels -Documentation d’exploitation et recommandations d’amélioration continue Profil recherché : Nous recherchons un expert Dataiku DSS disposant d’une expérience significative en industrialisation de projets Machine Learning et en mise en place de chaînes MLOps. Le candidat doit être capable d’intervenir aussi bien sur les problématiques build que run, avec une forte sensibilité aux enjeux d’exploitation, de sécurité et de gouvernance des données. Une excellente maîtrise de Python, SQL et des outils CI/CD est attendue, ainsi qu’une bonne compréhension des architectures Data et des environnements Cloud (AWS, GCP ou Azure). Le profil doit être autonome, structuré et capable de collaborer avec des équipes Data Science, Data Engineering et Infrastructure.

Vos missions Piloter les projets de modernisation des infrastructures et des plateformes techniques (OS, middleware, cloud privé). Définir et mettre en œuvre les roadmaps de traitement des obsolescences techniques (Windows Server, middleware, SQL Server). Coordonner les migrations de serveurs vers des environnements cloud privé. Piloter la transformation d’applications SOA vers des architectures API. Organiser et coordonner les travaux avec les équipes techniques, data, production et métiers. Animer les ateliers de travail, comités projet et instances de gouvernance. Assurer le suivi des plannings, des risques, des dépendances et des budgets. Garantir le respect des engagements en matière de qualité, coûts et délais. Construire et piloter les trajectoires de modernisation des environnements Data et SQL Server. Définir et conduire les stratégies de décommissionnement de socles applicatifs. Coordonner les actions des équipes responsables des applications consommatrices. Superviser le traitement des anomalies et le suivi des plans d’actions. Produire les reportings projet et les indicateurs de pilotage à destination du management et des instances de gouvernance. Assurer le pilotage transverse de plusieurs chantiers de transformation SI dans un environnement complexe et multi-acteurs.

Dans le cadre d’un programme de transformation digitale et d’amélioration de la gestion des données clients, un grand groupe retail recherche un Chef de Projet Référentiel Client Unique (RCU) afin d’accompagner l’évolution de son référentiel client et la gouvernance des données associées. La mission s’inscrit dans un environnement transverse avec de nombreux échanges entre les équipes métiers, IT, data et relation client/marketing. Missions principales Pilotage de projet Recueillir et analyser les besoins métiers liés à la donnée client Définir et piloter la roadmap projet Coordonner les différents acteurs internes et externes Animer les instances projet et assurer le suivi des actions Suivre les plannings, risques et priorités Gouvernance et qualité des données Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données clients Participer à la définition des règles de gestion et des processus de gouvernance Mettre en place et suivre des indicateurs de qualité de données Veiller au respect des contraintes réglementaires et de sécurité des données Coordination fonctionnelle et technique Collaborer avec les équipes techniques sur les flux, interfaces et APIs Participer aux choix de solutions et d’architecture autour des référentiels de données Rédiger les spécifications fonctionnelles et piloter les phases de recette Accompagner le déploiement et la conduite du changement Accompagnement des équipes métiers Sensibiliser les utilisateurs aux enjeux de qualité des données Accompagner les métiers dans l’adoption des nouveaux processus Produire la documentation fonctionnelle et animer des ateliers

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre Mission : En tant que Data Analytics Engineer Senior, vous interviendrez au cœur des enjeux de modélisation analytique, de structuration de data products et de valorisation des données dans un contexte Risques (liquidité). Vous jouerez un rôle clé dans la transformation des données transactionnelles en modèles analytiques robustes, performants et exploitables par les équipes Risques, Finance et Data. Concrètement, vous allez : · Dé‑normaliser les transactions et les transformer en modèle en étoile adapté aux usages analytiques. · Concevoir et structurer un data product permettant le partitionnement et le clustering selon les axes d’analyse métiers. · Collaborer étroitement avec les équipes Risques pour comprendre les enjeux de liquidité, les indicateurs clés et les contraintes réglementaires. · Mettre en place des pipelines de transformation fiables, documentés et industrialisés. · Garantir la qualité, la performance et la gouvernance des données exposées. · Contribuer à l’amélioration continue des workflows DataOps et des bonnes pratiques d’ingénierie analytique. · Participer à la définition des standards de modélisation et d’architecture analytique au sein de l’équipe. Votre futur environnement technique : • Google Cloud Platform • BigQuery – entrepôt de données & moteur analytique • DBT – transformation & modélisation analytique • Airflow – orchestration • DataProc – traitements distribués • Cloud SQL – stockage & bases relationnelles • DataOps, CI/CD, bonnes pratiques d’ingénierie analytique

