Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Git

Développer les automatisations d'installation et de mise en exploitation d'infrastructure Livrer : - les Jobs de déploiement - les Jobs de contrôle de conformité - Rédaction de l'architecture et des processus en place à l'attention des équipes Notre client cherche à automatiser, industrialiser et fiabiliser le déploiement et la mise en exploitation des infrastructures on premise des BUs - Définition et rédaction des bonnes pratiques de l'automatisation d'infrastructure dans le contexte - Contrôle, ajustement et finalisation du développement du déploiement et de la mise en exploitation des serveurs virtuels - Intégration de ce déploiement dans une des BUs exploitées - Définition et développement du contrôle de conformité - Définition et rédaction des processus qui seront utilisés par les exploitants pour l'utilisation des automatisations en place - Transfert de connaissances et accompagnement des équipes à l'utilisation des automatisations en place Niveau d'étude désiré Ingénieur

Contexte : Ingénieur infrastructure ML / Ingénieur logiciel scientifique - Projet de recherche appliquée sur les phénomènes météorologiques extrêmes utilisant des modèles d’IA. Mission : Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python existante pour les simulations, l’inférence et l’analyse de modèles. Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation de modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). Mettre en œuvre et appliquer les bonnes pratiques de développement de logiciels scientifiques (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et l’entraînement d’IA à grande échelle (E/S, ordonnancement, parallélisme). Encadrer et former l’équipe aux bonnes pratiques en matière de code scientifique et d’utilisation des GPU.

Contexte Le client souhaite développer l’usage de l’IA dans son delivery IT, notamment via le déploiement de licences GitHub auprès des développeurs, MLE, automaticiens et data engineers. L’objectif est de maximiser les gains de productivité et d’accompagner les équipes au changement en mode « in-squad » ou « on the delivery ». Missions principales Stratégie de déploiement Cartographier les squads DT2 et prioriser leur déploiement. Valider le déploiement avec les managers et tech leads. Identifier les référents GitHub au sein des squads. Lancer le processus de déploiement (request/CGU). Déploiement et accompagnement On-boarder managers, tech leads et experts sur GitHub et ses bénéfices. Formaliser les besoins d’accompagnement selon les populations cibles. Organiser les vagues de déploiement : Kick-off, Enrollment, MEP des guichets référents. Suivre l’adoption via enquêtes hebdomadaires et rendez-vous avec la communauté GitHub. Pilotage Définir et suivre les KPIs liés à l’usage de GitHub Copilot et à la qualité du code. Analyser l’impact sur la fluidité et la productivité du delivery IT. Mesurer les gains par rapport au Business Case défini.

Contexte : Projet de recherche appliquée sur les événements météorologiques extrêmes utilisant des modèles d'IA. Ingénieur en infrastructure ML service Missions: Permettre à l'équipe R&D de développer et d'évaluer des modèles en livrant et en gérant du code et des données de qualité. Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante basée sur Python pour les simulations, l'inférence de modèle et l'analyse. Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d'événements extrêmes, l'entraînement et l'évaluation de modèles (y compris sur GPU). L'accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l'équipe).Mettre en œuvre et faire respecter les meilleures pratiques de développement de logiciels scientifiques (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). Optimiser l'utilisation d'un serveur (multi-)GPU pour des simulations et des entraînements d'IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme).Coacher et former l'équipe sur les meilleures pratiques pour le code scientifique et l'utilisation des GPU.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Consultant transformation Github" pour un client dans le secteur de l'assurance Description 🎯 Contexte & Objectif de la mission Le groupe déploie massivement GitHub (incluant CoPilot) auprès de ses Software Engineers et Tech Leads. La solution a été éprouvée en pilote, les sponsors sont identifiés. L'objectif est d'assurer un accompagnement au changement « in-squad », pour faciliter l’adoption, mesurer les gains, structurer les déploiements, et capitaliser sur les retours d’expérience. 🛠️ Missions et livrables attendus 1. Stratégie de déploiement Cartographie des squads (DT2) à déployer Validation du déploiement avec les Heads of Dev / Managers / Tech Leads Identification des référents GitHub par squad Lancement des processus (licences, CGU, demandes) 2. Kit de déploiement Industrialisation du processus (simplification / automatisation) Conception & adaptation des supports de formation Mise à jour en fonction des REX 3. Accompagnement et déploiement Onboarding des managers / tech leads / experts sur GitHub Évaluation des besoins d’accompagnement par population Mise en place d’un programme d’adoption (kick-offs, guichets référents, communautés) Suivi de l’adoption via KPIs et enquêtes hebdo 4. Pilotage du programme Mise en place de la gouvernance et reporting associé Suivi des impacts business : Définition de KPIs d’usage (CoPilot, qualité du code, productivité) Évaluation des gains sur la chaîne IT (delivery, time-to-market) Suivi des impacts RH : Analyse des évolutions de rôle (Tech Lead, Software Engineer, Expert Dev) Recommandations RH associées

