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Votre mission : - Design, intégration, templating, déploiement, parametrage des composants de la plateforme d'Observabilité - Administration, gestion des incidents/problèmes, industrialisation, et amélioration continue des outils qui composent la plateforme d'Observabilité - Accompagnement et conseils des utilisateurs dans l'utilisation de la plateforme d'Observabilité de la collecte (logs, métriques, traces) à l'exploitation dans les backends pour l'amélioration de la disponibilité et la performance de leurs applications/projets métiers (à l'international) - Rédactions des ADR, de la documentation, des RUN books, afin de diffuser la connaissance auprès des équipes techniques internes. Environnement technique : Vous avez une bonne connaissance de la sécurité et des architectures cloud. Vous disposez notamment des connaissances techniques suivantes : - Maîtrise de GCP, Azure serait un plus. - Maitrise avancée de Kubernetes - Maitrise avancée de Datadog, expérience dans un environnement engageant de forts volumes - Bonne connaissance de la plateforme Grafana, build et run en environnement engageant de forts volumes - Connaissances OpenTelemetry - Expérience en instrumentation d’applications - Maîtrise de Terraform/AWX - Connaissances bonnes pratiques de développement, IaC, Python, Go serait un plus - Culture SRE et SLO

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)

Au sein de l'équipe Observabilité d'ADEO, vous êtes acteur dans la construction de la plateforme d'Observabilité composée de plusieurs solutions de monitoring/dashboarding/alerting, log management, APM pour des applications à la fois hébergées on Premise et dans le cloud. Vous vous concentrez sur les composants open source de la plateforme: OpenTelemetry et Grafana (Loki, Mimir, Tempo, alloy, etc...) opérés in-house. Votre mission : - Design, intégration, templating, déploiement, parametrage des composants de la plateforme d'Observabilité - Administration, gestion des incidents/problèmes, industrialisation, et amélioration continue des outils qui composent la plateforme d'Observabilité - Accompagnement et conseils des utilisateurs dans l'utilisation de la plateforme d'Observabilité de la collecte (logs, métriques, traces) à l'exploitation dans les backends pour l'amélioration de la disponibilité et la performance de leurs applications/projets métiers (à l'international) - Rédactions des ADR, de la documentation, des RUN books, afin de diffuser la connaissance auprès des équipes techniques internes. Environnement technique : Vous avez une bonne connaissance de la sécurité et des architectures cloud. Vous disposez notamment des connaissances techniques suivantes : - Maîtrise de GCP, Azure serait un plus. - Maitrise avancée de Kubernetes - Bonne connaissance de la plateforme Grafana, build et run en environnement engageant de forts volumes - Connaissances OpenTelemetry - Expérience en instrumentation d’applications - Maîtrise de Terraform/AWX - Connaissances Python, Go serait un plus - Culture SRE et SLO Profil Expérience d'au moins 5 ans dans le domaine des architectures cloud, dont 3 ans sur des sujets d'Observabilité Autonome, rigoureux, curieux, capacité d'analyse, bonnes qualités rédactionnelles et relationnelles. Prérequis : - Anglais - Participation au roulement d'astreintes