Un pôle IT transverse conduit des projets structurants au service de multiples entités d’un grand groupe. Dans le cadre du renforcement de ses capacités de pilotage, il recherche un chefferie de projet pour accompagner différents domaines d’expertise. Expériences recherchées Intégration d’entités / filiales Mise en conformité d’infrastructures Pilotage de projets sur plusieurs domaines techniques (notamment réseaux et observabilité) Gestion de projets à forte visibilité Compétences en synthèse et leadership indispensables Missions principales Pilotage et coordination Consolidation et suivi des plans d’actions, jalons, risques et dépendances Coordination transverse entre équipes techniques, partenaires et métiers Préparation, animation et suivi des instances de gouvernance (COPIL, COPROJ, comités) Contribution au maintien du cadre méthodologique Suivi de la performance opérationnelle Structuration, mise à jour et diffusion de la documentation projet Analyse des indicateurs de production et de qualité de service Accompagnement des équipes dans l’amélioration continue Data, reporting et aide à la décision Exploitation des données et consolidation des KPI Production de reportings clairs et opérationnels Analyse structurée et orientée décision Pilotage budgétaire Consolidation des données financières Suivi des consommations, prévisions et engagements Préparation des revues budgétaires Expérience confirmée en pilotage ou coordination transverse Aisance dans des environnements complexes et multi-acteurs Fortes capacités d’analyse et appétence pour la data (Excel, outils BI…) Une expérience en infrastructures IT (réseaux, télécoms) est un plus

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.

Nous recherchons un Analytics Engineer confirmé (4/5 ans d’expérience) pour intervenir chez un acteur majeur basé en métropole lilloise, sur des sujets de structuration et d’optimisation de la couche analytique. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data dans un environnement moderne centré sur Snowflake et dbt , avec pour objectif principal d’améliorer la couche sémantique et les vues analytics afin de faciliter l’exploitation des données par les équipes métiers et BI. La mission s’inscrit dans une logique d’industrialisation et d’amélioration continue des usages Data. Missions principales Améliorer et structurer la couche sémantique . Concevoir et optimiser des vues analytics . Travailler sur la modélisation et la qualité des données. Collaborer avec les équipes Data et métiers pour améliorer les usages analytiques. Participer aux bonnes pratiques de développement et d’industrialisation. Exploiter les outils IA disponibles pour accélérer la productivité et les développements.

Consultant SAP S/4 HANA – Migration ERP – Villeneuve-d'Ascq EN UN COUP D'ŒIL Secteur : Privé – Retail / Grande distribution Type de mission : Freelance – Régie Durée : 6 mois renouvelables Démarrage : Dès que possible Localisation : Villeneuve-d'Ascq (Upline) – télétravail [à préciser] TJM : Selon profil Niveau : Senior – 5 à 7 ans d'expérience Le projet : Un acteur mondial du retail sport lance la migration de son ERP historique (ECC6) vers S/4 HANA. Vous rejoignez l'équipe projet Référencement au sein de la Value Chain dès la phase de pré-étude, avec un horizon Go-Live fixé à 2028. L'enjeu : sécuriser la conception de la cible, définir la stratégie de migration des Master Data Articles et accompagner les équipes métier (Finance, Supply, Pricing) dans leur trajectoire vers le standard S/4. Vos missions : Réaliser le Fit-Gap Analysis entre le spécifique ECC actuel et les standards S/4 HANA (Simplification List) Designer les futurs processus de référencement en approche Clean Core Définir les règles de mapping et de nettoyage pour la migration des Master Data Articles Contribuer aux choix techniques de migration (approche de conversion, outillage) Travailler en immersion avec les PM, SIE et équipes transverses Accompagner la montée en compétence de l'équipe Référencement sur S/4 La stack : SAP S/4 HANA – min. 3 ans sur projet S/4 (Expert) SAP Fiori SAP MM / SD (Confirmé) BPA / BTP ABAP (lecture diagnostic, portabilité) KAFKA Master Data Article Expérience Retail / Grande distribution IDocs / API SAP Readiness Check, Maintenance Planner Anglais courant