Ingénieur Sysops / Devops git, ansible, docker Rennes ELK ou LOKI ou Opensearch ou syslogng ou graylog Mission : assurer la maintenance corrective et évolutive du puit de logs Compétences : git, ansible, docker Expérience en intégration et déploiement automatique (ansible) d’application dockerisée et déployée en HA et environnement On Prem sous Linux Le plus experience : ELK ou LOKI ou Opensearch ou syslogng ou graylog Ingénieur Sysops / Devops git, ansible, docker Rennes ELK ou LOKI ou Opensearch ou syslogng ou graylog

Nous sommes une maison d'édition spécialisée dans la publication de livres et vidéos autour de l'informatique et de la bureautique. Nous recherchons un(e) professionnel(le) de l'IT pour la prochaine publication de notre vidéo qui portera sur GitHub. "Pourquoi pas moi ? Je suis développeur(euse), ou formateur(trice)... et GitHub n'a aucun secret pour moi. J’ai envie de partager mon expertise au plus grand nombre ! Participer à la création d'une vidéo me permettra de renforcer ma crédibilité et de mettre à profit mes connaissances." Vous bénéficierez d'un accompagnement éditorial (sommaire, essai, méthodologie, suivi, montage vidéo...) La rémunération est proposée sous forme de forfait.

🔎 Coder est une seconde nature pour toi et tu es particulièrement attiré par le langage Python ? Nous t'attendons de pied ferme, postule à cette offre de Développeur·se Python ! ⬇️ 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Concevoir et développer des solutions avec un code performant et documenté Collaborer à la conception de l'architecture d'un projet informatique Gérer la maintenance corrective et évolutive de l'application Participer activement à l'amélioration continue interne Implémenter des tests unitaires et d’intégration pour assurer la qualité du code Suivre les bonnes pratiques de développement et participer au revue de code Travailler en méthodologie Agile/Scrum et participer aux réunions d’équipe

Pour le compte d'un de nos clients dans le secteur bancaire, nous recherchons un/une « Consultant(e) SAILPONT ». Les activités qui lui seront confiées sont : • Assurer le maintien en condition opérationnelle de la solution : Prise en charge, suivi et résolution des incidents • Développer les adaptations : Prendre en charge les demandes d'évolution des clients • Avoir la capacité de développer les spécificités / Workflox dans l'application SAILPOINT • Modification des paramétrages des référentiels de sécurité • Assurer le support auprès des clients • Utiliser les outils standards et les processus de reporting et de gestion des demandes Déclinaisons des activités • Développement / paramétrage de l'application Sailpoint • Déploiement des nouvelles versions • Assurer le partage de connaissance vers l'équipe, faire progresser l'équipe sur sa maitrise du produit • Assure le MCO du produit Technologies / Compétences : • Saipoint Identity IQ et ses connecteurs (Mainframe, Cyberark , AD, RSA, ...) • Maitrise des concepts CI / CD • Réalisation Sailpont dans environnement Kubernetes / Openshift • Git / Gitlab

