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Le contexte L'équipe Operations Technology est au cœur des activités de trading et de gestion d'actifs du client. Elle couvre trois périmètres : la gestion opérationnelle (tenue de position, gestion des pools de trading, calcul des NAV), le reporting et la conformité (rapports de performance, contrôle interne, réconciliation avec les contreparties), et un rôle transversal sur tous les projets stratégiques. Un membre clé de l'équipe étant absent depuis plusieurs semaines, le fonds cherche un prestataire pour assurer la continuité des opérations et faire avancer les chantiers en cours. La mission Vous rejoignez l'équipe dans une logique de modernisation technologique : un important projet de refonte des outils de suivi est lancé, et vous en êtes un contributeur clé. Contribuer activement à l'avancement de la refonte des outils de suivi des opérations Apporter une expertise technique et DevOps (CI/CD Jenkins, déploiements AWS) Contribuer à la réduction de la dette technique Assurer la continuité des activités de l'équipe pendant l'absence d'un de ses membres Travailler au plus près des sujets métier : positions, NAV, reporting, réconciliations

Missions Ingénieur Machine learning L AWS Pytorch et Tensorflow Teraform 500 e par j Concevoir, construire et entraîner des modèles Machine learning from scratch Industrialiser et déployer ces modèles en production (ML engineering / MLOps) Venir en renfort de l'équipe sur les tâches d'infrastructure Compétences Indispensables Expertise ML : build de modèles, training, mise en production Frameworks : PyTorch, TensorFlow CI/CD Terraform (bonne maîtrise attendue, pour les sujets infra) AWS, qui est le cloud du client. Une expérience de déploiement de modèles sur un autre cloud 500 e par j 3 j de teletravail

Contexte de la mission Au sein d'une direction des systèmes d'information, les équipes IT accompagnent la transformation digitale de l'organisation. Elles fournissent des plateformes et des solutions innovantes afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de répondre aux besoins des métiers, notamment grâce aux technologies digitales et à l'intelligence artificielle. Objectifs et livrables Le Technical Lead Data Products garantit la réussite de la livraison technique des solutions digitales sous sa responsabilité en alignant l'architecture et les pratiques de développement avec les standards de l'entreprise et les objectifs stratégiques. En tant qu'autorité technique, il guide et mentore l'équipe de delivery, applique les standards de qualité et de sécurité, et s'assure que les solutions sont efficaces, évolutives et alignées avec les besoins métier. Il contribue à la planification et à l'exécution, supervise les décisions techniques et promeut l'amélioration continue ainsi que l'innovation. Le rôle nécessite de traduire des exigences complexes en solutions techniques actionnables, de gérer la collaboration transverse et de soutenir l'excellence opérationnelle via le monitoring, la documentation et la résolution d'incidents. Il contribue à la livraison de produits et solutions de haute qualité dans les délais prévus, en alignant les efforts techniques avec les objectifs du projet. Il guide, coache et accompagne les membres de l'équipe technique, en favorisant leur développement professionnel et en renforçant leurs compétences techniques. Le Tech Lead Data Product est en charge des périmètres de Data Products dont il a la responsabilité : Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, etc.) et de la plateforme (logiciel et infrastructure), en conformité avec les standards de l'entreprise en matière de cybersécurité et d'architecture, en collaboration avec les équipes de gouvernance. Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs, DevOps, Product Owners, etc.) durant les phases de développement, d'intégration, de déploiement et d'exploitation. Définir les standards de développement et les bonnes pratiques, valider l'intégration et la conformité des composants tiers, et s'assurer de l'application des exigences de qualité du code. Planifier et superviser les sprints de développement. Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests, participer aux revues de code et aux tests. Garantir la documentation technique et fonctionnelle ainsi que la préparation opérationnelle. Assurer la sécurité, la performance, la maintenabilité et la résilience des développements et de la plateforme, en soutien au Delivery Lead. Assurer une veille technologique active et proposer des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais liés à l'industrialisation, à la conformité, au passage à l'échelle et au déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin d'intégrer le FinOps dès la conception. Construire et faire évoluer la feuille de route technique, en cohérence avec les priorités métier. Piloter la mise en place des outils de monitoring applicatif et infrastructure. Contribuer activement à la résolution d'incidents techniques complexes et accompagner la gestion du changement. Traduire les besoins des parties prenantes en exigences techniques, et inversement. Compétences demandées Databricks : Confirmé AWS : Confirmé Microsoft Azure : Confirmé GitHub : Avancé GitHub Copilot : Avancé DevOps : Confirmé

