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Bonjour à tous, 📍 Paris – Hybride (1 à 2 jours/semaine sur site) 📅 Démarrage : début décembre ⏳ Durée : 1 an ou + Le contexte Au sein d'un programme Data organisé en Agile à l'échelle, vous intervenez sur un double rôle (environ 50/50) : 1. Release Management (multi-équipes Data/BI) Définir et piloter le processus de release, construire et tenir le planning Coordonner les équipes techniques et métiers, gérer les dépendances Animer les Go / No-Go, suivre la préparation et les mises en production Anticiper les risques, suivre les incidents post-release, mener les retours d'expérience Diffuser les bonnes pratiques (versioning, CI/CD, qualité, traçabilité) 2. Product Owner d'une équipe Data transverse Gérer et prioriser le backlog Recueillir les besoins, rédiger les User Stories et les critères d'acceptation Animer les cérémonies Agile et contribuer à la roadmap produit Profil recherché 5 à 10 ans d'expérience en environnement Data / BI Expérience solide en Release Management dans un contexte multi-équipes Une expérience de PO ou de gestion de backlog est un vrai plus Bonne maîtrise des pratiques Agile/Scrum, CI/CD et de la gestion des environnements (DEV → PROD) Outils : Jira / Confluence / ServiceNow (ou équivalent), BigQuery / GCP. Power BI est un plus. Savoir-être Rigoureux, proactif, bon communicant. Vous savez challenger vos interlocuteurs et alerter quand une mise en production est à risque. A bientôt,

🔹 Vos missions ✅ Définir et porter la vision technique des plateformes Cloud et DevOps. ✅ Participer aux phases de cadrage et de conception des architectures cibles. ✅ Accompagner les équipes dans les choix technologiques et les bonnes pratiques d'industrialisation. ✅ Superviser les initiatives d'automatisation et d'Infrastructure as Code. ✅ Garantir la cohérence et la pérennité des architectures mises en œuvre. ✅ Challenger les décisions techniques et proposer des axes d'amélioration. ✅ Assurer un rôle de référent technique auprès des équipes projets et opérationnelles. ✅ Contribuer à l'évolution des standards d'architecture de l'entreprise

At CGI, we're helping to transform the future of healthcare through the power of data. As a Senior Data Engineer, you'll play a pivotal role in designing, building, and optimising data platforms that underpin critical national services. Working at the heart of our Healthcare team, you'll use your expertise in AWS, Databricks, and Python to deliver high-impact solutions that improve outcomes, enhance decision-making, and drive innovation across the sector. You'll collaborate with experts who share your passion for problem-solving, ownership, and technical excellence—empowered to shape the data foundations of tomorrow. CGI was recognised in the Sunday Times Best Places to Work List 2025 and has been named a UK 'Best Employer' by the Financial Times. We offer a competitive salary, excellent pension, private healthcare, plus a share scheme (3.5% + 3.5% matching) which makes you a CGI Partner not just an employee. We are committed to inclusivity, building a genuinely diverse community of tech talent and inspiring everyone to pursue careers in our sector, including our Armed Forces, and are proud to hold a Gold Award in recognition of our support of the Armed Forces Corporate Covenant. Join us and you'll be part of an open, friendly community of experts. We'll train and support you in taking your career wherever you want it to go. Due to the secure nature of the programme, you will need to hold UK Security Clearance or be eligible to go through this clearance. This is a hybrid position based in Leeds.

Localisation : IDF Présence sur site : 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 04/01/2028 TJM : 630 € Expérience : Plus de 7 ans Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data sur GCP, vous interviendrez sur la conception et le développement de solutions visant à améliorer les pratiques d'ingénierie logicielle, l'outillage des développeurs et l'automatisation des traitements. La mission porte notamment sur le développement d'agents IA destinés à accompagner les équipes techniques dans leurs activités, avec une montée en autonomie progressive sur différents domaines de la Data Platform. Objectifs de la missionConcevoir et développer des agents IA dédiés à l'outillage des équipes de développement. Contribuer à l'automatisation des activités de conception, de développement et de mise en production. Participer à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et de déploiement. Contribuer à la modernisation, à la sécurisation et à l'observabilité de la plateforme. La roadmap prévoit notamment le développement d'agents dédiés à l'outillage des développeurs (MCP, skills, cartographie des pipelines), puis leur extension à différents domaines : DBT, Kafka Streams, APIs et Dataproc, de la conception jusqu'à la mise en production, avec des mécanismes de rollback. En parallèle, les travaux se poursuivent sur la modernisation du socle, notamment les migrations, la sécurisation et l'observabilité. L'objectif principal de la mission est de concevoir et développer ces agents IA. Compétences requises – Must Have Solide expérience en ingénierie logicielle ou plateforme sur GCP, notamment sur les sujets CI/CD, tests et observabilité. Pratique du traitement batch (dbt / BigQuery) ou du streaming (Kafka). Expérience avérée dans la conception et la mise en production d'au moins un agent IA, utilisé par d'autres personnes. Compétences appréciées – Nice to Have Expérience dans la création de serveurs MCP ou l'utilisation de frameworks d'agents tels que ADK ou Claude Agent SDK. Expérience en équipe plateforme ou Developer Experience, avec des outils internes utilisés par plusieurs équipes. Expérience dans la mise en place de dispositifs d'évaluation d'agents ou de systèmes LLM.

