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Description: L’équipe OneCloud Kubernetes a pour mission d’administrer, exploiter et faire évoluer des clusters Kubernetes dédiés aux différentes équipes produits et métiers. Dans un environnement 100 % Cloud (GCP & Azure), l’exploitation s’inscrit dans une approche GitOps, avec un fort ancrage open source et CNCF. La prestation consiste à contribuer à l’administration, à l’exploitation et à l’évolution des plateformes Kubernetes opérées par l’équipe OneCloud. Elle s’inscrit dans un contexte de production exigeant, nécessitant une forte autonomie sur les environnements cloud ainsi qu’une bonne maîtrise de l’écosystème Kubernetes et de ses outils. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. ● Gérer pods, services, ingresses et namespaces “infra”, et appliquer les bonnes pratiques sur les manifests applicatifs. ● Provisionner AKS/GKE et les ressources cloud via Terraform, en s’alignant sur les standards CSP. ● Industrialiser les déploiements as code avec GitLab CI/CD et ArgoCD. ● Faciliter le time-to-market des équipes (certifi cats, DNS, observabilité, enablement fonctionnalités). ● Opérer les clusters (upgrades K8s et composants, capacity management, PRA). ● Mettre en place le multi-tenant (namespaces, quotas, RBAC, network policies). ● Déployer l’observabilité (Prometheus, Grafana, Loki, centralisation logs). ● Suivre la consommation cloud (Azure Monitor, métriques GCP, dashboards). ● Optimiser les ressources (quotas, scaling, gabarits, extinction de nuit). ● Renforcer la sécurité Kubernetes (policies, RBAC, audit logs). ● Gérer les secrets (Vault, Sealed Secrets, services natifs cloud). ● Appliquer les recommandations RSSI et suivre les pratiques de sécurité. ● Automatiser via scripting (Bash, Python, Go). ● Mettre en place un alerting avancé et proactif. ● Promouvoir une culture SRE (fi abilité, autoscaling, bonnes pratiques CNCF/CAF). MÉTHODES, ORGANISATIONS ET INTERACTIONS. ● Communiquer clairement et effi cacement à l’écrit comme à l’oral. ● Analyser les situations avec recul et esprit critique. ● Proposer des solutions concrètes et adaptées. ● Respecter les engagements et les délais. ● Maintenir un haut niveau d’exigence et de qualité. ● Collaborer activement et favoriser l’intelligence collective. ● Partager les connaissances et faire progresser l’équipe. ● Adopter une posture d’amélioration continue. ● Synthétiser pour faciliter la prise de décision. ● Gérer les situations complexes avec calme et méthode. ● Influencer de manière transverse et adapter son message aux interlocuteurs. ● Faire preuve d’autonomie et de sens des priorités. RÉFÉRENCES. Les éléments suivants seront particulièrement appréciés dans le cadre de la prestation : ● Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente. ● Expérience de 3 à 7 ans en Cloud engineering Administrateur / SRE Kubernetes. ● Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution constituerait un avantage.

ACCROCHE SI TU SAIS FAIRE CIRCULER LES DONNÉES PLUS VITE QUE LA LUMIÈRE, CETTE ANNONCE EST FAITE POUR TOI CE QUE TU RECHERCHES : Concevoir, déployer et optimiser des infrastructures réseau performantes Travailler sur des environnements critiques à forte disponibilité Relever des défis techniques en connectivité, sécurité et automatisation Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi Au sein d’un acteur majeur du secteur des retraites complémentaires, tu participeras à l' exploitation et le maintien en condition opérationnelle des infrastructures reseaux et securité : Conception des architectures LAN, WAN, Wi-Fi, tu réaliseras Déploiement et administration des équipements réseau, tu piloteras Optimisation des flux et sécurisation des accès, tu assureras Gestion des incidents et amélioration continue des performances, tu coordonneras Automatisation des opérations réseau avec Ansible et Terraform, tu impulseras Veille technologique et intégration des solutions innovantes, tu effectueras Collaboration avec les équipes infrastructure, cloud et sécurité, tu animeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué ou expérience de 10 ans minimum en ingénierie réseau et télécommunications Expert(e) sur : Cisco, Juniper, Arista, BGP, OSPF, DHCP, DNS,MPLS, Ansible, Radius, NATS Bonne connaissance des environnements cloud : AWS, Azure, GCP AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu aimes construire des réseaux fiables et performants Autonome : tu pilotes tes projets d'évolution et de migration avec maîtrise Esprit de synthèse : tu analyses et simplifies des architectures complexes Visionnaire : tu anticipes les évolutions réseau et cybersécurité Méthodique : tu structures et documentes chaque changement Communicant(e) : tu sais vulgariser les concepts réseau pour les équipes métiers Réactif(ve) : tu sais intervenir rapidement en cas d’incident Pragmatique : tu proposes des solutions adaptées aux besoins terrain Pédagogue : tu partages ton expertise et accompagnes la montée en compétence Organisé(e) : tu mènes plusieurs projets sans jamais perdre le fil

