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Nous sommes à la recherche d'un(e) : Data Scientist - Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. - Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). - Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). - Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. - Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. - Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. - Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative.

Référent technique Data Scientist - 6 mois - Lille Un de nos importants clients recherche un Référent technique Data Scientist pour une mission de 6 mois sur Lille. Descriptif de la mission ci-dessous: Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Votre rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps Si cette mission vous intéresse merci de m'envoyer votre CV et je reviendrai vers vous dès que possible avec les détails.

Objectif global :Développer des solutions IA GCP / Software engineering / Python Compétences techniques Machine learning - Expert - Impératif IA generative - Expert - Impératif MLOps/LLMOps - Confirmé - Important Chatbot - Confirmé - Important Connaissances linguistiques: Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte).

Support Engineer/Exploitation Ansible Docker Kub Git unix/linux Lille domaine de l'exploitation, - Assurer l’intégration des solutions applicatives sur les environnements de Hors-Production et de Production. - Préparer et coordonner les déploiements sur le Portefeuille d’applications dont vous avez la charge - Contribuer au déroulement des PTO (Plan de Tests Opérationnel) dans le cadre des recettes de Hors-production - S'assurer du respect des normes et méthodes - Valider les prérequis à la mise en production et le respect des critères d'exploitabilité. - Opérer la documentation nécessaire aux déploiements (Manuel d’installation, Roadmap, Plan de MEP(P)) - Elaborer les consignes et autres documentations d’exploitation destinées aux équipes de MCO (RUN et Support). - Garantir le respect des délais des livrables aux différentes entités - Garantir le respect des processus en vigueur (ex : Gestion des Changements et CAB). - Apporter un soutien technique, une expertise auprès des équipes d’Exploitation durant la période de Vérification de Service Régulier (VSR). - Planifier ses activités dans le cadre du planning des projets auxquels il participe - Repérer les dysfonctionnements et / ou identifier les axes de progrès possibles - Rendre compte de son activité auprès du Management et des Coordinateurs Techniques de l’entité. - Alerter sa hiérarchie ou les services concernés sur des risques potentiels, des dysfonctionnements ou tout autre évènement nécessitant un arbitrage ou une décision - Apporter son expertise 'Exploitation' en amont des projets. - S'assurer du respect des normes et méthodes d’Exploitation. - Être responsable d'applications. - Préparer et coordonner le déploiement applicatif (en hors-production et production) - Elaborer les consignes / roadmap / Plan de MEP - Garantir le respect des délais des livrables aux projets - Garantir le niveau de service d'une production informatique vers ses utilisateurs - Former les équipes d'exploitation aux nouvelles versions applicatives et les assister en cas de problématiques rencontrés. - Piloter les mises en PROD (HO et HNO) et coordonner les intervenants (intégrateurs, et acteurs externes). maitriser : Ansible Docker Kub Git unix/linux

Ingénieur DevOps/Backend Python / FastAPI - Lille - 6 mois Un de nos importants clients recherche un Ingénieur DevOps/Backend Python / FastAPI pour une mission de 6 mois renouvelable sur Lille. Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) d'une API développée avec FastAPI en Python, en garantissant sa disponibilité, sa sécurité, ses performances et sa stabilité dans le temps. Le prestataire devra prendre en charge l'ensemble des activités liées au déploiement, à la supervision, à la maintenance technique, à la gestion des traitements par lots, ainsi qu'au support opérationnel, afin de permettre à l'équipe de développement de se concentrer exclusivement sur l'évolution fonctionnelle du code applicatif. Compétences Docker Kubernetes - Confirmé fastapi - Expert Microsoft Azure - Avancé Si cette mission vous intéresse merci de m'envoyer votre CV et je reviendrai vers vous dès que possible avec les détails.

