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CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 2 jours par semaine) Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. La mission consiste à intervenir en tant que Data & IA/DevOps Engineer au sein d'une équipe dédiée au développement et à l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. Le consultant participe à la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'infrastructures automatisées, tout en contribuant à l'amélioration continue des processus de déploiement et d'exploitation. Il prend en charge l'automatisation des infrastructures et des déploiements à travers des approches Infrastructure as Code, participe à la définition des architectures techniques, met en œuvre et maintient les environnements de développement, de test et de production, et contribue à la standardisation des plateformes techniques. Le consultant intervient sur la conception et l'amélioration des chaînes CI/CD, l'administration d'environnements conteneurisés, l'orchestration de services, ainsi que l'automatisation des processus de build, de test et de déploiement. Il contribue également au développement de scripts et d'outils techniques permettant d'industrialiser les traitements et services liés à la donnée et à l'intelligence artificielle. Il participe à la mise en œuvre des solutions de supervision, de monitoring, de logging et d'alerting, assure l'analyse et la résolution des incidents techniques et contribue à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la résilience des plateformes. Le consultant accompagne également la gestion des configurations, l'intégration de services et d'API, l'automatisation des flux techniques et le déploiement de pipelines de données. Il veille au respect des bonnes pratiques de sécurité, à la gestion des accès et des secrets, ainsi qu'à la conformité des infrastructures et environnements exploités. Enfin, il assure la production et la mise à jour de la documentation technique, participe aux cérémonies Agile et collabore étroitement avec les équipes de développement, d'ingénierie Data, de Data Science et les équipes produit afin de garantir la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions mises en œuvre.

· Contexte Nous recherchons un(e) Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif est de concevoir et produire des analyses, des rapports BI (Power BI) et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP), afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages data au sein de l'organisation. · Principales activités Votre mission consistera à accompagner les métiers dans l'exploitation de la donnée, depuis la compréhension des besoins jusqu'à la mise à disposition de livrables actionnables : analyses métier, rapports de Business Intelligence sous Power BI, études Data Science et modèles avancés. Intégré(e) à une équipe orientée innovation et valeur métier, vous interviendrez sur la construction et l'enrichissement des couches sémantiques dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), en tirant parti des patterns et outils en place : Composer pour l'orchestration, dbt pour la transformation des données, et Python/Vertex AI pour les usages analytiques et data science. Votre expertise en GCP, en modélisation de données et en outillage BI sera un levier clé pour optimiser la qualité, la performance et la fiabilité des solutions livrées. En lien étroit avec les référents de l'équipe, vous participerez au suivi des jalons, à la priorisation des travaux et à l'amélioration continue des processus de delivery. Votre dynamisme, votre proactivité et votre capacité à collaborer avec les métiers seront déterminants pour maximiser l'impact des analyses produites et contribuer à la montée en puissance des nouveaux usages data au sein de l'organisation. · Environnement technique PowerBI, Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, Linux, Python, Java, Angular, Jira, Jira Xray, Confluence, Clarity, PowerDesigner, DataGalaxy, Agile.

Vous rejoindrez l'une de nos squads en charge du développement de cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur notre plateforme Data basée sur Azure et Databricks. Description de la mission Au sein de la squad, vous contribuerez à la conception, au développement et à la maintenance de solutions décisionnelles sous Strategy, ainsi qu'à l'analyse et à la valorisation des données au service des métiers. Vos principales activités • Participer aux études d'impact et au recueil des besoins métiers ; • Réaliser des analyses de données et accompagner les métiers dans l'exploitation de leurs indicateurs ; • Concevoir et développer la couche sémantique ; • Développer des rapports, dossiers et tableaux de bord sous Strategy ; • Réaliser les tests unitaires ; • Optimiser les performances des restitutions ; • Assurer la maintenance corrective et évolutive des solutions existantes Compétences techniques Strategy - Confirmé - Impératif Data Analyse - Confirmé - Impératif Outils et langage : • MicroStrategy • SQL