🚀 Nous recrutons un DevOps Engineer (Kubernetes / Terraform) Tu veux évoluer sur des environnements cloud modernes, automatisés et scalables ? Rejoins un projet à fort enjeu technique 👇 🎯 Tes missions • Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures cloud et conteneurisées • Administrer et optimiser des clusters Kubernetes • Automatiser les infrastructures avec Terraform (Infrastructure as Code) • Mettre en place et améliorer les pipelines CI/CD • Assurer la disponibilité, la performance et la sécurité des plateformes • Participer à l’amélioration continue (monitoring, observabilité, fiabilité) • Collaborer étroitement avec les équipes dev pour industrialiser les déploiements 🛠 Stack Kubernetes • Terraform • Docker • CI/CD • Cloud (AWS / Azure / GCP) outils d’observabilité (Prometheus, Grafana…) 👤 Profil recherché • Expérience en DevOps / SRE / Cloud Engineering • Très bonne maîtrise de Kubernetes • Solide expérience sur Terraform • Bonne connaissance des environnements cloud • Culture automatisation, performance et fiabilité • Esprit collaboratif et orienté solution 📍 Infos clés • Localisation : Île-de-France • Démarrage : ASAP • Mission longue / CDI possible • Environnement technique moderne

Développeur Java Backend / APIs Sophia Antipolis Missions principales • Concevoir, développer et maintenir des APIs d’accès aux données à forte volumétrie • Participer à la migration progressive de JAX-RS vers Spring • Garantir la performance, la disponibilité et la fiabilité des services en production • Intervenir sur des environnements critiques nécessitant tuning et debug avancés • Collaborer au sein d’une équipe DevOps en environnement hybride on‑premise / cloud public • Contribuer aux bonnes pratiques de développement et à l’amélioration continue Compétences techniques requises • Expertise Java (5 à 10 ans) • Frameworks Java : JAX-RS, Spring (migration en cours) • Pratiques de développement : tests unitaires, tests de non‑régression, modélisation orientée objet • Systèmes : Linux (idéalement Ubuntu) • Gestion de versions : Git • Déploiement et cloud : Docker, Kubernetes, Helm, GCP • Connaissance des architectures haute disponibilité et des systèmes à forte volumétrie Compétences appréciées (plus) • Langages : Rust • API & data : GraphQL • Réseau : protocoles REST, HTTP, HTTPS, TCP • Outils réseau : Wireshark, tcpdump, netstat

La prestation s’inscrit au sein de l’équipe technique et participe à l’industrialisation des flux de données. Ses missions principales sont : ● Ingestion Multi-sources : Développer des connecteurs et des scripts pour collecter des données via API (SaaS, partenaires) ou extractions de bases de données. ● Transformation (ETL/ELT) : Nettoyer, enrichir et structurer les données brutes dans BigQuery pour les rendre exploitables par les analystes et Data Scientists. ● Automatisation & Orchestration : Déployer et monitorer les chaînes de traitement (DAGs) pour garantir la disponibilité et la qualité des données au quotidien. Livrables : ● Pipelines de données opérationnels et documentés. ● Scripts de transformation SQL et Python. ● Confi guration des orchestrateurs (Composer/Airfl ow). ● Documentation des schémas de données cibles." ● Maîtriser DBT pour la transformation et l’orchestration des données. ● Travailler sur des environnements Data et Cloud, notamment GCP. ● Exploiter BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes de données. ● Manipuler et analyser les données en SQL. ● Utiliser DBT pour structurer les pipelines data