Dans le cadre d'un projet d'automatisation des infrastructures Cloud Microsoft Azure, Vorstone recherche un Ingénieur Cloud Azure / Automation / DevOps pour accompagner l'un de nos clients grands comptes basé en ile-de-France (92) Contexte de la mission : Vous interviendrez sur la conception, l'automatisation et le déploiement des infrastructures et services Azure, avec pour objectif de fiabiliser, standardiser et accélérer les mises en production. Vos principales missions : Concevoir et automatiser le déploiement des infrastructures et services Microsoft Azure. Développer et maintenir des solutions d'Infrastructure as Code (IaC). Mettre en place et optimiser les pipelines CI/CD. Automatiser le provisioning et la configuration des ressources Cloud. Développer des scripts d'automatisation et des outils d'administration. Participer à la standardisation et à la sécurisation des environnements Azure. Collaborer avec les équipes Infrastructure, Cloud, Architecture et Sécurité. Rédiger la documentation technique et accompagner les équipes dans l'utilisation des solutions déployées. Environnement technique : Cloud : Microsoft Azure Infrastructure as Code : Terraform, Ansible Scripting : PowerShell, Azure CLI CI/CD : Azure DevOps, GitHub Actions Versioning : Git Infrastructure : Azure Networking, Virtual Machines, Storage, IAM ServiceNow

Pour un grand groupe industriel international, nous recherchons un(e) Tech Lead Azure Senior pour accompagner l'intégration et la sécurisation d'une plateforme de gouvernance IA déjà en production. 🎯 Objectif de la mission Sécuriser et industrialiser les échanges entre les agents IA, la plateforme Azure et les applications métiers (Copilot Studio, SAP, Salesforce…). 🚀 Vos missions ✔️ Concevoir et sécuriser les intégrations via Azure API Management (APIM) ✔️ Implémenter les mécanismes d'authentification Entra ID : OAuth 2.0, OIDC, OBO, Token Exchange ✔️ Intégrer et sécuriser les échanges utilisant le Model Context Protocol (MCP) ✔️ Concevoir et exposer des API REST / OpenAPI ✔️ Mettre en œuvre les composants Azure : Application Gateway, Private Endpoints, Key Vault, Managed Identities ✔️ Industrialiser les déploiements via Terraform / Bicep et CI/CD ✔️ Accompagner les équipes sur les choix d'architecture et les bonnes pratiques de sécurité

Dans le cadre de projets stratégiques de modernisation des infrastructures réseau et Cloud, nous recherchons un Ingénieur NetDevOps Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans l'architecture, l'automatisation et l'industrialisation des infrastructures réseau. Vous interviendrez au sein d'un environnement technique international, caractérisé par des infrastructures réseau complexes et des enjeux importants de connectivité, de performance et de scalabilité. L'équipe est notamment responsable des infrastructures réseau centrales, des interconnexions Cloud et de l'évolution des pratiques d'automatisation. Votre périmètre sera exclusivement orienté BUILD : conception, développement, automatisation et déploiement de nouvelles solutions. Les activités de RUN, de maintenance et de support sont prises en charge par une équipe dédiée. Vous participerez à des projets de transformation structurants, avec une réelle autonomie technique et la possibilité de contribuer aux décisions d'architecture. Vos principales missions1. Architecture réseau & Cloud Concevoir, déployer et faire évoluer des architectures réseau dans des environnements Google Cloud Platform (GCP). Participer aux projets de modernisation des infrastructures réseau et des interconnexions Cloud. Contribuer à l'évolution d'architectures de connectivité complexes et distribuées. Participer aux migrations entre architectures réseau existantes et nouvelles infrastructures. Contribuer aux réflexions d'architecture autour des solutions VPN, proxy et Software-Defined Networking. Participer à l'évolution des infrastructures de connectivité réseau à l'échelle internationale. 2. Automatisation & Infrastructure as Code Concevoir, développer et maintenir des automatisations d'infrastructures réseau avec Terraform et Python. Industrialiser le déploiement et la configuration des équipements et services réseau. Automatiser les opérations de provisionnement et de configuration des infrastructures. Développer des modules et scripts réutilisables afin d'améliorer la fiabilité et la reproductibilité des déploiements. Contribuer à l'évolution des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Participer à l'amélioration continue des processus d'automatisation. 3. Développement Python & Outillage Développer des scripts et outils Python dédiés à l'automatisation réseau. Concevoir et faire évoluer des API internes avec FastAPI. Participer au développement d'outils facilitant la gestion et le déploiement des infrastructures. Contribuer à la qualité et à la maintenabilité du code. Mettre en place ou faire évoluer les tests automatisés avec Pytest et les outils de tests API. 4. CI/CD, GitOps & Cloud Native Contribuer à la conception et à l'amélioration des pipelines CI/CD avec GitHub Actions. Participer à l'industrialisation des déploiements via des approches GitOps. Intervenir sur des environnements Kubernetes. Participer aux déploiements et à la gestion de configurations avec Flux. Accompagner l'évolution des pratiques DevOps appliquées aux infrastructures réseau. 5. Collaboration & Amélioration continue Participer activement aux réflexions et aux décisions d'architecture. Collaborer avec les ingénieurs réseau, Cloud et DevOps. Proposer des améliorations techniques et contribuer aux choix de solutions. Partager vos connaissances et participer à la montée en compétences collective. Contribuer à la standardisation des pratiques de développement et d'automatisation. Participer à la dynamique d'une équipe technique répartie sur plusieurs sites. Cette mission s'adresse à un profil souhaitant intervenir sur des projets BUILD à forte dimension technique, dans un environnement où l'ingénierie réseau, le Cloud et le développement logiciel convergent.

Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedInLe poste consiste en un renfort de compétences GCP pour un projet dans le contexte des services au sol. Les responsabilités incluent l'optimisation du code, des performances Big Query et la gestion de repos Git. Principales responsabilités : Le candidat sélectionné sera responsable de : Optimiser les performances des requêtes Big Query. Gérer et optimiser les dépôts Git. Collaborer avec l'équipe sur l'intégration continue et le développement. Participer à des réunions d'équipe en mode Agile Kanban. Assurer la qualité et la maintenabilité du code. Anticiper et gérer la dette technique. Exigences clés : Minimum 10 ans d'expérience en ingénierie de données. Connaissance approfondie de GCP et Big Query. Expérience en CI/CD, notamment avec GitHub et Git actions. Capacité à travailler en équipe et à intégrer une nouvelle équipe. Excellentes compétences en communication et en écoute. Anglais courant Atouts supplémentaires : Expérience avec des projets de migration vers GCP. Détails supplémentaires : Mission : jusqu'à fin mars 2027, prolongeable. Le travail exige une présence sur site d'un jour par semaine (mercredi), Le lieu de travail : Toulouse

position : Data Airflow expert Informations mission : Localisation / Site : Sochaux (TT à déterminer) / Île-de-France ou hybride selon accord TJM : 750 € HT/jour Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (renouvelable) Langue de travail : Français / Anglais professionnel Synthèse de la mission : Nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer expert sur Apache Airflow et AWS MWAA pour renforcer l'équipe Data Platform de notre client dans le secteur financier. La plateforme d'orchestration (Airflow MWAA v2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique et une première phase de stabilisation, la mission porte sur l'optimisation, la sécurisation durable de la plateforme et l'étude d'une infrastructure cible plus adaptée (passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité et montée en compétence des équipes). Objectifs et axes de la mission : La mission se structure autour de quatre axes majeurs : Optimisation architecturale : Faire évoluer la DAG Factory existante, migrer vers des mécanismes natifs (Datasets), optimiser les performances (parse-time/runtime) et intégrer la validation automatisée en CI/CD. Sécurisation et résilience : Renforcer la robustesse face à la charge (observabilité de bout en bout, rotation des secrets, isolation des flux, politique d'alerting et runbooks). Étude et migration vers une infrastructure cible : Étudier les limites d'AWS MWAA, benchmarker les alternatives (Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.), produire une recommandation argumentée (coûts/bénéfices) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Autonomie des équipes : Former et structurer les équipes Dev et Ops (environ 10 personnes) pour assurer l'opérabilité, le diagnostic et l'évolution autonome de la plateforme à long terme. Profil recherché : 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 avancée 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) et compétences en Infrastructure as Code (Terraform). Connaissance des alternatives à MWAA (Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, orchestrateurs modernes) et appétence pour les projets de migration. Expérience avec des DAGs Factory dynamiques et mise en place de patterns de résilience (retry strategies, DLQ, circuit breakers). Python avancé (plugins custom, operators, sensors). Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns). 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, leadership technique et force de proposition.