Voici une version anonymisée de la mission, avec les éléments potentiellement identifiants remplacés par des mentions génériques : Contexte : Dans un contexte de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance clients, nous cherchons un renfort sur un poste de Data Engineer Senior au sein du service Marketing Clients d'une direction Marketing/Communication Digitale et Data. Il rejoindra l'équipe Data Engineering et travaillera en proximité avec les équipes Design Authority (respect des standards d'architecture), Data Management, Informatique, Data Science et Animation. La mission principale sera de concevoir des modèles de données métiers, sur la base de nouvelles données mises à disposition par le service IT (ex : solution de centre de contact cloud, données de satisfaction client, etc.), et de les rendre accessibles via des datamarts pour servir des usages d'études, de reportings, ainsi que des besoins opérationnels tels que le ciblage. Profil : Data Engineer Senior (> 5 ans d'expérience) Missions : Conception de modèles de données Développement des datamarts (couche Gold d'un environnement Snowflake) et pipelines associés dans les différents environnements Réalisation des tests techniques Rédaction des livrables (data model, data mapping, spécification technique) Documentation

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Expert Openshift AI (H/F) à Gémenos, France. Contexte : Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant rejoindra une équipe en place et jouera également un rôle clé dans l'accompagnement des équipes d'exploitation et du Service. Les missions attendues par le Expert Openshift AI (H/F) : Exploitation & Administration OpenShift AI • Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. • Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift. • Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. • Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & Plateforme • Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal. • Gestion des ressources GPU. • Administration du stockage et de la persistance des données. • Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services). OpenShift AI & MLOps • Administration des Data Science Projects et Workbenches. • Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). • Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. • Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & Industrialisation • Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. • Déploiement d'applications via Helm. • Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. • Automatisation • Participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & Accompagnement • Formation des équipes en charge du RUN. • Accompagnement et montée en compétence du Service. • Documentation Profil recherché • Expert OpenShift / Kubernetes confirmé. • Expérience significative sur OpenShift AI et les environnements MLOps. • Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. • Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. • Capacité à accompagner et former des équipes. • Aisance dans les environnements de transformation et d'amélioration continue. Conditions • Démarrage : ASAP • Mission longue durée • Localisation : Gémenos (13) • Présence sur site : 3 jours/semaine minimum

Nous recherchons un(e) formateur/formatrice expérimenté(e) pour concevoir et animer un programme de formation avancée en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Grands Modèles de Langage (LLM), à destination de 10 agents techniques. La formation combinera apports théoriques, travaux pratiques, études de cas et projets appliqués, adaptés au contexte métier des douanes (ciblage, gestion des risques, dédouanement). Modules concernés : Machine Learning généraliste, Deep Learning, Python Data Science, LLM/NLP/Transformers, Prompt Engineering avancé, Fine-tuning de LLM, Déploiement/intégration API (LangChain, etc.).

