Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Développeur·euse base de données (SQL, PL/SQL, Oracle...)

Dans le cadre du remplacement d'un architecte interne, nous recherchons un Architecte Technique Solution pour intervenir au contact direct d'équipes métiers et techniques d'un grand compte bancaire. La mission consiste à définir et accompagner les architectures techniques des solutions, depuis leur conception jusqu'à leur mise en œuvre. Vous participerez à la définition des roadmaps technologiques, à la production des dossiers et schémas d'architecture ainsi qu'au suivi de leur évolution. Vous accompagnerez quotidiennement les architectes applicatifs, équipes de développement, chefs de projet, ingénieurs de production et intégrateurs. Vous interviendrez sur des architectures hybrides associant environnements Open, Mainframe et technologies Cloud Native, avec des problématiques de conteneurisation, microservices, Kubernetes, réseaux, bases de données, API et modernisation du SI. La mission comprend également la participation aux tests et benchmarks, le traitement des obsolescences techniques, le suivi de la construction des produits techniques et la collaboration avec les différents fournisseurs de socles technologiques. Compétences techniquesArchitectureArchitecture technique de solutions Architectures hybrides Environnements Open Mainframe Cloud Native Modernisation SI ConteneurisationKubernetes Microservices Conteneurisation Infrastructure / VirtualisationESX Machines virtuelles Windows RéseauFlux réseau DNS Firewall Proxy Transferts Bases de donnéesBases relationnelles NoSQL MongoDB Elasticsearch Gestion de cache APIAPI / APIisation WSO2 MéthodologiesDevOps Agile

Dans le cadre de projets de modernisation d'applications bancaires, nous recherchons un Testeur Automaticien capable d'intervenir à la fois sur les tests fonctionnels et leur automatisation. Vous aurez notamment pour missions de : Comprendre les règles de gestion métier et les traduire en cas de tests. Concevoir les scénarios de tests et identifier les jeux de données nécessaires. Préparer et exécuter les campagnes de tests fonctionnels. Développer et maintenir les tests automatisés IHM avec Playwright. Maintenir et enrichir les tests API sous Postman. Créer et suivre les cas de tests et anomalies dans JIRA / Xray. Réaliser des requêtes SQL pour contrôler et valider les données. Rédiger les comptes rendus et bilans de tests. Participer aux cérémonies Agile / Scrum et communiquer sur les anomalies et points de blocage.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Nous vous invitons à relever de nouveaux challenges et à évoluer sur des projets d'expertise et d'innovation en prenant part à l'aventure Econocom. L'activité Services & Solutions en région Est accompagne ses clients grands comptes et institutions publiques dans tout secteur d'activité dans la transformation de leur système d'information, à travers la mise à disposition de moyens humains et techniques. Ce qui vous attend : Au sein d'un acteur majeur du secteur de l'environnement et des services aux collectivités, vous participez à la conception, au développement et à l'optimisation de solutions Data. Vous intervenez sur des projets visant à collecter, transformer et valoriser les données au sein d'un écosystème Azure. Vos responsabilités : • Réaliser la conception technique des solutions Data et contribuer aux analyses techniques • Développer et faire évoluer les traitements de collecte, d'intégration et de transformation des données • Concevoir et maintenir les pipelines de données au sein de l'écosystème Azure • Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques adaptées • Rédiger et maintenir la documentation technique des développements réalisés • Réaliser les tests unitaires et contribuer aux phases d'intégration et de validation • Identifier et corriger les dysfonctionnements afin de garantir la qualité des développements • Contribuer à la maintenance et aux évolutions des solutions en conditions opérationnelles • Participer à la production des livrables techniques du projet. L'environnement technique : Azure, RedHat, Microsoft / Databricks, SQL, Python, Power BI, DAX, Power Query, FME, QGIS, OpenCV (formations à prévoir). Ce que nous vous proposons : Contrat : en CDI, avec un démarrage selon vos disponibilités (nous acceptons les préavis) Localisation : prestation de client grand compte sur Schiltigheim (67) Package rémunération & avantages : • Le salaire : rémunération annuelle brute selon profil et compétences • Les basiques : mutuelle familiale et prévoyance, titres restaurant, remboursement transport en commun à 50%, avantages du CSE, RTT, plan d'épargne, prime de participation, prime de cooptation de 1000 € brut • Votre carrière : plan de carrière, dispositifs de formation techniques & fonctionnels, passage de certifications, plateformes d'e-learning • La qualité de vie au travail : forfait mobilité douce & Green (vélo/trottinette et covoiturage), télétravail avec indemnité selon conditions, évènements festifs et collaboratifs, accompagnement handicap et santé au travail, engagements RSE Référence de l'offre : 0x19lgzowl

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

Le client est à Bruxelles. Du télétravail est possible UNIQUEMENT depuis la Belgique Contexte de la missionIngénieur DevOps - expert En tant qu'ingénieur DevOps, vous nous aiderez à mettre en place l'environnement cloud pour les anciens et les nouveaux actifs. Description de la fonctionVous serez responsable des tâches suivantes : - Concevoir et mettre en œuvre de nouvelles technologies et de nouveaux outils - Déploiement avec l'outil d'automatisation de déploiement Jenkins et Digital AI - Automatisation du déploiement des produits Middleware, Base de données et Web avec Terraform - Connaissance des concepts DevOps, d'intégration continue, de déploiement et de livraison continus, de tests continus et d'automatisation des processus - Expert en programmation Linux, Shell et Python - Expérience des composants et outils d'infrastructure pertinents, tels que Jenkins, Kubernetes, Maven, Helmchart, Node.js, Terraform, Ansible, les conteneurs (Docker), PostgreSQL, Redis, CFT, ... - Automatisation de la construction et du déploiement (Ansible, …) - Orchestration des mises en production (package d'application, manuels d'exploitation, pipeline/flux de travail de mise en production, etc.) - Plateforme d'intégration continue : Jenkins, Nexus, Maven, SVN, Git, … - Outils permettant de faciliter le développement, les tests, la qualité et la collaboration expérience technique obligatoire- Bonne connaissance pratique de l'environnement de production (sur site et dans le cloud) - Bonnes connaissances techniques du cloud, de Java et des conteneurs - Connaissance des règles et normes d'architecture préférable- Springboot, NodeJS - DigitalAI, Jenkins - Ansible, Helmchart, Terraform - IBM -

Data Scientist and Python Software Developer - London We're looking to recruit a Data Scientist and Python Software Developer with data science skills to join a product team that is focused on building well engineered products. The products provide an intuitive way for retailers and suppliers to interact and consume 'big data' analytics to make better business decisions. This role would consist of working together with a team of statistical analysts, understanding their methodologies and algorithms, and turning them into production ready code written in Python. This role would also require occasional travel to Paris or Munich. Main skills: Excellent knowledge of Python and it's related data science libraries (scikit, pandas, etc) Prior experience of using Python to perform calculations and generate datasets Good statistical knowledge Excellent communication and decision making skills Exposure to working with REST API's Any of the following skills would be an added bonus: Has run code across Hadoop/MapReduce clusters Has code running in a production environment Used SAS before (or at least can decipher SAS code) Worked with very large data sets before (billions of records) Knowledge of SQL/NoSQL database Knowledge or experience in D3.js Experience acting as a mentor/trainer in Python This is 6 month assignment in London with travel to Paris and Munich. Please send your CV to us in Word format along with daily rate and availability.