Le Contexte Dans le cadre du renforcement d’une Digital Factory e-commerce internationale , nous recherchons un(e) Consultant(e) SFCC Senior. Au sein d'un environnement multi-sites et à forte volumétrie, vous accompagnerez les évolutions de la plateforme digitale et les grands projets omnicanaux mondiaux. Durée / Type de mission : Longue durée Lieu : Paris Rythme : Hybride Vos Missions : Pilotage, Architecture & Déploiement International : Gouvernance et Roadmap : Piloter la roadmap produit, arbitrer et orienter les choix stratégiques ainsi que l'évolution des fonctionnalités de la plateforme. Déploiement Core Model : Accompagner et coordonner le déploiement international des fonctionnalités de Commerce Cloud sur 6 pays . Cadrage et Alignement : Animer les ateliers de conception et de cadrage (métier et data) pour traduire les besoins business en spécifications techniques. Activations Omnicanales & CRM: Campagnes à Fort Impact : Concevoir et orchestrer les campagnes omnicanales pour les temps forts de la marque ( Black Friday, Noël ) en exploitant pleinement Email Studio et Journey Builder . Stratégie Multi-canal : Participer à l’extension du mix marketing en intégrant et déployant de nouveaux canaux de communication ( SMS, Push notifications applicatives ). Intégration, Data & Run (MCO) : Flux et Intégration Data : Assurer l'intégration et la synchronisation fluide des données au sein de l'écosystème via l’ API REST . Plan de Taggage : Gérer et implémenter les nouveaux tags de tracking sur le site Clarins via Tag Commander . Administration & Support : Assurer le support de niveau 2/3, l'administration courante des plateformes Commerce Cloud et Marketing Cloud, ainsi que la résolution des anomalies. Analytics & Performance : Monitorer la performance des campagnes CRM et analyser la donnée en construisant et suivant les KPI sur Tableau .

Contexte Au sein de la division IaaS, le Delivery Backup est en charge de la gestion des infrastructures de sauvegarde, TSM et Commvault. L'évolution rapide et constante des technologies implique une transformation et convergence des architectures IT, des technologies, des process et développement des solutions Cloud. Missions Vous contribuerez à être le garant des solutions techniques à travers des études Vous assurez la faisabilité des moyens de production matériels et logiciels Vous apportez des optimisations sur l’existant et des solutions nouvelles Vous assurez une expertise envers les clients, les chefs de projets et avec toutes les entités du groupe (étrangères également) Vous mettez à disposition des masters, des documentations et des procédures de déploiement Vous définissez les normes d’installation et d’utilisation des matériels et des logiciels

Applications, Architecture & Data Governance Lead (H/F) Localisation : Paris - Siège Type de poste : CDI - Cadre dirigeant Rémunération : 125 000 € Expérience : 10 ans minimum Langues : Anglais courant requis Mobilité : Environ 30 % (1 à 2 jours par mois) Contexte Notre client, un acteur international majeur dans le domaine de la santé et de la production industrielle, renforce sa direction IT et recherche un Applications, Architecture & Data Governance Lead. Le poste s'inscrit dans un contexte de transformation importante, avec des enjeux de consolidation ERP, d'harmonisation des processus et de structuration de la gouvernance de la donnée. Missions principales Pilotage de la stratégie applicative Définir et mettre en œuvre la feuille de route applicative. Superviser l'architecture fonctionnelle et technique des systèmes. Harmoniser les différents ERP existants et contribuer à la stratégie de consolidation à long terme. Encadrement des projets ERP et CRM Intervenir sur les projets d'évolution ou de déploiement ERP (idéalement supply chain). Superviser les projets CRM et leur intégration dans l'écosystème applicatif. Collaborer étroitement avec les équipes IT et OT Operations. Structuration de la gouvernance de la donnée Définir les standards de qualité, sécurité et intégrité des données. Mettre en place les processus de Data Governance et Data Quality. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des bonnes pratiques. Leadership et coordination Travailler avec des équipes internationales et multi-sites. Être l'interlocuteur principal pour les partenaires internes et externes. Contribuer à la vision stratégique IT globale. Profil recherché Minimum 10 ans d'expérience dans un rôle de direction applicative, architecture ou transformation IT. Expertise solide en ERP (idéalement supply chain) et CRM. Expérience en environnement international. Connaissance du secteur pharmaceutique ou industriel appréciée. Capacité à piloter des projets complexes et à fédérer des équipes. Anglais courant impératif ; une autre langue européenne est un plus.