Objectif global :Développer le socle data Loyalty & Quotation  Contrainte forte du projet -  Les livrables sont Dataset Client Rewards Dataset Cart valorization Compétences techniques BigQuery - Expert - Impératif Terraform - Confirmé - Impératif Kafka - Confirmé - Impératif MongoDB - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) La mission s’articule autour de plusieurs composantes : Nous recherchons un profil pour poursuivre la mise à disposition des données Loyalty auprès des Business Units et des autres équipes client. Dans un second temps, le profil travaillera sur la mise à disposition des données Quotation. Ces données étant stratégiques, de nombreuses équipes les consommeront et auront besoin de support pour répondre à leurs sollicitations. L’équipe a pour ambition d’être davantage “Data Driven” (prise de décisions basées sur les performances et l’analyse factuelle des comportements utilisateurs), la sensibilisation de l’équipe à la data constitue un facteur de réussite dans l’exposition des données. En fonction des besoins de l’équipe, du groupe et des appétences de la personne, cette fiche de poste pourra être amenée à évoluer dans le temps. 🌟 ACTIVITÉS Elaboration des modèles de données en collaboration avec les architectes data. Tu t’appuies sur ta compréhension des problématiques fonctionnelles et ton expertise technique. Tu assures la construction et le maintien des pipelines de données en évaluant, en amont, la charge de développement. Tu participes à l’évolution du socle data de l’équipe en fonction des besoins. Tu es garant de la couverture des tests data. Tu es co-responsable de la qualité des données et participe aux redressements de données. Tu participes à l’amélioration continue des processus et des pratiques techniques et méthodologiques (initialisation d’applications, mise en commun, code review, définition et animation des bonnes pratiques : clean code, sécurité, DevOps, FinOps…). Tu prends part à la guilde des Data Engineers pour échanger avec tes homologues et t’imprégner des bonnes pratiques. Tu assures une documentation complète des pipelines de données que tu mets en place. Tu participes activement au RUN data / analyse de problèmes en Production. 🌟 ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Tu maîtrises : MongoDB (Mongo Atlas) PostgreSQL BigQuery Github Tu as de solides compétences sur : Terraform Kafka (Change Data Capture) Docker (Kubernetes / GKE) Google Cloud Platform (GCP) Tu as des notions sur : DBT Java - Spring boot 🌟 SAVOIR ÊTRE Le profil recherché doit avoir une culture devops, les profils techniques de l’équipe étant en charge du déploiement de leurs réalisations jusqu’en prod et en assurent le run. Nous recherchons un tempérament dynamique, autonome, proactif et force de proposition au quotidien. Communication régulière avec le reste de l’équipe via les dailys, reviews, pull requests AUTONOME... mais qui n’hésite pas à solliciter de l’aide si besoin Le travail en équipe est la clé du succès de notre organisation.

API TU Conceptions techniques Compétences techniques Nodejs / Nestjs - Expert - Impératif React - Confirmé - Impératif Typescript - Confirmé - Impératif Java (J2EE, Spring, ...) - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Secondaire) Description détaillée Pour le 13 ocotobre, nous recherchons 1 développeur confirmé sur nodejs (backend) / nestjs / prisma / React / typescript. Nos développeurs prennent en charge la conception technique, le développement, une partie des tests, et la maintenance des services développés. Caractéristiques du produit: - Animation des prix d'achats des fournisseurs - produit critique déployé - produit Cloud Native sous GCP, avec environ 60% de périmètre métier restant à écrire - refonte V2 technique à lancer en janvier - organisation: 5 développeurs en hybride, 1 techlead, 2 QA/QE, 1 PO, sprints de 3 semaines Qualifications - Confirmé en nodejs (backend) / nestjs / prisma / React / typescript => IMPERATIF - 80% de backend (nodejs / nestjs / prisma) - 20% front au maximum - Il doit s'agir d'un vrai fullstack sur les technos citées, bien que le ratio soit 80/20 entre back et front - Expérience de développement avérée d'API REST dans des SI complexes (transformation digitale de nos domaines métiers) - Expérience avérée en SQL (Postgres, optimisation de requêtes complexes) - Expérience avérée en messaging de type Kafka (Redis est un plus) - Connaissances Cloud type GCP, et technologies de conteneurs (Docker / Kubernetes) - Expert: >7 ans d'xp sur plusieurs clients en transformation digitale majeure

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d’un Tech Lead expérimenté basé à Lille pour intervenir sur une mission stratégique d’expertise Datadog. Contexte Nous recherchons un expert Datadog disposant de plus de 5 ans d’expérience sur l’outil, avec une solide maîtrise de ses modules clés (APM, logs, dashboards…). Cette mission vise à accompagner le maintien en condition opérationnelle (MCO) et le déploiement de la solution. Le consultant sera intégré à une équipe de développement où il jouera un rôle central dans les réflexions techniques et l’accompagnement des choix stratégiques. Une posture collaborative, pragmatique et proactive est attendue pour guider l’équipe et éclairer les décisions en lien avec le Product Manager. Description du poste En tant que Tech Lead, vous serez garant de la cohérence technologique des développements et veillerez à la mise en œuvre des bonnes pratiques de code. Votre rôle inclut également la régularisation du Truck Factor au sein de l’équipe. Vos principales missions seront : Proposer des solutions techniques adaptées aux besoins métiers. Participer à la rédaction, au chiffrage et à la priorisation du backlog technique et fonctionnel. Assurer l’amélioration continue des produits. Réaliser les revues de code et garantir la qualité du code livré. Produire les livrables en conformité avec les pratiques agiles (développement, tests, documentation). Contribuer au respect des critères d’acceptance des releases. Participer activement aux rituels agiles (Daily, Grooming, Démo…). Stack technique utilisée : Back-end : Java, TypeScript, JavaScript, AWS Front-end : React Conteneurisation : Docker Supervision & monitoring : Datadog (APM, logs, dashboards…) Si vous êtes actuellement à l’écoute du marché, je vous invite à m’envoyer votre candidature. Bien à vous.