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Contexte & Environnement Intervention au sein du pôle Data & IA , et plus précisément de l’ équipe GenAI Le pôle conçoit et opère des plateformes “as a Service” destinées à faciliter le déploiement d’architectures : modernes distribuées hautement disponibles et résilientes Objectif : concevoir, industrialiser et opérer des offres d’IA générative à l’échelle Environnements Cloud public, Cloud privé et On-Premise Écosystème technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible Travail en mode produit , au sein d’une squad agile pluridisciplinaire Périmètre d’intervention Couverture complète du cycle de vie du service : conception de l’offre industrialisation mise en production maintien en condition opérationnelle (MCO) Intervention sur des produits et services IA à destination des entités internes du groupe Missions principales Mise en œuvre technique & opérationnelle des offres IA Apporter une expertise technique forte dans la conception d’architectures IA Participer à la définition des architectures GenAI (Cloud et On-Premise) Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques Mettre en place des services managés IA , en intégrant : contraintes de sécurité exigences de conformité règles de gouvernance Piloter les mises en production et assurer la stabilité des plateformes IA Documenter les offres, services et architectures livrées DevOps, MLOps & LLMOps Déployer et opérer des workloads data & IA Mettre en œuvre et maintenir des pipelines : CI/CD MLOps / LLMOps Automatiser les déploiements via l’Infrastructure as Code Participer à l’optimisation des performances et des coûts des plateformes IA Contribution produit & agilité Participer aux daily meetings animés par le Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap produit Prendre en charge des items de la backlog formalisée Assurer le lead technique sur un produit ou une brique de la plateforme Participer à l’ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle Communication & valorisation des offres Démontrer la valeur des offres d’IA générative auprès des entités internes Réaliser des présentations techniques, démos et supports Participer à la promotion et à l’adoption des services IA développés

Développeur Mendix Contrainte forte du projetProjet mené dans un environnement financier (type outil pricing,..) Les livrables sont Solutions applicatives développées et maintenues : applications et composants sous Mendix, VBA et Access, conformes aux besoins métier. Chaîne de déploiement industrialisée : pipelines CI/CD, images Docker et déploiements Kubernetes documentés et opérationnels. Documentation technique et qualité de développement : documentation d’architecture et d’intégration, revues de code, recommandations et bonnes pratiques pour l’équipe. Compétences techniques Mendix - Expert - Impératif Finance - Confirmé - Important D escription détaillée Recherche un développeur Mendix intervenant dans un environnement financier, pour contribuer à la conception, au développement et à l’industrialisation de ses applications. Le prestataire aura pour principales missions : concevoir, développer et maintenir des applications sous Mendix, ainsi que des composants ou outils en VBA et Microsoft Access ; mettre en place, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD des applications Mendix, incluant la gestion des images Docker et leur déploiement sur Kubernetes ; concevoir et orchestrer les flux d’intégration ainsi que l’architecture applicative entre les applications Mendix et les systèmes externes ; réaliser des revues de code et accompagner l’équipe de développement dans l’amélioration de la qualité de code et l’application des bonnes pratiques. Le candidat devra justifier d’une expérience significative sur Mendix et d’une bonne maîtrise des contraintes propres à un contexte financier.

Contexte L’expert SAP LeanIX est responsable de la mise en œuvre, de l’exploitation et de la gouvernance de l’outil en tant que solution d’architecture d’entreprise (EA) et de gestion du portefeuille applicatif (APM). L’outil est utilisé dans l’ensemble des entités réparties dans 25 pays, qui gèrent leurs données de manière décentralisée. Missions Administration de SAP LeanIX et gestion des utilisateurs Configuration de SAP LeanIX afin de répondre aux besoins des projets Intégration de SAP LeanIX avec d’autres référentiels métiers et outils ITSM via des intégrations natives (SAP Signavio / ServiceNow), des API GraphQL et des webhooks Management de l’initiative de qualité et de fiabilité des données applicatives : Organisation, animation et suivi des comités de pilotage (Data Quality SteerCos) pour chaque domaine d’architecture d’entreprise Identification des problèmes de qualité des données applicatives, contact avec les responsables concernés et suivi des actions jusqu’à la résolution des problèmes