Au sein de l’équipe Marketing Animation, vous pilotez la conception, l’évolution et la qualité des triggers Loyalty (parcours automatisés liés à la fidélisation). Vous travaillez en collaboration étroite avec les équipes marketing, data, développement et la Test Factory, dans un cadre Agile / SAFe. Pilotage & gestion de projet Cadrer les besoins, structurer les sujets et assurer leur bonne exécution de bout en bout. Prioriser le backlog, organiser les phases du projet et garantir le respect des délais. Assurer la cohérence des scénarios Loyalty avec la stratégie CRM et fidélité. Communication & coordination Communiquer de manière claire, assertive et régulière auprès de l’ensemble des stakeholders. Garantir l’alignement des équipes, remonter les arbitrages et suivre l’avancement des sujets. Faciliter les échanges entre marketing, data, IT, développement et Test Factory. Conception & mise en œuvre des triggers Loyalty Définir les scénarios, règles métier et logiques d’activation. Rédiger les user stories et accompagner les équipes de développement dans un cadre Agile / SAFE. Piloter les phases de recette avec la Test Factory jusqu’à la mise en production. Suivi & optimisation Suivre la performance des triggers Loyalty et analyser les indicateurs clés. Identifier les axes d’amélioration pour renforcer l’efficacité des parcours

Profil recherché : Maîtrise avancée de Kubernetes (architecture, administration de clusters) Connaissance de la gestion des secrets (Vault) Solides compétences réseau :reverse proxy (Traefik) authentification (Keycloak, JWT, OIDC) Très bonne compréhension de GitLab et des pipelines CI/CD Connaissance de l’approche GitOps (ArgoCD) Compétences en observabilité dans un environnement Kubernetes : Prometheus, AlertManager, Grafana Connaissances appréciées en bases de données relationnelles (PostgreSQL) Maîtrise des environnements GNU/Linux Capacité à intervenir sur : l’évolution de frameworks data science (Python) la maintenance/optimisation des pipelines CI/CD l’amélioration du logging, monitoring et traçabilité la mise en production d’outils et solutions IA Force de proposition, curiosité technologique et participation active aux POCs Rigueur, autonomie, sens du partage et qualité documentaire Anglais obligatoire Missions : Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez au sein d’une direction Data qui accompagne les métiers et les entités internationales dans leurs projets de data science, depuis la définition des use cases jusqu’à la mise en production des modèles. L’environnement est dynamique, international, avec un esprit « start-up » intégré à un grand groupe, regroupant des data scientists (computer vision, NLP, scoring), des ML engineers et une équipe dédiée aux projets IA. Vous contribuerez à la conception, l’évolution et la haute disponibilité d’une plateforme de data science complète, comprenant : un environnement d’exploration et de développement Python développé en interne, un framework d’industrialisation des modèles, une plateforme d’exécution des modèles, un outil de community management dédié. Votre rôle consistera à assurer l’administration, l’exploitation et l’automatisation des clusters, à optimiser les images Docker et à gérer l’exécution de plusieurs centaines de containers en production. Vous porterez également la vision technique de la plateforme, piloterez les choix d’architecture, assurerez une veille technologique continue et rédigerez la documentation technique. Vous participerez à la maintenance et à l’évolution des frameworks data science, des pipelines CI/CD, de l’observabilité des plateformes, ainsi qu’à la mise en production des solutions IA. Vous serez force de proposition et interviendrez sur des POCs. Stack technique : Infrastructure / DevOps : GitLab CI/CD, GitOps (ArgoCD), cloud privé Containers : Docker, Kubernetes Langages : Python, Golang, Bash Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana Sécurité : Vault Outils DevOps : Buildkit, Artifactory, Helm, Kustomize, CUE/Timoni Services : Certmanager, Redis, Jaeger, ELK, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, External-DNS Systèmes : GNU/Linux Prérequis : • 7 ans d’expériences • Anglais courant (contexte international) • Kubernetes, Docker, CI/CD • ML/OPS développement IA sur Python • Certifications un + • Scripting bash from scratch

What the Consultant Will Be Responsible For SQL Development : Create and fine‑tune advanced SQL queries to handle and extract client data from various databases. Statistical Model Assessment : Review and validate an existing Python‑based financial risk calculation module. Python Feature Enhancements : Develop new functionalities and contribute to the evolution of the financial risk calculation module. ETL Pipeline Management : Design, build, and maintain ETL workflows to ensure smooth and efficient data processing. Process & Data Analysis : Evaluate current processes, identify inefficiencies, and propose improvements using strong analytical thinking.

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.