Le contexteUn acteur majeur du secteur du voyage et de la distribution lance un nouveau projet stratégique : la construction d'un moteur de recommandation et de personnalisation destiné à proposer en temps réel, à chaque client, les offres et produits les plus pertinents selon son profil. Vous êtes le premier profil technique recruté pour poser les fondations d'une nouvelle équipe Data Engineering qui s'étoffera progressivement. Tout est à construire : l'architecture a été esquissée mais reste entièrement challengeable. Votre rôle : concevoir et bâtir de zéro la plateforme de données en streaming qui alimentera les équipes Data Science et Produit. Vos missionsConcevoir et construire from scratch le pipeline de données en streaming qui alimentera les modèles de recommandation et de personnalisation. Mettre à disposition les données en temps réel pour les équipes Data Science et les produits, avec une contrainte métier forte : un temps de réponse de l'ordre de 3 secondes entre la recherche du client et la recommandation affichée. Définir et challenger les choix d'architecture (event-driven), clarifier la stack par rapport au cadrage initial. Gérer également une partie batch pour enrichir l'historique et les profils clients. Accompagner la montée en puissance de l'équipe et jouer un rôle de référent technique. Compétences techniques requisesStreaming & temps réel (critique) Maîtrise approfondie des concepts de streaming : gestion du fenêtrage (windowing), traitement temps réel, garanties de livraison, au-delà du seul outil Kafka. Expérience solide d'une architecture event-driven. Cloud & traitement Expertise Google Cloud Platform (BigQuery notamment). Python comme langage principal. Aisance sur les pipelines batch pour l'enrichissement de données historiques. Pratiques d'ingénierie Infrastructure as Code (Terraform), CI/CD, bonnes pratiques de qualité et de documentation.

Dans le cadre d'un programme de modernisation de la plateforme décisionnelle pour un client industriel, vous interviendrez sur la conception et la fiabilisation des data products du périmètre Achats. Vos missions consisteront à vérifier les data modèles existants, élaborer les data requirements selon un formalisme client, développer des vues SQL dans AWS Redshift, et effectuer des tests de recette fonctionnelle. Une analyse des rapports Power BI existants pourra également être demandée. Mission basée dans les Yvelines avec 3 jours de présence sur site par semaine. Responsabilités principales Vérifier la complétude des tables dans AWS. Alerter le Data Manager lorsqu'un écart est identifié. Vérifier les data models. Élaborer les data requirements selon le formalisme Client. Interagir avec la Digital Factory Client, qui réalise les data products. Construire les vues AWS. Tester et contrôler les résultats produits. Vérifier que les vues AWS fournissent un résultat équivalent à celui des transactions SAP. Identifier si les écarts viennent : de l'interprétation de l'ABAP ; de la retranscription dans les vues AWS ; de tables manquantes ou incomplètes. En option, analyser les données maîtres et les règles des Power BI afin de connecter Power BI à AWS.