Dans le cadre d’un projet stratégique pour un acteur majeur du secteur du luxe, nous recherchons un Backend Engineer Python / IA Gen / GCP / ADK Google pour intervenir sur la conception, le développement et l’industrialisation de services backend orientés intelligence artificielle. Le consultant participera à la mise en place d’une architecture moderne basée sur des microservices Python, au développement d’APIs robustes avec FastAPI, ainsi qu’à l’intégration de LLMs et de frameworks agentiques dans l’environnement applicatif. La mission implique également des enjeux forts autour de la résilience des échanges entre services, de la performance, de la scalabilité, de la sécurité et du déploiement sur Google Cloud Platform. Nous recherchons un profil capable d’évoluer dans un contexte exigeant, avec une vraie autonomie et une bonne capacité à collaborer avec des interlocuteurs techniques et métiers dans un environnement international.

Notre client cherche à structurer ses projets de valorisation des données et d’innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA, est à ce titre, en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA génératives pour l’ensemble des collaborateurs Elle a en charge la mise en service et la maintenance d’un Hub et d'un portail IA permettant : - de mettre à disposition sur le poste de travail de chaque collaborateur, des assistants d’IA pré-paramétrés par typologies d’usage et par types de droits - de permettre à chaque utilisateur du portail IA de fabriquer de nouveaux assistants qui pourront être mis à disposition d’autres collaborateurs (logique Marketplace avec droits d’accès) - de permettre l’accès en direct à des IA depuis des logiciels tiers de l’entreprise (CRM, IDE Développement…) ou depuis des applicatifs métiers via appel d'API. - de mettre à disposition des modules de formation web aux bons usages de l’IA ainsi qu’une FAQ pour accompagner les utilisateurs du portail IA A ce titre, d’un point de vue technologique, nous nous appuyons, actuellement, sur le cloud Microsoft AZURE et sur une solution open source pour le portail IA (RAISE) basée sur Python, React, Langchain, Langgraph, Postgresql, Pgvector et docker. Au cours de la mission l'hébergement du portail IA sera amené à basculer on-premise. Par ailleurs l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA

Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer un centre d’expertise IA dédié à des cas d’usage liés à la vente d’énergie , avec un fort focus sur l’ IA générative . 🎯 Objectif : concevoir, déployer et industrialiser des solutions data & IA à forte valeur métier. 🚀 Missions Cadrage des projets et proposition de solutions data-driven Traitement et exploitation de données structurées & non structurées Conception de modèles ML / Deep Learning / GenAI Développement de solutions basées sur LLM & architectures RAG Mise en place de pipelines (parsing, extraction, normalisation de données) Déploiement sur AWS (SageMaker, Bedrock, S3…) Évaluation des modèles (NLP, RAG, robustesse, hallucinations) Industrialisation (MLOps, monitoring, optimisation des coûts) Communication des résultats & accompagnement métier Mentoring de profils plus juniors

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Almatek recherche pour l'un de ses clients , Un Développeur Mendix Sur Paris. Description détaillée: Recherche un développeur Mendix intervenant dans un environnement financier, pour contribuer à la conception, au développement et à l’industrialisation de ses applications. Le prestataire aura pour principales missions : concevoir, développer et maintenir des applications sous Mendix, ainsi que des composants ou outils en VBA et Microsoft Access ; mettre en place, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD des applications Mendix, incluant la gestion des images Docker et leur déploiement sur Kubernetes ; concevoir et orchestrer les flux d’intégration ainsi que l’architecture applicative entre les applications Mendix et les systèmes externes ; réaliser des revues de code et accompagner l’équipe de développement dans l’amélioration de la qualité de code et l’application des bonnes pratiques. Le candidat devra justifier d’une expérience significative sur Mendix et d’une bonne maîtrise des contraintes propres à un contexte financier. Compétences techniques: Mendix - Expert - Impératif Finance - Confirmé - Important Définition du profil: À la demande du Métier, il analyse, paramètre et code les composants logiciels applicatifs dans le respect des évolutions souhaitées, des normes et des procédures. En générale, nécessite un minimum de 5 à 10 ans d'expérience Les livrables sont: Solutions applicatives développées et maintenues : applications et composants sous Mendix, VBA et Access, conformes aux besoins métier. Chaîne de déploiement industrialisée : pipelines CI/CD, images Docker et déploiements Kubernetes documentés et opérationnels. Documentation technique et qualité de développement : documentation d’architecture et d’intégration, revues de code, recommandations et bonnes pratiques pour l’équipe.

