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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.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe DevSecOps, nous recherchons un Ingénieur DevSecOps / Automation pour intervenir sur des sujets d'automatisation, de CI/CD et d'Infrastructure as Code dans un environnement Google Cloud Platform. Vous intégrerez une équipe ayant pour objectif d'accélérer le delivery des équipes de développement tout en garantissant un haut niveau de sécurité, de fiabilité et de productivité. Vous aurez pour missions Concevoir, faire évoluer et maintenir les pipelines CI/CD sous GitLab CI/CD. Mettre en œuvre et maintenir les pratiques GitOps, notamment avec FluxCD. Faire évoluer, optimiser et maintenir les modules Terraform déployés sur Google Cloud Platform (GCP). Développer et améliorer des outils internes afin de faciliter le quotidien et la productivité des équipes de développement. Concevoir des scripts et micro-outils d'automatisation en Python. Participer à l'amélioration continue de la Developer Experience. Accompagner les équipes de la DSI dans l'adoption des bonnes pratiques DevSecOps et de sécurité intégrées au cycle de développement. Être force de proposition sur l'évolution des standards techniques et des processus. Environnement technique GCP – Terraform – GitLab CI/CD – GitOps – FluxCD – Python – IA générative

At CGI, we're shaping the future of secure digital innovation, delivering advanced technology solutions that help government and defence clients overcome complex challenges. As a Senior Platform Engineer within our Space, Defence and Intelligence business, you'll play a key role in designing and delivering secure, scalable cloud platforms that enable mission-critical services. You'll have the freedom to take ownership of technical solutions, explore emerging technologies and influence engineering best practices, supported by a collaborative community of experts. Working with modern cloud technologies and automation tools, you'll help drive innovation, improve platform performance and deliver lasting value for our clients, while developing your expertise through continuous learning and career development opportunities. 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, the role is bases 5 days a week on site in Central London. You will also need to hold UK Security Clearance or be eligible to go through this clearance.

Je recrute un Architecte Data pour un poste en CDI au sein d'un acteur majeur de l'assurance en France. Dans un contexte de transformation digitale et data-driven, mon client investit massivement dans les technologies cloud, data analytics et IA afin d'améliorer la performance de ses activités et de proposer des solutions innovantes à ses clients. La donnée est au cœur de sa stratégie : les usages analytiques et la valorisation des données métiers sont des enjeux centraux du poste. Vos missions : Prendre en charge les dossiers d'architecture en cohérence avec la stratégie et la roadmap Data. Accompagner les métiers et les Product Owners dans l'évolution du patrimoine Data, avec une forte orientation vers les usages analytiques. Identifier les évolutions induites par les nouveaux usages data et analytics. Porter les décisions d'architecture en Instance Architecture Data et instances DSI. Apporter une expertise technique et fonctionnelle dans le cadre de la migration cloud. Intégrer et gouverner les outils Data (Tableau, BO, Dataiku, Starburst). Référencer et mettre à jour les patterns d'architecture Data. Contribuer à la cartographie applicative du patrimoine Data. Promouvoir le cadre d'architecture auprès du Data Office et des métiers. Assurer une veille technologique sur les solutions Data. Stack technologique : GCP / BigQuery Dataiku Business Objects → Tableau L'environnement inclut des initiatives IA agentique portées par une équipe dédiée — une bonne compréhension du domaine est un plus, sans en être l'expert.