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Responsible AI Lead Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Analyst contribue à la mise en œuvre opérationnelle du dispositif d’IA responsable. Il/elle intervient sur l’analyse des risques, la conformité, les contrôles et la traçabilité des systèmes d’intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Analyst met en œuvre les exigences de gouvernance, de conformité et de gestion des risques des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que chaque cas d’usage respecte les cadres réglementaires et les standards internes, en produisant les analyses, contrôles et documentations nécessaires. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Appliquer la politique d’usage de l’IA Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de risque Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning Assurer la traçabilité des éléments clés (prompts, sources, modèles, décisions) Préparer les éléments pour les revues conformité (juridique, DPO, sécurité) 2. Analyse des risques IA Réaliser les analyses de risques par cas d’usage Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, incohérences métier Classifier les systèmes selon leur criticité Formaliser les exigences de conformité associées 3. Contrôles et tests IA Exécuter les tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive Documenter les résultats et remonter les non-conformités Contribuer à la préparation des décisions de validation (go / no-go) 4. Documentation et audit Contribuer à la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir les preuves, logs et éléments de conformité Préparer les éléments nécessaires aux audits Assurer la cohérence et la complétude des dossiers 5. Supervision en production Suivre les incidents IA après déploiement Mettre à jour les indicateurs de conformité et de risque Contribuer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive) Participer à l’amélioration continue des dispositifs de contrôle 6. Traçabilité et registre IA Mettre à jour le registre des systèmes IA Maintenir la journalisation (logs, décisions, prompts) Garantir la conformité des mécanismes de traçabilité Contribuer à l’évolution des standards de traçabilité 7. Suivi de la consommation IA Suivre les usages et la consommation des ressources IA Identifier les usages non conformes ou excessifs Alerter en cas d’écart par rapport aux règles définies Contribuer au pilotage de l’efficience des usages IA 8. Application des politiques IA Appliquer les politiques et guidelines IA Contribuer à leur mise à jour Participer à la sensibilisation des équipes Promouvoir les bonnes pratiques d’IA responsable

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

⚠️ Recherche exclusivement localisée dans la région Hauts-de-France (Nord). 🎯 Objectif global Participer à la construction et à l’évolution d’une plateforme d’observabilité permettant de superviser, analyser et améliorer la performance et la disponibilité d’applications déployées dans des environnements cloud et on-premise. 📌 Contexte de la mission Vous intervenez au sein d’une équipe dédiée à l’ Observabilité , chargée de concevoir et d’opérer une plateforme regroupant plusieurs solutions de monitoring, dashboarding, alerting, gestion des logs et APM . La plateforme s’appuie principalement sur des technologies open source opérées en interne , notamment autour de l’écosystème OpenTelemetry et Grafana . Elle est utilisée par des équipes techniques internationales afin d’améliorer la fiabilité, la performance et la supervision de leurs applications. 🧩 Missions principalesConception et construction de la plateforme Contribuer au design et à l’architecture de la plateforme d’observabilité. Intégrer, configurer et déployer les composants techniques de la stack. Participer à la mise en place des standards et bonnes pratiques d’observabilité. Déploiement et industrialisation Mettre en œuvre le templating, le déploiement et le paramétrage des outils. Assurer l’ industrialisation et l’automatisation des processus d’exploitation. Participer à l’amélioration continue de la plateforme. Exploitation et support Administrer les outils de la plateforme et gérer les incidents ou problèmes. Accompagner les équipes dans l’ instrumentation de leurs applications et l’exploitation des données d’observabilité (logs, métriques, traces). Contribuer à l’amélioration de la disponibilité et des performances des applications . Documentation et diffusion des bonnes pratiques Rédiger des ADR, documentations techniques et runbooks . Participer à la diffusion de la connaissance auprès des équipes techniques. 💻 Compétences techniques requisesImpératif – Niveau Confirmé Stack Grafana OSS (Loki, Mimir, Tempo, Alloy…) OpenTelemetry Important – Niveau Expert Kubernetes Souhaitable Datadog Environnement technique Kubernetes avancé Plateforme Grafana opérée à grande échelle OpenTelemetry (collecte, instrumentation, pipelines) Infrastructure cloud (principalement GCP , Azure serait un plus) Infrastructure as Code : Terraform Automatisation : AWX Programmation / scripting : Python ou Go (un plus) Connaissances complémentaires Architecture cloud et sécurité Instrumentation d’applications Culture SRE et gestion des SLO 🌍 Compétences linguistiques Anglais professionnel – impératif