MISSION Au sein de la Direction des Systèmes d'Information et sous la responsabilité du Responsable du Run, l'administrateur & chef de projet en base de données a pour mission principale de gérer, administrer et maintenir à jour les bases données des SI du client on-premise ainsi que dans le cloud Azure. ACTIVITES PRINCIPALES - Piloter l'activité des bases de données des SI de notre client - Piloter et Administrer les bases de données du SI Gestion (Oracle COMPIERE) et du SI Temps réel (Postgres Cartographie et sqlserver) - Définir les plans d'amélioration et de maintien en condition opérationnelle tout le système SI Gestion et SI Temps réel - Définir, améliorer et mettre en place l'exploitabilité des bases de données o Mise en place des systèmes warning et alertes des systèmes d'information pour anticiper les incidents o Purge des données business obsolètes afin d'améliorer la performance des bases de données - Définir et mener les plans de montée de version des différentes bases de données sous sa responsabilité - Maintenir et/ou former les compétences internes dans la gestion des bases de données en cas d'incident - Assister techniquement les équipes de développement pour améliorer la qualité des applications - Piloter et réaliser les projets fonctionnels et techniques de l'équipe RUN, par exemple : o Montée de version du SI Temps réel (PostGres Cartographie, et mariaDB) o Sécurisation des environnements de production en séparant le parc des serveurs de production sur 2 sites géographiques distincts - Définir conjointement avec le RSSI les règles de sécurité et les appliquer o Sécurisation des données par l'anonymisation des informations sensibles o Mise en place et test des procédures de sauvegarde et restauration des systèmes informatiques de notre client dans le cadre du PRA (Plan de Reprise d'Activité) en cas d'incident majeur - Intervenir en support N3 des équipes d'exploitation sur le périmètre des bases de données - Assurer la relation avec les éditeurs tels qu'Oracle - Assurer une veille technologique pour identifier et anticiper l'évolution des innovations dans la gestion des bases de données Cette fiche de poste prend en compte les principales responsabilités ; elle n'est pas limitative. REPORTING Reporting régulier selon modalité définie avec son supérieur hiérarchique

Concevoir et développer des applications et services en environnement .NET / .NET Core. Participer à l'analyse des besoins et à la conception des solutions techniques. Développer de nouvelles fonctionnalités et faire évoluer les applications existantes. Concevoir et consommer des API REST. Participer à l'intégration des applications avec les systèmes existants. Assurer les tests unitaires et les tests d'intégration. Réaliser la maintenance corrective et évolutive des applications. Participer aux revues de code et veiller à la qualité des développements. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et des outils de développement. Environnement technique Langages & Frameworks : C#, .NET, .NET Core, Core. Développement Web : MVC, Web API, REST. Bases de données : SQL Server, T-SQL, Entity Framework / Entity Framework Core. Front-end : JavaScript, TypeScript, Angular, React (selon les projets). Outils & CI/CD : Git, Azure DevOps, Jenkins, GitLab CI. Méthodologies : Agile, Scrum, Kanban.

L'équipe IA est responsable de la plateforme transverse d'IA générative. Elle développe et opère les services mutualisés nécessaires aux usages IA : Industrialisation des patterns RAG, agents et pipelines IA LLM gateway / gestion des providers (Mistral, Azure OpenAI, Bedrock…) Gestion des clés et des accès (AI Products) Monitoring et observabilité (Langfuse, coûts, usages) L'équipe travaille en forte interaction avec MTA, IALab, GED, RPA, sécurité et architecture. Participation aux cérémonies Agile SAFe : daily, PI Planning, backlog refinement, System Demo. Objectifs et livrables Cadrer et structurer les besoins autour de la plateforme IA (IAP) et de ses capacités (LLM, RAG, agents, gateway). Recueillir et formaliser les besoins des équipes consommatrices (MTA, métiers, IT) sur : L'exposition des services IA (API, portail, self-service) Les usages des LLM (chat, agents, automatisation) Les besoins en RAG, ingestion documentaire et pipelines Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et d'usage : user stories, backlog produit plateforme cas d'usage IA, guidelines d'utilisation spécifications des services (API, features plateforme) Contribuer à la définition des standards d'usage de la plateforme IA : bonnes pratiques prompting, RAG, agents modèles de données et patterns d'intégration Participer à la mise en place du cadre de gouvernance IA : conformité (Charte IA, sécurité, AI Act) gestion des accès et des usages suivi des risques et des données sensibles Piloter la qualité de service et l'adoption : définition de KPIs (usage, coût, latence, qualité) suivi de l'adoption des services IAP contribution à la documentation et à l'onboarding des équipes Accompagner les équipes projets dans leur usage de la plateforme : support au cadrage des cas d'usage aide à la structuration des pipelines IA interface entre équipes techniques et métiers Forte capacité de cadrage produit plateforme et transverse Très bon niveau en recueil du besoin et animation d'ateliers complexes (multi-équipes, IT & métiers) Compréhension des concepts IA générative : LLM, RAG, agents, prompting, embeddings Vision produit plateforme : API, self-service, gouvernance, monitoring, SLA Capacité à formaliser des sujets techniques en livrables clairs : spécifications fonctionnelles use cases documentation d'usage Maîtrise des environnements Agile / SAFe (Jira, Confluence) Sens de la pédagogie, vulgarisation et accompagnement au changement Capacité à naviguer entre : enjeux techniques (plateforme, architecture) enjeux métiers (cas d'usage) enjeux conformité/sécurité Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence RAG (pipelines d'ingestion, vectorisation, recherche) Vector stores (FAISS, Qdrant, Milvus, Elastic Search) APIs et microservices (FastAPI ou équivalent) Cloud & infra (Azure, Kubernetes, AWS) Langfuse (observabilité, suivi prompts, coûts) Outils Agile (Jira, Confluence) Outils Agile (Jira, Confluence) • Intégration SI (SharePoint, GED, systèmes internes) LLM (Mistral, GPT, Claude) LiteLLM / LLM Gateway