Pour un grand acteur de la distribution, nous recherchons un Data Scientist sénior pour rejoindre une équipe Data & Analytics d'une dizaine de Data Scientists et Data Engineers. L'enjeu : fiabiliser la prévision des ventes e-commerce pour mieux piloter la disponibilité produits, les stocks et les flux logistiques. Nouveaux projets, à forte criticité. Vos missions : Cadrer les besoins avec les équipes métier Supply Chain et leur restituer les résultats Analyser l'historique des données : saisonnalités, tendances, effets promotionnels, événements exogènes Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de prévision de séries temporelles Définir et suivre des métriques d'évaluation fiables Industrialiser les pipelines de modélisation sur GCP avec les Data Engineers Travailler l'explicabilité des modèles pour faciliter leur adoption par le métier Télétravail : 3 jours / semaine (2 jours sur site)

Dans le cadre d'une mission chez l'un de nos clients Grands Comptes, nous recherchons un Expert Commvault afin d'optimiser, automatiser et renforcer la cyber résilience de son infrastructure de sauvegarde. Le cadre de la mission est développé ci-dessous. Vos principales missions seront de : Le poste implique de réaliser les missions suivantes, en lien direct avec la plateforme Commvault et l'infrastructure de sauvegarde : Administrer et assurer le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Commvault. Réaliser des audits, opérations de hardening et actions visant à renforcer la cyber résilience des infrastructures de sauvegarde. Intégrer et exploiter Commvault dans un environnement Google Cloud Platform (GCP). Administrer les infrastructures de stockage et les réseaux dédiés au backup. Gérer les environnements AHV et les fonctionnalités Intellisnap. Mettre en œuvre et administrer les fonctionnalités Autorecovery et Threat Scan. Assurer l'intégration et l'administration des sauvegardes Oracle ZDLRA et RAC. Concevoir et maintenir des workflows Commvault. Automatiser les processus liés à la sauvegarde, à la restauration et à l'exploitation. Intégrer les mécanismes d'authentification et de sécurité avec Okta. Le terrain de jeu : Commvault, Quantum SMB / CIFS, NFS / S3, Google Cloud Platform (GCP), Nutanix AHV / Acropolis Hypervisor, Intellisnap, Autorecovery, Threat Scan, Oracle ZDLRA, Oracle RAC, Okta, réseaux et topologies dédiés au backup, automatisation et workflows Commvault.

Dans le cadre d'un important programme de modernisation de son système d'information, l'un de nos clients grands comptes, recherche un Développeur Java Senior / Expert Backend pour accompagner la refonte et la migration de plusieurs applications historiques développées en PHP vers un environnement Java moderne. Nous recherchons avant tout un excellent développeur, passionné par la technique, autonome, réactif et capable de produire rapidement un code fiable, performant et maintenable. La mission s'inscrit dans un environnement technique exigeant, avec des enjeux importants de modernisation applicative, de qualité logicielle et d'industrialisation des développements.

📌 Aperçu de la missionIntitulé du poste : Senior GCP Architect – Datahub (Grade C/D) TJM d'achat max : 550 € HT / jour Localisation : Toulouse Présence / Télétravail : 2 jours de télétravail par semaine Date de démarrage : 01/01/2027 Durée de la mission : 6 mois (jusqu'au 30/06/2027) 🎯 Contexte & MissionEn tant qu'Architecte GCP Data Hub, vous serez responsable de la vision architecturale globale et de la conception détaillée d'une plateforme GCP Data Hub récemment mise en place. Votre rôle consistera à faire évoluer la base initiale vers un écosystème de données robuste, évolutif et conforme aux exigences applicables aux grands comptes. 📄 Responsabilités & Activités principalesVision & Architecture : Définir et faire évoluer les standards de la plateforme de données entreprise sur Google Cloud Platform. Conception & Ingestion : Concevoir des pipelines de stockage et d'ingestion de données hautement performants et évolutifs. Gouvernance & Exploitation : Établir des modèles de gouvernance des données, de qualité et des règles d'exploitation efficaces. Sécurité & Conformité : Garantir une mise à disposition fiable des données tout en veillant au strict respect des normes de sécurité et de conformité du groupe. Collaboration : Travailler en étroite synergie avec le Product Owner, les architectes métier/SI et l'équipe de développement. FinOps : Participer au pilotage et à l'optimisation des coûts cloud de la plateforme.

Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer Cloud (AWS / Azure)Référence : RFP-271494-1 Localisation : À confirmer Date de démarrage : 09/11/2026 Durée : 3 mois Type de mission : Prestation Disponibilité : ASAP Contexte de la missionAu sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'intelligence artificielle : Machine Learning, Computer Vision et IA générative / LLM, dans des environnements multicloud (AWS, Azure et GCP). Dans ce cadre, nous recherchons un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer Cloud expérimenté, capable d'intervenir à l'interface entre les équipes Métier, Data Science, Infrastructure et Exploitation. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec une ingénieure ML/MLOps interne afin de garantir la continuité de service et de faire évoluer deux cas d'usage de Machine Learning en production. Missions principales1. Industrialisation de solutions Data Science et Serverless sur AWSRéaliser des analyses exploratoires de données industrielles à grande échelle. Concevoir, développer et maintenir des algorithmes de rapprochement et de matching spatio-temporel. Gérer les problématiques de données manquantes, de fenêtres temporelles et de signaux GPS défaillants. Concevoir et exploiter des traitements serverless et des flux de génération automatisée de documents, notamment des rapports multi-images. Participer à la conception et à l'optimisation des pipelines de traitement de données. Contribuer à l'intégration de solutions d'IA générative et de services LLM. 2. Industrialisation MLOps sur AzureMettre en place et maintenir les pipelines d'entraînement et d'évaluation automatisés des modèles. Assurer la gestion des jeux de données versionnés et des registres de modèles. Industrialiser les déploiements de modèles en production, notamment via des stratégies blue/green. Mettre en place le monitoring des performances et la détection de dérive des modèles (model drift). Concevoir et optimiser des architectures de déploiement multi-sites, avec un socle commun factorisé et des configurations spécifiques par site. Participer à l'implémentation de modèles d'optimisation par apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, notamment SAC). 3. Intégration, DevOps et exploitation CloudAutomatiser les déploiements et les opérations d'infrastructure à l'aide de pratiques DevOps et Infrastructure as Code. Contribuer à la fiabilité, à la sécurité et à la disponibilité des solutions ML en production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de CI/CD, de supervision et de gestion des environnements. Faciliter la collaboration entre les équipes Data Science, Infrastructure et Exploitation. Assurer la continuité de service et contribuer à l'amélioration continue des solutions existantes. Environnement techniqueCloud AWS : Amazon SageMaker : entraînement, inférence, pipelines et registre de modèles. Amazon Bedrock : GenAI, LLM, RAG et Guardrails. AWS Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena. Amazon Comprehend / Textract. boto3. Cloud Azure et MLOps : Industrialisation des modèles de Machine Learning. Pipelines d'entraînement et d'évaluation. Gestion des versions et registre de modèles. Déploiement blue/green et monitoring du model drift. DevOps et Data : Terraform et Infrastructure as Code. ELK. BigQuery. Automatisation et intégration continue / déploiement continu (CI/CD). Profil recherchéExpérience confirmée en ingénierie Cloud, DevOps et/ou MLOps. Expérience concrète dans l'industrialisation et la mise en production de modèles de Machine Learning. Bonne maîtrise des environnements cloud, notamment AWS et/ou Azure. Capacité à concevoir et exploiter des pipelines de données et des architectures serverless. Maîtrise des pratiques d'automatisation, de déploiement et de supervision. Capacité à travailler en équipe et à coordonner les échanges entre les interlocuteurs techniques et les équipes Data Science. Autonomie, rigueur, esprit d'analyse et orientation résultats. Compétences appréciéesExpérience avec Amazon SageMaker et Amazon Bedrock. Connaissance des architectures GenAI, LLM, RAG et des mécanismes de sécurisation associés. Expérience en traitement de données industrielles et en matching spatio-temporel. Connaissance des méthodes d'apprentissage par renforcement, notamment SAC. Expérience dans la conception d'architectures multicloud et multi-sites. Objectif de la missionGarantir l'industrialisation, la fiabilité et l'évolution de deux cas d'usage de Machine Learning en production, en renforçant l'intégration Cloud, les pratiques DevOps et les capacités MLOps des équipes. Pour candidater : merci de transmettre un CV actualisé, la disponibilité, le TJM et les expériences significatives en AWS, Azure, DevOps et MLOps.