Lead Engineer / Expert OpenShift AIMétiers Pilotage de projet ou de programme Spécialités technologiques Stockage Infrastructure gitOps MLOps AI Compétences Technologies et Outils PrometheusKubernetesGrafanaCI/CDVMware Langues Anglais Description et livrables de la prestation Contexte Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique OpenShift AI capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant intégrera une équipe existante et jouera un rôle clé dans : l'accompagnement des équipes d'exploitation ; la montée en compétence du Service Owner ; la structuration des activités ; la formation des équipes. Un audit, un cadrage ainsi qu'une roadmap de transformation et d'automatisation seront réalisés en amont par un expert interne. Le consultant interviendra ensuite dans la mise en œuvre de cette feuille de route, tout en assurant les activités d'exploitation et le transfert de compétences. Anglais opérationnel obligatoire : le consultant doit savoir s'exprimer à l'oral et à l'écrit. Missions principales Exploitation & administration OpenShift AI Le consultant interviendra sur : L'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. Le traitement des incidents et demandes de support. La supervision des environnements Kubernetes/OpenShift. Les opérations de patching et de montée de version. La gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. La gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & plateforme Activités attendues : Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal. Gestion des ressources GPU. Administration du stockage et de la persistance des données. Gestion des composants réseau OpenShift : Ingress ; Network Policies ; exposition des services. OpenShift AI & MLOps Interventions sur : Administration des Data Science Projects et Workbenches. Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). Déploiement et exploitation de pipelines ML. Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & industrialisation Le consultant devra contribuer à : La mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. Le déploiement d'applications via Helm. L'administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. L'automatisation des opérations récurrentes. La participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & accompagnement Le consultant aura également un rôle de transmission : Formation des équipes en charge du RUN. Accompagnement et montée en compétence du Service Owner. Structuration des activités. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Réalisation des transferts de connaissances vers les équipes d'exploitation. Livrables attendus Plateforme OpenShift AI maintenue en conditions opérationnelles. Traitement et suivi des incidents et demandes de support. Mise en œuvre des actions d'automatisation et d'industrialisation. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Transfert de compétences auprès des équipes RUN et du Service Owner. Accompagnement à la mise en œuvre de la roadmap de transformation. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables : Expertise confirmée sur OpenShift / Kubernetes. Expérience significative sur OpenShift AI (obligatoire). Expérience sur des environnements MLOps / IA. Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. Capacité à intervenir sur des sujets de RUN et de transformation.

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !

Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG). Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de micro services ou de services applicatifs. Utiliser des outils d'IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d'intégration, documentation d'API (contrats, spécifications). Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d'API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles. Contribuer à l'amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Contexte du poste : Dans le cadre de son expansion et de sa transformation digitale, notre client cherche à renforcer sa capacité à intégrer l'Intelligence Artificielle (IA) dans ses opérations quotidiennes. Basée en France mais opérant à l'échelle européenne, notre département technologique est en pleine croissance, avec une équipe dynamique composée de talents en IA, data science et transformation numérique. Ce poste de PMO / Community Coordinator s'inscrit dans une volonté de créer une communauté de pratique dédiée à l'IA, visant à aligner les objectifs techniques et commerciaux. Missions : - Coordonner et soutenir les opérations quotidiennes de la Communauté de Pratique IA. - Planifier et animer des rituels communautaires, ateliers, et sessions de partage de connaissances. - Aligner les parties prenantes techniques et commerciales sur les priorités, les calendriers, et les résultats escomptés. - Surveiller les progrès des initiatives et proposer des actions correctives. - Créer des supports de communication clairs et engageants pour différents publics. - Contribuer à une culture collaborative et inclusive favorisant l'adoption de l'IA.

Dans le cadre d'une initiative innovante en phase d'incubation, l'objectif est de concevoir et valider une solution de type plateforme de data et business intelligence dédiée à l'analyse de données complexes. Un POC (Proof of Concept) est en cours pour explorer la faisabilité technique et les usages métiers, incluant une chaîne complète d'ingestion, de traitement et de valorisation des données ainsi que des capacités de simulation. Missions principalesRôle Tech LeadSuperviser une équipe technique pluridisciplinaire (Data Science, Data Engineering, Data Analysis) Structurer et développer les compétences de l'équipe Garantir la qualité, la robustesse et la scalabilité des livrables Piloter la conception de l'architecture globale, notamment orientée systèmes agentiques Orienter les choix technologiques et les bonnes pratiques Assurer la veille technologique et proposer des innovations pertinentes Optimiser la phase exploratoire du POC (rapidité d'expérimentation, pertinence des cas d'usage) Rôle Agentic Data EngineerConcevoir et implémenter des pipelines de traitement de données Intégrer différentes sources de données internes et externes Développer les briques nécessaires à une plateforme data modulaire et performante Participer au développement d'un portail de restitution des données Garantir la maintenabilité, la performance et la qualité des solutions développées Concevoir une architecture orientée agents favorisant l'automatisation et la flexibilité Préparer le passage à l'échelle et une potentielle industrialisation