Développeur Fullstack IA-native Senior IA-native (forte valeur ajoutée) Expérience en développement assisté par IA Mise en place d’agents IA et workflows automatisés Utilisation d’outils type Cursor, Claude, etc. ☁️ Cloud & environnement Environnements Cloud (GCP / AWS / Azure) Bonne compréhension des architectures distribuées 🧩 Outils spécifiques Google Apps Script (fortement apprécié) Workspace (Sheets, Drive, Gmail…) ⚙️ DevOps & qualité CI/CD Docker Tests automatisés (TDD / BDD) Contexte de la mission Bonjour, Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation digitale au sein d’une DSI d’un grand groupe retail, nous recherchons un Développeur Fullstack Senior avec expertise IA-native pour intervenir sur plusieurs projets d’outils métiers. 📌 Contexte Le programme vise à moderniser et industrialiser des outils métiers liés aux opérations commerciales, avec une approche innovante basée sur l’intégration de l’IA générative dans tout le cycle de développement (cadrage, prototypage, développement, tests, déploiement). L’objectif est de : améliorer l’efficacité opérationnelle accélérer le time-to-market renforcer la qualité des données et des outils Le contexte est multi-projets, avec une forte exigence en termes de rapidité, qualité et capacité d’adaptation. Objectifs et livrables 🎯 Livrables attendus : Le consultant interviendra en autonomie sur l’ensemble du cycle projet : Analyse des besoins métier Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques Réalisation de prototypes (maquettes interactives HTML) Conception technique Définition de l’architecture applicative (front / back / data) Choix des technologies et des patterns d’architecture Conception des intégrations avec les systèmes existants (API, flux) Développement Développement fullstack des applications Mise en place de workflows de développement assistés par IA Paramétrage d’agents IA et automatisation de tâches Qualité & tests Mise en place de tests automatisés (unitaires, intégration, E2E) Garantie de la qualité et de la maintenabilité du code Mise en production Participation aux déploiements Stabilisation et support post-production Compétences techniques requises Développement TypeScript Node.js React / Next.js Architecture & intégration Conception d’architectures applicatives API REST / intégration SI / flux de données 🤖 IA-native (forte valeur ajoutée) Expérience en développement assisté par IA Mise en place d’agents IA et workflows automatisés Utilisation d’outils type Cursor, Claude, etc. ☁️ Cloud & environnement Environnements Cloud (GCP / AWS / Azure) Bonne compréhension des architectures distribuées 🧩 Outils spécifiques Google Apps Script (fortement apprécié) Workspace (Sheets, Drive, Gmail…) ⚙️ DevOps & qualité CI/CD Docker Tests automatisés (TDD / BDD) 👤 Profil recherché Expérience : 7 à 10 ans minimum Forte autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle Bonne communication avec les équipes métier Appétence forte pour l’IA et les nouveaux usages Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Tests automatisés (unitaires, intégration, E2E) Confirmé Maîtrise TypeScript / Node.js / React Expert Google Apps Script / Google Workspace (fort atout) Avancé Conception d’architectures applicatives (fullstack, APIs, data) Expert Mise en place de CI/CD et conteneurisation (Docker) Confirmé Expérience en développement IA-native (agents, workflows, prompt engineering) Expert Intégration SI / API REST / flux de données / ETL Confirmé Expérience en environnement multi-projets / agile Avancé Développement via outils IA (Cursor, Claude, Copilot, etc.) Confirmé Connaissances en sécurité applicative et bonnes pratiques Avancé Expérience Cloud (GCP idéalement, AWS / Azure acceptés) Confirmé