MissionsConcevoir et faire évoluer l'architecture IaC (Terraform) sur les environnements Cloud (Azure et/ou AWS) Définir les standards, bonnes pratiques et modules Terraform réutilisables (modularisation, versioning, registry interne) Mettre en place et industrialiser les pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps) Piloter la gestion des états Terraform (backend, state locking, workspaces) Accompagner les équipes infra/dev dans l'adoption des pratiques DevOps/IaC Garantir la sécurité, la conformité et l'auditabilité des déploiements (policy as code, scanning IaC type Checkov/tfsec) Assurer la supervision, le monitoring et l'observabilité des infrastructures déployées Rédiger la documentation technique et les guides d'architecture

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Développeur Full Stack expert, pour rejoindre une équipe qui construit une plateforme innovante de traitement en temps réel de données massives (séries temporelles), reposant sur une architecture orientée événements. Vous intervenez sur tout le cycle de vie des applications, du recueil du besoin à la maintenance, côté back-end comme front-end. Vos missions : - Développer en Python sur un environnement AWS, MongoDB et Azure DevOps ; - Concevoir les API, modules, bibliothèques et écrans de la plateforme ; - Mettre en place les builds, la chaîne CI/CD et les tests automatisés de non-régression ; - Implémenter les évolutions et optimiser la performance, la sécurité et la scalabilité ; - Rédiger les tests avec les Functional Analysts et la documentation technique ; - Assurer le support de niveau 2, la résolution d'incidents et l'analyse des causes racines ; - Travailler au quotidien avec le Product Owner, les Business Analysts et les équipes métiers. Une première expérience en IA est un vrai plus. Des astreintes sont possibles. Ref : O-CQLBH

Renforcement des activités FinOps sur trois périmètres : les technologies cloud public (AWS, GCP et S3NS), les services d'IA générative (IAG) et les services internes. L'équipe assure la partie transverse aux directions pour le cloud ; le consultant appuie le Lead FinOps sur ses missions spécifiques. Le poste suppose une forte collaboration avec les équipes produit, les architectes et l'équipe finance, afin d'optimiser et de maîtriser les coûts du cloud public. Localisation : Ordre de préférence : 1. Bordeaux / 2. Lyon / 3. Paris Une presence sur site est requise. Missions principales • Décliner le framework de la FinOps Foundation (et Tokenomics) au niveau de la DPNT et contribuer à la construction de l'activité FinOps. • Suivre les consommations et assurer les prévisions budgétaires (périmètre cloud public). • Accompagner les projets de près dans leurs estimations de coûts et l'optimisation de leurs comptes. • Analyser les alertes quotidiennes de dépassement de budget et d'anomalies. • Animer des webinaires d'acculturation au FinOps. • Se synchroniser avec les autres parties prenantes, notamment sur l'IAG. Activités et livrables attendus Construction de l'activité FinOps • Activités : évaluer les pratiques via le framework FinOps, prioriser les actions, échanger avec la communauté FinOps • Livrables : évaluation et mise à jour de l'outil interne, tickets Jira issus de l'évaluation (trimestriel) ; exigences FinOps par persona dans Confluence (semestriel). KPI et dashboards • Activités : maintenir les dashboards existants, définir et mettre en place de nouveaux KPI (IAG, on-premise) sous Power BI. • Livrables : spécification et mise en place des KPI manquants sur les 3 scopes, documentation de 100 % des KPI sur Confluence (trimestriel). Prévisions budgétaires (chaque année, mai-juin) • Activités : collecter budgets et roadmaps auprès des équipes produit, PMO, architectes et management ; consolider dans le modèle ; restituer au contrôle de gestion et aux projets. • Livrables : comptes rendus d'échanges (fin mai), fichier de prévisions Excel (fin mai), présentation PowerPoint (mi-juin), document d'amélioration du modèle (fin juin). Suivi des coûts quotidien (RUN) • Activités : traiter les alertes de consommation, détecter les anomalies, identifier les Savings Plans et Reserved Instances. • Livrables : analyse de 100 % des alertes (quotidien) ; document des gains (hebdomadaire) ; analyse SP/RI (mensuel). Audit de comptes • Activités : analyser a posteriori les comptes produits, formaliser l'audit, restituer, suivre le plan d'actions Jira, cadrer l'usage d'agents IA. • Livrables : environ 2 audits par mois (PowerPoint ou markdown) et 2 réunions de restitution par mois. Estimation de comptes • Activités : accompagner les architectes dans l'estimation des coûts en phase de conception, estimations ponctuelles à la demande des pilotes de produit. • Livrables : estimations formalisées (AWS Calculator, Word/Excel) et mise à jour des prévisions budgétaires, mensuel. Acculturation • Activités : maintenir les supports d'acculturation, animer des webinaires sur le FinOps • Livrables : revue semestrielle des supports PowerPoint ; 2 webinaires par an. AI for FinOps • Activités : évaluer l'usage de l'IA pour le FinOps, décrire les processus FinOps, sélectionner ceux éligibles, tester des agents IA. • Livrables : document des processus, sélection des processus éligibles, rapport de test (S1 2027). • Capacité de synthèse et de formalisation (comptes rendus, audits, documentation). Environnement technique • Technologies : AWS, GCP, S3NS, IAG (Claude, Gemini, Copilot, Mistral), Microsoft Power Platform. • Outils : Jira, Confluence, SharePoint, Microsoft Power Platform, agents IA (selon disponibilité).