Métier : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques : Cloud, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Simulation Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier) Compétences : Technologies et Outils : GIT, CI/CD, Pytorch, Python (5 ans), Xarray, AWS (5 ans), Docker Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe Secteur d'activité : Assurance Description de la prestation : Projet dans le secteur de l’assurance pour un Machine Learning Engineer Lead Expert spécialisé en recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes utilisant des modèles d’IA. Travail sur des simulations météo pour identifier les risques de catastrophes et développer des modèles de Machine Learning avec gestion de big data et code Python. Responsabilités principales : Fournir et gérer du code et des données de qualité pour l’équipe R&D. Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python pour les simulations, inférence et analyse. Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, notamment sur GPU. Appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique : tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité. Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour des entraînements IA à grande échelle. Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et l’utilisation des GPU.

Contexte Notre client poursuit la transformation de sa Supply Chain Digital Platform (SCDP). Dans un environnement international, hétérogène (On Premise & Cloud) et orienté DevOps / SRE , l’objectif est de renforcer la fiabilité et la performance des services critiques utilisés quotidiennement à travers le monde. Missions Rattaché au domaine Head of Ops , vous contribuerez à l’Excellence des Opérations et accompagnerez les équipes produit dans l’adoption des pratiques SRE. Vos principales responsabilités seront : Automatiser et industrialiser les infrastructures (IaC, CI/CD, monitoring, observabilité). Garantir la performance, la résilience et l’optimisation des services. Analyser les incidents, réaliser des post-mortems et proposer des plans d’amélioration continue. Diffuser les pratiques SRE : SLO, Error Budgets, réduction du toil, runbooks, coaching. Contribuer aux initiatives transverses de la communauté Ops / SRE et partager les bonnes pratiques. Optimiser les coûts des infrastructures tout en assurant leur disponibilité.

Contexte Nous recherchons un(e) Data Scientist expérimenté(e) pour rejoindre un DataLab et contribuer à des projets innovants allant de la R&D jusqu’à l’industrialisation de modèles de Machine Learning. Les problématiques traitées sont à fort impact : maîtrise de la charge de sinistres, lutte contre la fraude, anticipation et gestion des risques climatiques. Profil recherché Data Scientist senior avec 5 ans minimum d’expérience , dont des projets menés jusqu’à l’industrialisation. Idéalement : connaissance du secteur Assurance / IARD , conduite du changement et accompagnement utilisateurs. Bonus : maîtrise de R, SAS, QlikSense. Modalités Démarrage : Janvier 2026 Durée : 12 mois (renouvelable)

Dans le cadre du développement et de la modernisation d’un site institutionnel, nous recherchons un Ingénieur DevOps pour renforcer l’un de nos CDS, au sein d’une System Team intégrée au service digital . Vous participerez à la mise en œuvre et au maintien en conditions opérationnelles des environnements critiques (CRM PEGA et applications satellites), tout en accompagnant les évolutions liées au site web. Vos missions incluront la gestion et l’administration des environnements Linux Red Hat, la configuration et l’orchestration des infrastructures (Kubernetes, Docker, Helm charts), l’industrialisation des déploiements applicatifs via GitLab CI/CD et Ansible, ainsi que l’intégration et l’exploitation de solutions distribuées (Cassandra, ElasticSearch, Kafka, RabbitMQ). Vous contribuerez activement à la sécurisation et à l’optimisation des flux (API Gateway, Load Balancer, Firewall) et au support des équipes internes. En étroite collaboration avec les proxys Ops et les équipes produits , vous serez un acteur clé de la réussite des projets, garantissant la fiabilité, la performance et la disponibilité des environnements.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble 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 Développeur Java Chutney (H/F) à Paris, France. Contexte : Le projet est la brique centrale par laquelle transitent toutes les informations, elle est critique et a été pensée comme un événementiel asynchrone. Il prend en charge et exécute les demandes de services, collecte les données de mesure et télé opère les équipements sur le terrain. Le produit est pris en charge par différentes équipes qui peuvent se composer d’une dizaine de personnes. Les équipes ont en charge tout le cycle de développement. Activité principale Architecture SI et contribution à la mise en œuvre des développements des applications à partir des besoins fonctionnels Conception, développement, test et maintien de l’application Responsable de l’application jusqu'à la production (surveillance, support, amélioration, …) Développement en respectant les bonnes pratiques Participation à la correction des anomalies Communication et remontée des alertes ou points de blocages aux personnes concernées Participation aux différentes réunions/ateliers de l'équipe Amélioration de l'outillage d’exploitabilité du SI : monitoring, alerting, exploitation Activité secondaire Rédaction et actualisation de documents techniques Support Réalisation de tests croisés Stack technique de l'équipe Java 8+ (ou 11) notamment la syntaxe autour des Annotations et des Lambda Expressions et de l’outillage classique. API Java : CDI, JAX-RS, JPA, JMS & EJB Runtimes/Framework suivants : WebLogic Server Utilisation de Maven, Jenkins & Ansible Spring, Git, Shell, VirtualBox, Docker Pour des développeurs Front : Angular et React Systèmes de supervision (ex. Grafana, InfluxDB, Prometheus, Collectd, Telegraf, AppDynamics, JmxTrans, Micrometer, etc…) Autres compétences demandées : Oracle, Kafka, Systèmes Unix (RHEL), Notions en sécurité (structure d’une PKI, protocole TLS) Stack Technique CHUTNEY : OrientDB, H2, PostGres, Angular 13, Kotlin 1.4, Spring-boot, Ansible, Maven, Gradle, Java 11, AMQP, HTTP, JMS, Kafka, SSH ,Selenium, Groovy, SQL, XPATH, JSONPATH