Périmètre & Responsabilités Pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et mise en œuvre des stratégies de récupération, segmentation (chunking), reclassement (reranking) et recherche hybride. Les décisions sur le stockage et la couche vectorielle sont encore ouvertes ; vous y contribuerez. Ce travail s'inscrit dans la construction de systèmes RAG adaptés aux besoins des cas d'usage. Architecture d'agents : modèles d'utilisation d'outils (tool use), flux de raisonnement en plusieurs étapes, conception avec humain dans la boucle (human-in-the-loop), gestion des fenêtres de contexte. Harnais d'évaluation : échafaudage de tests construit en coordination avec l'ingénieur LLMOps (LLM Operations). Ingénierie des prompts : prompts structurés, conception few-shot, modèles de chaîne de pensée (chain-of-thought). Bibliothèque de composants partagés : composants TypeScript réutilisables issus des cas d'usage, qui alimentent le SDK (Software Development Kit) IA interne du client, en complément de la surface de développement de l'équipe Platform. Lancement et construction de cas d'usage aux côtés des ingénieurs FDE (Forward Deployed Engineer) et des équipes de livraison. Exigences techniques Compétences obligatoires - Systèmes LLM en production : capacité à faire passer des systèmes basés sur des LLM du prototype au déploiement en production, en passant par le harnais d'évaluation. - RAG et récupération d'information : conception de pipelines de récupération, connaissance des points de rupture d'un RAG naïf et des compromis entre approches dense, clairsemée (sparse) et hybride. - Modèles agentiques : appels d'outils et flux d'agents en plusieurs étapes, y compris leurs caractéristiques de fiabilité. - Évaluation : conception de jeux de données d'évaluation pertinents pour des domaines inconnus. La capacité de rédaction est évaluée pendant le processus de construction. - Stack principale : TypeScript et Node.js. - Langues : anglais professionnel et français courant. Environnement technique de référence - SDK Vercel AI et AWS Bedrock comme environnements représentatifs. - Modèle principal : Claude, via l'API Anthropic et Claude Enterprise.

Hexagone Digitale recherche un Intégrateur Linux confirmé pour renforcer l'équipe d'intégration et d'exploitation d'un client du secteur public. Le consultant rejoindra la cellule chargée d'intégrer, déployer et maintenir en conditions opérationnelles les applications métier du client, de l'environnement de recette jusqu'à la mise en production. Il interviendra dans un cadre ITIL, en lien avec les équipes de développement (MOE), d'exploitation et la maîtrise d'ouvrage. Missions principalesIntégration et déploiement Intégrer les nouvelles versions applicatives (montées de version majeures et mineures) sur les environnements hors production puis en production Préparer et réaliser les livraisons et les mises en production (MEP), avec validation technique auprès du chef de projet Rédiger et maintenir les rôles et playbooks Ansible d'installation et de configuration Contribuer à la chaîne CI/CD (Jenkins, Git) et à la conteneurisation des applications (Docker) Administration et exploitation Administrer les serveurs Linux (Red Hat, Debian, Ubuntu, CentOS) : installation, configuration, mises à jour, sécurisation Gérer les environnements hors production (recette, pré-production) Superviser les environnements et traiter les alertes (Nagios, Splunk) Piloter les traitements ordonnancés (Control-M, $Universe, VTom) Support et gestion des changements Traiter les incidents de niveau 2 et participer à l'analyse des causes Porter les demandes de changement en CAB (ServiceNow) Valider les versions livrées par les équipes de développement (tests techniques, contrôles de bases de données) Rédiger la documentation technique, les procédures d'installation et d'exploitation