Offensive Technical Leader | Red & Purple Team (Freelance) Nous recherchons un Expert en Sécurité Offensive (Technical Leader) pour piloter et structurer nos offres de services Red Team et Purple Team . Plus qu'un simple opérateur, vous agirez en tant que "Joueur-Coach" : vous concevez l'architecture stratégique, définissez les méthodologies et menez les opérations les plus complexes tout en faisant monter en compétence nos équipes internes. 🎯 Vos Responsabilités Stratégiques Architecture & Méthodologie : Concevoir et documenter un framework Red/Purple Team standardisé, basé sur les référentiels MITRE ATT&CK et TIBER-EU . Roadmap de Service : Participer à l'évolution de nos services offensifs (intégration BAS, Cloud-native Red Teaming) pour s'aligner sur la maturité de nos environnements. Stratégie d'Outillage : Définir et implémenter la "Stack Offensive" (C2 comme Cobalt Strike, Havoc, Sliver ; pipelines de payloads personnalisés ; automatisation via Terraform/Ansible). ⚙️ Lead Technique & Exécution Opérations Red Team : Piloter les simulations d'adversaires de bout en bout (internes et externes). Orchestration Purple Team : Animer des ateliers collaboratifs avec le SOC/Blue Team pour réduire le TTD (Time-to-Detect) et le TTR (Time-to-Remediate). Multi-Cloud Simulation : Exécuter des campagnes ciblant les failles entre fournisseurs cloud (abris de confiance cross-tenant, identités fédérées). R&D et Évasion : Développer des bypass EDR/XDR sur mesure et des infrastructures C2 utilisant des services légitimes (ex: AWS Lambda) pour se fondre dans le flux réseau. 🎓 Mentoring & Support Agir comme point d'escalade technique "Niveau 3" pour nos pentesters et ingénieurs gouvernance. Animer des sessions de "Deep Dive" techniques (Cloud offensive, attaques CI/CD, IA offensive). 🛠️ Profil Recherché : L'Expertise Technique Vous justifiez d'au moins 8 ans d'expérience en sécurité offensive, dont 2 ans sur un rôle de Leadership technique. Cloud Mastery (Expert) : Maîtrise avancée de la sécurité GCP (Service Accounts, K8s) et AWS . Infrastructure (Expert) : Expert sur IAM et Active Directory . Maîtrise de Docker/Kubernetes. Développement : Capacité à coder/modifier des outils en Python, Go, Rust, C# ou C++ . IA Offensive : Solides connaissances en Adversarial ML et exploitation de LLM. Mindset Défensif : Compréhension fine des SIEM (Splunk...) pour mieux les contourner. Soft Skills & Consulting : Capacité à traduire une compromission technique complexe en risque business pour le Top Management. Anglais technique fluide (écrit/oral). Rédaction de rapports de haute qualité, actionnables par les CISOs. 🏅 Les "Plus" qui feront la différence Certifications : OSEP, OSWE, CRTO, GRTP ou SANS. Contributions Communautaires : CVEs, outils Open Source, ou interventions lors de conférences (LeHACK, BlackHat, etc.).

Dans le cadre du renforcement de son pôle Data & IT, notre client recherche un Database Engineer expérimenté pour intervenir sur la performance, la disponibilité et l’évolution de ses systèmes de gestion de bases de données. Le consultant rejoindra les équipes IT, Data Architects et Développement afin d’apporter son expertise sur les environnements SQL, NoSQL et Cloud. Techniques Très bonne maîtrise des bases SQL & NoSQL. Expertise PostgreSQL, Oracle, Opensearch, Redis ou Snowflake. Connaissance des environnements hybrides : On-Premise & Cloud (AWS RDS, Azure SQL, Aiven). Bon niveau en automatisation : Terraform, Ansible, scripts Shell. Compétence en Python, Go ou Java pour le tooling DB. Solides compétences en administration Linux/Windows orientée performance. Connaissances en sécurité des données (chiffrement, audit, accès).

La mission consiste à : - Rédaction de spécifications - Réalisation des tests - Lecture du code et compréhension du fonctionnement des process - Paramétrage et recettes sur les modules SD/MM - Cutover, change, formation utilisateurs - Suivi post go live, accompagnement des équipes support à traiter les anomalies - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Expérience significative sur SAP - Compétences sur ECC, S4Hana, FIORI - Agilité - Capacité à challenger les besoins métiers et à proposer des solutions standard SAP pertinentes sur le périmètre - Anglais professionnel