Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Gitlab à Paris

Notre client, un leader mondial avec 40 000 employés sur les cinq continents, se spécialise dans la gestion intelligente et durable des ressources, en offrant des solutions avancées pour l'optimisation de la gestion de l'eau et des déchets qui améliorent la performance environnementale et économique des villes et industries. Son entité Digital Solutions, qui connaît une croissance significative, se concentre sur l'utilisation des objets connectés, le traitement des données et les plateformes dédiées à l'environnement, tandis que sa division Smart Metering développe des logiciels pour une gestion optimisée du cycle de l'eau, de la production à la distribution, incluant l'intégration de solutions allant des compteurs communicants aux concentrateurs de réseau.

5. RESULTATS ATTENDUS / LIVRABLES - Estimation des charges MOE, - Développement d’une instance de base Strapi - Développement de plugins personnalisés Strapi - Respect des délais de réalisation validés, - Programme testé avant livraison en recette, - Déploiement en recette, pré-production, production des applicatifs, - Documentation technique des applications, - Respect des méthodes de développement, - Respect des processus/phases de release logiciel, - Maintien opérationnel de toute la plateforme Strapi

Projet d'aide à la migration des switch (HP, procurve, comwhere, auba, cisco...) - Le but étant de conserver deux technos de switch seulement : Arista & Aruba. Notre client grand compte souhaite la réalisation, l'intégration et mise en production de l'architecture LAN de sièges sociaux (800 utilisateurs) et filiales en régions (800 utilisateurs) - Normalisation de l'infrastructure des sites de l'entreprise. - rédaction de dossiers d'architecture technique, dossiers de recette, dossiers d'exploitation. - Projet d'upgrade des accès réseau Datacenter pour les usagers de l'entreprise -

Responsabilités clés : Leadership technique : Fournir des orientations techniques et un leadership à l’équipe de développement, y compris aux architectes, ingénieurs et scientifiques des données, pour garantir la mise en œuvre réussie des solutions d’IA. Expertise en IA : Rester à jour sur les dernières avancées dans le domaine de l’IA et des techniques de modélisation générative, y compris, mais sans s’y limiter, les réseaux neuronaux profonds, les LLMs et les Transformers, et les appliquer efficacement pour résoudre des problèmes du monde réel. Architecture logicielle : Définir l’architecture et la conception de systèmes logiciels évolutifs et efficaces pour prendre en charge la formation, les tests et le déploiement de modèles d’IA dans des environnements de production. Développement et mise en œuvre : Diriger les efforts de développement pour construire des composants logiciels robustes et fiables pour le retraitement des données, la formation des modèles, l’inférence et le post-traitement des sorties génératives. Collaboration en recherche : Collaborer avec des chercheurs et des scientifiques en IA pour traduire les résultats de recherche de pointe en solutions pratiques et relever les défis techniques rencontrés lors du cycle de développement. Optimisation des performances : Optimiser les performances et l’efficacité computationnelle des modèles d’IA pour répondre aux exigences strictes de latence et de débit pour les applications en temps réel. Assurance qualité : Établir les meilleures pratiques pour le test et la validation des systèmes d’IA, y compris les tests unitaires, les tests d’intégration et le benchmarking des performances, pour garantir la fiabilité et l’exactitude des prédictions des modèles. Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les concepteurs UX/UI et les experts du domaine pour comprendre les besoins des utilisateurs, prioriser les fonctionnalités et fournir des produits IA impactants répondant aux besoins des clients. Documentation et partage des connaissances : Documenter les conceptions techniques, les détails de mise en œuvre et les meilleures pratiques pour faciliter le partage des connaissances et garantir la maintenabilité et la scalabilité des systèmes d’IA au fil du temps. Amélioration continue : Promouvoir une culture d’amélioration continue en favorisant l’innovation, l’expérimentation et l’apprentissage au sein de l’équipe, et identifier les opportunités d’amélioration des processus et des flux de travail existants. Sécurité des solutions : Assurer la sécurité des solutions d’IA en collaboration avec les architectes d’entreprise.

_____________________________________________________________________________________________________________ la mission est d’assurer le rôle de développeur o Porter les fonctionnalités développées en TALEND en PHP ; o Faire du retro Engineering et documenter notre base de connaissance (Confluence) ; o Échanger avec les utilisateurs avec le PO pour identification des besoins et/ou marche à suivre pour résoudre un problème ; ______________________________________________________________________________________________________________

la mission est d’assurer le rôle de développeur o Porter des fonctionnalités d'un outil développé en Delphi vers la nouvelle version des outils développés en langage WEB (PHP/Angular) ; o Intervenir sur l’outil legacy pour des demandes d’analyses/de correctifs ou d’évolutions mineures ; o Faire du retro Engineering et documenter notre base de connaissance (Confluence) ; o Échanger avec les utilisateurs avec le PO pour identification des besoins et/ou marche à suivre pour résoudre un problème ; o Traiter des demandes d’exploitation

L’application delivery and reliability engineer est un profil visant à garantir l’agilité nécessaire aux contributeurs d’un projet, tout en garantissant la fiabilité et la stabilité des produits. Il agit donc comme élément principal de la mise en place des piliers du reliability engineering : Définition et suivi des mesures de fiabilité. Automatisation des processus de contribution et de livraison. Monitoring et analyse de la performance. Release management and deployment. Il est donc capable de prendre en charge des tâches de contribution planifiées autour de son domaine de responsabilité, mais aussi d’être sollicité sur des problèmes de production nécessitant des investigations approfondies sur des domaines transverses. Une bonne connaissance du produit, de l’infrastructure et du développement, ainsi qu’une grande qualité d’autonomie sont des qualités majeures de cet ingénieur.