Bonjour , RECHERCHE – AI / DATA ENGINEER SENIOR – MCP & AGENTS IA Je recherche un profil Senior Data / AI Engineer, très hands-on, pour intervenir sur des sujets d'IA générative, Agents IA, MCP et développement Python. 🔹 Expérience : 5 ans minimum 🔹 Profil : Data / IA / Software Engineering 🔹 Environnement : IA générative, LLM, Agents IA 🔹 Mission : développement de solutions IA industrialisables 🛠️ Compétences indispensables : IA & Agents • IA générative / LLM • Agents IA & Skills • Prompt Engineering • Conception de solutions IA MCP – Model Context Protocol • Très bonne connaissance de MCP • Développement de MCP Servers • Expérience de bout en bout : conception, développement, tests et intégration Développement • Python – confirmé • APIs / services web • Git • Tests unitaires & intégration • CI/CD Très appréciées : • Expérience concrète de mise en production de MCP Servers • Architectures Agentic AI • RAG • Plusieurs LLM / environnements IA générative • Cloud / DevOps • Sécurité des agents IA Sujet clé de la mission : Concevoir et développer des Skills IA, notamment autour de la conception et de la recette, avec l'objectif de construire des solutions robustes, réutilisables et industrialisables. 👤 Nous recherchons un profil hands-on, capable de comprendre un besoin, proposer une architecture, développer les composants nécessaires et transformer rapidement un prototype en solution industrialisable. Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

ingénieur DATA ML / DEVOPS CLOUD AWS AZURE 450 e par j Profil : Data / ML Engineer senior, avec une posture de pilotage (chef de projet DevOps ML) Compétences clés : MLOps / DevOps ML (CI/CD, Terraform, Docker/Kubernetes), Python, plateformes data/cloud (GCP apprécié, Azure/AWS/Databricks acceptés), encadrement ou coordination d'une équipe projet Un plus : une certification cloud (Google Cloud, Azure ou Databricks), une pratique des assistants de code IA (Claude Code, Copilot, etc.), une expérience grand compte ou industrie/énergie/environnement Démarrage :ASAP data/ML, environnement AWS et Azure. 450 e par j

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de l'assurance, un(e) Release Manager DevOps Salesforce. Environnement technique Salesforce, Copado (metadata et source format), Jenkins, Git, Python, XML, Java, Windows, Linux, AppExchange, outils de ticketing et de suivi d'anomalies, outils de qualimétrie, architectures SOA/WOA, load balancing, clustering, fail-over. Contexte Notre client mène un vaste programme de refonte de sa relation client, qui repose sur une plateforme digitale construite autour de Salesforce. Au sein d'une équipe dédiée à la fabrication et au déploiement des solutions Salesforce, répartie sur plusieurs sites, vous prendrez en charge les sujets transverses de release management et d'industrialisation. Votre rôle sera de garantir des mises en production fiables et sécurisées, ainsi que la performance et l'évolutivité du patrimoine applicatif. Missions Piloter le cycle de vie des releases Salesforce, de la préparation jusqu'à la mise en production, en veillant à leur sécurisation. Concevoir l'architecture technique de la chaîne de build et de déploiement, y compris ses interfaces avec les autres briques du système d'information. Construire, automatiser et faire évoluer les pipelines CI/CD, notamment via le paramétrage des jobs Jenkins et l'exploitation de Copado. Élaborer et faire respecter la stratégie de branching Git ainsi que les règles de gestion des sources. Administrer les sandboxes : création, rafraîchissement, suivi des demandes et cohérence des environnements d'intégration. Déployer les composants AppExchange et appliquer les Critical Updates sur les différents environnements. Contrôler les livrables des équipes de développement : installation et vérification des packages, gestion des métadonnées, conformité aux exigences de production. Contribuer à la documentation de mise en production et d'exploitation, et tenir à jour le référentiel documentaire transverse. Accompagner au quotidien les développeurs et les équipes d'intégration, et assurer le support de niveau 3 sur les incidents. Diagnostiquer les anomalies applicatives et techniques, proposer des correctifs et identifier des pistes d'optimisation. Faire progresser en continu les processus de fabrication et de déploiement, avec une attention constante portée à la qualité et à la sécurité. Compétences attendues Copado, Salesforce, Release Management, CI/CD, Jenkins, Git, Branching strategy, Sandboxes, Métadonnées Salesforce, AppExchange, Critical Updates, Python, XML, Java, Windows, Linux, Support N3, Architecture SOA/WOA, Load balancing, Clustering, Fail-over.

Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau RAG end-to-end Retrievers & embeddings Assistants scientifiques, juridiques et métiers sur corpus internes. Optimiser la récupération de sources fiables. Ingestion, parsing, OCR, structure, chunking, embeddings, indexation, retrieval, reranking, génération et citations. Indispensa ble Dense/sparse/hybride, metadata filters, multi query, parent-child, contextual retrieval, vector stores et évaluation du retrieval. Indispensa ble Analyse documentaire Exploiter PDF, Word, PowerPoint, Layout-aware parsing, OCR, extraction Indispensa Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Technologies / savoir-faire Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau tableaux, scans et dossiers complexes. tables/images, métadonnées, déduplication, classification et validation. ble VLM & VQA Analyser images, figures, schémas, parcelles, maladies, rapports et documents multimodaux. Vision-language models, visual question answering, grounding, OCR multimodal, évaluation et limites. Avancé Gestion du contexte Maîtriser qualité, coût et mémoire des agents. Context engineering, fenêtres, compression, résumé, mémoire court/long terme, cache, provenance et isolation. Indispensa ble Single-agent Automatiser une tâche métier avec outils et garde-fous. ReAct/tool calling, structured outputs, validation, retries, human-in-the-loop et permissions. Indispensa ble Multi-agent Décomposer les workflows complexes entre agents spécialisés. Supervisor, router, planner-executor, handoffs, shared state, parallélisme, consensus et contrôle des boucles. Avancé LangChain / LlamaIndex Assembler modèles, retrievers, tools et chaînes RAG. Intégrations, loaders, chains, agents, structured output et composants remplaçables. Avancé LangGraph Orchestration stateful et durable de workflows agentiques. Graphes, état, checkpoints, streaming, interruptions, human-in-the-loop et reprise. Avancé LangSmith Tracing, debugging, datasets, évaluations et monitoring.

Principales missions Contribution à l'urbanisation et l'architecture de nos environnements dans Azure (Application Gateway, Firewall, vnet/Subnet, aks, VM, VPN, …) Définition/standardisation du processus de création de pipelines Azure DevOps pour le déploiement d'applications dans un cluster Kubernetes aks. Contribution à l'usage de l'Intelligence Artificielle dans les processus opérationnels Contribution à la mise en place et maintien en condition opérationnel de Clusters aks Contribution à la mise en place des pipelines d'intégration et déploiement continue avec Azure DevOps Prise en charge de projets de déploiement et de migration (Architecture, déploiement, documentation, suivi, reporting, …), Maintien en condition opérationnelle des environnements (VM Windows & Linux, …) Contribution à la sécurité de l'infrastructure et au respect des directives groupe Contribution à notre démarche d'industrialisation et de standardisation Contribution à l'optimisation des coûts de l'infrastructure (FinOps) Contribution à l'amélioration continue des processus Prendre en charge certains projets de manière autonome. Exemple de projets : - Déploiement d'un cluster Kubernetes aks derrière un Hub Azure Application Gateway. - Dans le cas d'un cluster de développement partagé entre plusieurs équipes de développement (différents Nodepools par équipe), mettre en place l'isolation nécessaire pour que chaque équipe puisse être suffisamment autonome dans le déploiement des applications sans impacter les autres - Mise en place d'un tunnel VPN Site-To-Site dans Azure - Mise en place d'un cluster K3s dans un réseau industriel privé - Mise en place d'un RabbitMQ ou équivalent en haute disponibilité

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos équipes de support et d'expertise Microsoft, nous recherchons un Expertise Technique Azure capable d'assurer l'analyse des incidents complexes, l'accompagnement technique des équipes et les interactions avec les équipes Microsoft lors des escalades. Le consultancy interviendra en tant que référent technique sur les environnements clients et contribuera à l'amélioration continue des pratiques opérationnelles. Missions principales Expertise et support technique Prendre en charge les cas techniques complexes et critiques. Réaliser des investigations approfondies et des reproductions détaillées des incidents. Produire les rapports d'analyse technique associés aux dossiers clients. Assurer l'interface avec les équipes d'exploitation (OPS). Piloter les escalades vers Microsoft CSS (Customer Support Services) lorsque nécessaire. Effectuer une analyse des tendances et récurrences des incidents afin d'identifier les axes d'amélioration.