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de son équipe Data Accelerator (DAC), notre client recherche un Data Engineer confirmé orienté Data Quality et Data Governance. DAC est une équipe transverse en charge d’accompagner les équipes métiers et IT sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, ingestion, transformation, industrialisation, gouvernance et optimisation des performances. L’environnement s’appuie principalement sur les technologies AWS, Databricks, Dataiku et Collibra, avec un fort enjeu autour de la qualité, de la fiabilisation et de la structuration des données au sein du Data Lake. Le consultant interviendra dans un contexte stratégique avec une forte collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Scientists ainsi qu’avec le Chief Data Officer. Missions principalesQualification et gestion des données Captation des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Intégration et supervision des flux de données Structuration de la donnée (normalisation, sémantique, référentiel) Cartographie des données disponibles Nettoyage des données (suppression des doublons, contrôle qualité) Validation et qualification des données avant intégration dans le Data Lake Participation à la création et à l’amélioration des référentiels de données Industrialisation et performance Développement et optimisation des traitements data Amélioration des performances et maîtrise des coûts des plateformes data Participation aux développements correctifs, évolutifs et adaptatifs Contribution aux dossiers d’architecture Production des tableaux de bord de suivi Gouvernance & collaboration Participation à la définition de la politique data Respect des standards de sécurité, gouvernance et conformité Collaboration avec les équipes métiers, IT et gouvernance data Contribution à l’industrialisation des cas d’usage Data & GenAI

Les missions sont les suivantes :  Déploiement encaissement  Déployer Oriane sur les magasins storemate  Vérifier le bon fonctionnement des caisses déployées en association avec le département déploiement.  Exploitation & support applicatif (N2/N3)  Diagnostiquer, corriger et tracer tous les incidents via Ivanti  Identifier les causes racines, proposer des correctifs et documenter les solutions de contournement dans la Knowledge Base (KB).  Assurer la stabilité des services encaissement  Maintenir les indicateurs de service  Accompagner les équipes support N1 et déploiement dans la résolution des incidents complexes.  Gestion des évolutions et intégration  Qualifier les besoins métiers et techniques.  Rédiger les spécifications fonctionnelles et cahiers de tests.  Maquettage des solutions en labo  Participer à la recette technique et valider les livrables.  Collaborer avec les éditeurs et intégrateurs (Orika, Toshiba, IBM, Mojovida, Worldline…)  Vérifier la conformité des mises en production et contribuer à la documentation d’exploitation (DEX).  Assurer une veille sur les évolutions fonctionnelles et technologiques (progiciels et matériels) du domaine.  Industrialisation & fiabilisation  Standardiser les processus de déploiement et de diagnostic.  Automatiser les tâches répétitives (scripts, contrôles, reporting).  Garantir la reproductibilité et la sécurité des actions dans tous les magasins.  Réduire les risques d’erreur humaine et optimiser la charge opérationnelle.  Mettre en place la supervision de ses applications.  Pilotage et reporting  Produire les indicateurs simples : disponibilité, délais de résolution, incidents critiques.  Participer aux points hebdomadaires.  Assurer les comités de pilotage périodiques avec ses éditeurs.  Piloter les livraisons de corrections en cas d’anomalies détectées  Transversalité et partage de connaissances  Travailler en collaboration avec les autres Chargés d’application et les Responsable Delivery Service du Domaine Vente.  Favoriser la diffusion des bonnes pratiques et la continuité opérationnelle.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe digitale, nous recherchons un WebApp Developer Fullstack afin de contribuer au développement d’une application web intégrant des fonctionnalités d’intelligence artificielle générative. Le rôle du consultant est centré sur l’intégration concrète de composants GenAI (LLM, APIs IA) au sein d’une application existante, avec un impact direct sur les parcours utilisateurs. Ce poste ne correspond pas à un rôle fullstack classique : une expérience réelle en intégration d’IA générative est indispensable.