Contexte de la mission ⚡Habilitation obligatoire Pour le compte d'un client, vous intégrerez une équipe Inetum de 65 personnes évoluant sur l'ensemble des composants d'infrastructures (Systèmes / Virtualisation / Cloud / Stockage / Sauvegarde / Réseaux et sécurité notamment). Vous devrez disposer d’une habilitation pour intervenir au sein de Squads AGILE dans un environnement sécurisé et innovant, sans télétravail possible. Vos activités de Build et de Run (Mode SRE) seront cadencées par sprint de 2 semaines. Chacune de ces équipes sont composées d'un Scrum, d'un PO, d'un architecte et d'experts techniques.

Mon client recherche un Ingénieur Intégration FPGA pour une mission freelance. Contexte : Nous développons en interne notre solution d'Anti-DDoS, qui s'appuie en partie sur des FPGA. Au sein de l'équipe FPGA, nous cherchons à être compatible avec un maximum de technologies, et nous avons développé une couche de compatibilité entre le FPGA et nos projets. Afin de diversifier les cartes potentielles, nous cherchons à porter nos projets sur des technologies plus récentes de FPGA, en particulier le Versal d'AMD et l'Agilex d'Altera. Dans ce contexte, le but de la mission est de réaliser le travail d'intégration et de documentation de ces technologies, en lien avec l'équipe FPGA. Ce travail consiste en une configuration permettant d'accéder à la mémoire externe (HBM), au PCIe, et aux interfaces Ethernet, vers des interfaces AXI4 (Stream ou MM) adaptées. Objectifs et livrables : Objectif 1 : intégration de la carte AMD Alveo V80 comme cible potentielle de nos projets Mise en place des outils nécessaires à l'utilisation de la carte et présentation de la technologie à l'équipe Déploiement de la couche de compatibilité sur Versal (intégration de la mémoire HBM, du PCIe et des interfaces réseaux) (optionnel) évaluation de l'intégration avec les processeurs Arm disponibles sur la carte (optionnel) Objectif 2 : intégration d'une cible Agilex comme cible potentielle de nos projets Mise en place des outils nécessaires à l'utilisation de la carte et présentation de la technologie à l'équipe Déploiement de la couche de compatibilité sur Versal (intégration de la mémoire HBM, du PCIe et des interfaces réseaux) Pour chaque objectif, les livrables sont : une présentation de la technologie et de ses spécificités à l'équipe une documentation (interne, format mkdoc) de la carte/technologie utilisée les sources, scripts et tests nécessaires pour le portage de la couche de compatibilité sur la technologie