Contexte de la mission : Notre client, acteur majeur de l'industrie en pleine transformation digitale, recherche un développeur senior spécialisé AWS Cloud afin d'accompagner le développement et l'évolution de ses applications stratégiques. La mission s'inscrit dans un environnement moderne mêlant architectures cloud-native, développement full-stack, automatisation DevOps et intégration d'outils d'intelligence artificielle pour accélérer les cycles de développement. Responsabilités : - Concevoir et développer des applications cloud modernes en réalisant des services backend serverless sur AWS et des interfaces frontend performantes sous Angular ; - Mettre en place et faire évoluer les infrastructures automatisées ainsi que les pipelines CI/CD afin d'améliorer la fiabilité et l'efficacité des déploiements ; - Garantir la performance, la sécurité et la qualité des applications tout au long de leur cycle de vie ; - Exploiter les outils d'intelligence artificielle appliqués au développement logiciel pour accélérer et optimiser les activités de conception et de développement ; - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et à l'adoption de nouvelles approches innovantes au sein de l'équipe.

Principales activités : - Développer et maintenir des services et pipelines de données sur GCP. - Intégrer, transformer et exposer des données issues de SAP, Skywise et d'autres sources. - Participer au développement de composants permettant l'analyse des causes de volatilité et l'exploitation de recommandations. - Contribuer aux cas d'usage de conformité SAP exécutés via GCP, notamment l'analyse de règles et de documents, l'identification de références non conformes et la proposition d'actions préventives. - Développer ou intégrer des services associés à des assistants IA et à une interface conversationnelle permettant d'interroger les données et les résultats d'analyse. - Mettre en œuvre des API et mécanismes d'interopérabilité entre GCP, Skywise et les systèmes tiers. - Assurer la qualité du code, les tests, la documentation et le support à l'industrialisation. - Collaborer avec les Data Scientists, les architectes et les équipes métier dans un fonctionnement Agile. - Participer aux revues techniques et contribuer au transfert de connaissances vers l'équipe. Les cas d'usage identifiés couvrent notamment l'analyse de Root Cause, l'exploitation de données complexes, les recommandations liées à la conformité SAP et la mise en œuvre d'un chatbot transversal