🎯 Votre rôle : En appui direct à un ingénieur production IT, vous interviendrez sur des projets stratégiques de traitement et de valorisation de la donnée. Vous contribuez à la mise en place de solutions de visualisation, de supervision et de machine learning pour assurer une exploitation intelligente des données. 🔧 Vos missions principales : Créer et maintenir des tableaux de bord dynamiques (Kibana, Power BI, Grafana) Gérer des flux de données (pipelines, supervision bout-en-bout) Manipuler des outils comme ElasticSearch, Logstash et ETL Participer à la mise en œuvre de solutions de machine learning appliquées à l'exploitation de données Suivre les performances applicatives (APM), visualiser les métriques, anticiper les anomalies Alimenter et enrichir les systèmes de monitoring et de supervision

Dans le cadre du renforcement d’une plateforme applicative innovante orientée IA générative, nous recherchons un Software Engineer disposant d’une expertise poussée en développement backend Python et en intégration de services GenAI au sein d’environnements cloud modernes. La mission s’inscrit dans un contexte de développement et d’industrialisation de la couche applicative IA, avec un fort niveau d’exigence sur la qualité logicielle, la scalabilité, la sécurité, la performance et l’intégration dans une architecture existante orientée microservices. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’évolution de services backend exposés via API, avec un enjeu important autour de l’intégration de composants IA avancés, de la gestion des problématiques synchrones / asynchrones, ainsi que de l’évolution du socle agentique, notamment dans le cadre d’une migration de LangChain vers un framework Google. Responsabilités Concevoir, développer et faire évoluer des microservices backend en Python Exposer des APIs via FastAPI Développer des services robustes en environnement synchrone et asynchrone Concevoir et maintenir des APIs REST performantes et sécurisées Structurer les modèles de données avec Pydantic v2 Intégrer des services IA / GenAI dans l’architecture applicative existante Participer à la conception et à l’orchestration d’architectures microservices Contribuer à la migration et à la rationalisation du framework agentique (transition depuis LangChain vers un framework Google) Intégrer des LLMs via Vertex AI, OpenAI ou Anthropic Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (authentification, validation, filtrage de contenu) Optimiser les performances (haut débit, faible latence) Participer à l’industrialisation des développements (CI/CD, cloud-native)

Dans le cadre de notre croissance sur notre agence parisienne, nous recrutons un Ingénieur d'affaires ESN (H/F). Vos missions : -Prospecter de nouveaux clients, ou faire connaître l'entreprise auprès de votre réseau déjà acquis ; -Participer au développement des comptes existants et amener des actions de fidélisation ; -Contribuer aux propositions commerciales en collaboration avec les équipes techniques ; -Assurer le suivi client pour garantir la qualité de nos relations ; -Assurer le suivi de missions des collaborateurs / Participation au recrutement des collaborateurs.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne , notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI). Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international). Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur. Objectifs & livrables Développement et optimisation de pipelines data complexes Mise en place de process de data quality Contribution à une architecture scalable et modulaire Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation) Documentation technique et participation aux choix d’architecture Missions principales Data Engineering Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming) Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming) Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry) Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité Backend & Architecture Concevoir une architecture data modulaire et scalable Développer des composants réutilisables Garantir la maintenabilité et la qualité du code DevOps & Industrialisation Mise en place de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements Gestion des environnements cloud Collaboration Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers Participation aux rituels agiles et code reviews Stack technique Data Python, Scala Spark Kafka / Kinesis / EventHub Airflow, DBT Cloud AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB) Azure (Functions, CosmosDB) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) Terraform, Ansible Observabilité Prometheus, Grafana, ELK, Datadog