Bonjour, Je suis à la recherche d'un Consultant Technique Azure à Paris : Missions principales : • Prendre en charge les incidents complexes et critiques sur les environnements Microsoft Cloud • Réaliser les investigations approfondies et les reproductions détaillées des incidents • Produire les rapports d'analyse technique associés aux dossiers clients • Assurer l'interface avec les équipes d'exploitation (OPS) • Piloter les escalades auprès du support Microsoft CSS lorsque nécessaire • Analyser les tendances et récurrences des incidents afin d'identifier des axes d'amélioration • Assurer une veille sur la qualité de service et le bon fonctionnement des environnements de production • Porter un regard critique sur les opérations de production et proposer des actions d'amélioration • Garantir la qualité et la pertinence de la base de connaissances (Knowledge Base) • Rédiger et maintenir les procédures techniques, documentations et guides d'exploitation • Gérer et maintenir les environnements de reproduction des incidents • Encadrer techniquement les équipes de support et d'exploitation • Participer au monitoring de l'activité et à l'accompagnement des collaborateurs • Organiser et assurer les transferts de compétences • Contribuer activement à la montée en compétences des équipes • Assurer un rôle de mentor et de référent technique auprès des ingénieurs support

Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition

Contexte de la missionDans le cadre de l'intégration des données Amazon au sein de la plateforme SDDS, nous recherchons un Business Data Analyst pour faire le lien entre les besoins métiers et les équipes techniques. La priorité porte sur les données de performance commerciale (Sales Performance), puis sur les données Media. MissionsRéaliser et maintenir l'inventaire des données Amazon disponibles : jeux de données, API, tables, champs et sources. Effectuer le mapping source-cible entre les données Amazon et les modèles SDDS, en précisant les transformations nécessaires. Documenter les KPI métiers : données sources, règles de calcul, granularité et dépendances. Identifier les données, attributs et transformations manquants pour répondre aux besoins métiers. Réconcilier les données Amazon avec les sources existantes : analyser les incohérences, doublons et différences de définition. Réaliser la recette fonctionnelle des données, documenter les anomalies et suivre leur résolution. Rédiger et maintenir les spécifications fonctionnelles, les documents de mapping et les dictionnaires de données et de KPI. Participer aux ateliers métiers et coordonner les échanges avec les équipes techniques.

Pour un grand acteur de l'industrie automobile, nous recherchons un(e) Lead Data Orchestration Engineer Senior, expert(e) Apache Airflow et AWS MWAA, pour piloter l'optimisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à grande échelle. 🎯 Objectif de la mission Faire évoluer une plateforme d'orchestration Data critique afin d'améliorer sa scalabilité, sa résilience, son observabilité et ses coûts d'exploitation, tout en étudiant une éventuelle migration vers une architecture cible plus adaptée. 🚀 Vos missions ✔️ Auditer, optimiser et faire évoluer l'architecture Apache Airflow / AWS MWAA ✔️ Améliorer les performances et la scalabilité d'une plateforme de plus de 200 DAGs en production ✔️ Optimiser les mécanismes d'exécution : Scheduler, Executors, Pools, Triggers, Deferrable Operators ✔️ Faire évoluer les DAG Factories dynamiques et les mécanismes de génération automatisée des DAGs ✔️ Renforcer la résilience des flux : Retry Strategies, Dead Letter Queues, Circuit Breakers, isolation des traitements ✔️ Mettre en place une observabilité de bout en bout : monitoring, métriques, dashboards et alerting ✔️ Sécuriser les environnements : gestion des secrets, IAM et bonnes pratiques AWS ✔️ Étudier les alternatives à AWS MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ✔️ Définir une architecture cible et piloter une éventuelle migration d'orchestrateur ✔️ Optimiser les coûts d'exploitation et réduire les délais de résolution des incidents ✔️ Définir les standards techniques : Code Reviews, Design Patterns, conventions de développement ✔️ Accompagner les équipes Dev & Ops dans leur montée en compétences et leur autonomie

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé. Vous rejoignez une équipe qui construit un hub de données de marchés sur AWS, avec Apache Iceberg comme format de stockage central. Un projet structurant, qui s'inscrit dans la stratégie SI du client et interagit avec plusieurs grands programmes. Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les pipelines d'ingestion depuis les référentiels de données de marchés. - Structurer et modéliser des datasets cohérents à partir des référentiels sources. - Exploiter Apache Iceberg : partitionnement, time travel, évolution de schéma, compaction. - Développer les traitements de transformation et de chargement en Python / PySpark (EMR ou Glue ETL). - Garantir la qualité et la traçabilité des données : lineage, contrôles de cohérence, gouvernance. - Assurer la fiabilité en production : monitoring, alertes, reprises et gestion des incidents. - Échanger avec les équipes métier, data et infrastructure. Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance et rejoignez notre communauté d'experts data. Ref : O-LPXHD