DEVOPS dans le retail Lille Missions : - Diffuser auprès des équipes de développement les bonnes pratiques liées aux Opérations. - Déploiement d’infrastructures et configuration d’environnements (hors-production et production). - Mise en place de chaînes de CI/CD. - Accompagnement des équipes dans la mise en œuvre de leur observabilité (monitoring et alerting, SLI/SLO). - Participation aux analyses avec les équipes en cas d’incident, définition et mise en œuvre de plans d’action suite aux post-mortems. - Proposer des solutions pour améliorer les performances, la sécurité des systèmes ou des plateformes. - Mener une démarche FinOps afin de fournir le bon service au juste coût et la diffuser auprès des équipes (mise en oeuvre des bonnes pratiques, suivi des consommations, mise en place de plans d’action si nécessaire) - Participer au Run transverse sur le domaine (prise en charge de tickets créés par nos Business Units utilisatrices en amont des équipes produit). - Automatisation de tâches récurrentes. - Participer aux astreintes sur le domaine (rotation avec les autres Ops de l'équipe). Objectifs et livrables Environnement technique : Langages de développement/scripting : Python (++), Bash (++), Terraform (++). Monitoring : Datadog (++), PagerDuty (+) DevOps : GitHub/GitHub Actions (++), Vault (++) , Jfrog (++), Jira (+) Cloud : GCP (++) Conteneurs : Kubernetes/GKE (++), Docker (++) OS : Linux Redhat & CentOS principalement (++) BDD (connaissance et utilisation) : PostgreSQL (++), MongoDB (++) , MySQL (++) ITSM : ServiceNow (+) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Programmation Python Confirmé gitaction Confirmé GCP Confirmé IBM Terraform Confirmé KUBERNETES Confirmé DATADOG Confirmé BASH Confirmé GITHUB Confirmé

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Dans le cadre d’un programme de transformation cloud ambitieux, nous recherchons pour notre client deux Lead DevOps Cloud / Architectes Cloud AWS afin de renforcer une équipe en charge de la définition, de la structuration et de la mise en œuvre de plateformes cloud à fort enjeu. Le poste s’adresse à des profils seniors capables d’allier vision d’architecture et capacité d’exécution, avec une dominante très marquée sur AWS. Une exposition à GCP est appréciée, mais reste secondaire. Les personnes recrutées interviendront sur des sujets clés de design d’architecture, de mise en œuvre technique, d’industrialisation, de sécurité, d’automatisation et d’accompagnement des équipes. L’environnement est exigeant, structurant, et implique une réelle capacité à faire avancer les sujets dans des contextes complexes. Vos responsabilités Concevoir les architectures cloud cibles sur AWS. Définir et mettre en place les fondations de plateforme : landing zone, organisation multi-comptes, réseau, IAM, sécurité, journalisation, supervision, gouvernance. Industrialiser les déploiements via Infrastructure as Code. Concevoir et fiabiliser les chaînes CI/CD. Mettre en œuvre les standards de sécurité, d’observabilité, de résilience et d’exploitabilité. Accompagner les équipes techniques sur les bonnes pratiques DevOps et Cloud. Contribuer activement aux projets de migration, de modernisation et de standardisation. Participer à l’optimisation des coûts et à la structuration des pratiques FinOps.

Nous recherchons pour le compte de notre client grand-compte dans le domaine de la finance, un développeur sénior en Smart Automation & IA Agentique pour concevoir, mettre en œuvre et industrialiser des solutions avancées d'automatisation des processus. Ces solutions s'appuient principalement sur la plateforme Dataiku et ses fonctionnalités LLM Mesh, qui permettent l'intégration de modèles linguistiques et d'agents IA dans des flux de travail automatisés. L'objectif de l'équipe est de créer des automatisations intelligentes capables d'orchestrer les données, les systèmes d'application et les agents IA afin d'optimiser et de simplifier les processus opérationnels. Principales responsabilités : 1. Concevoir des solutions d'automatisation intelligente : Concevoir des solutions d'automatisation des processus à l'aide de la plateforme Dataiku. Définir des architectures d'automatisation combinant : des pipelines de données l'orchestration des workflows l'intégration avec les systèmes d'application des agents IA Exploiter le LLM Mesh de Dataiku pour intégrer des modèles linguistiques dans les processus automatisés. 2. Développer des solutions d'IA agentique : Concevoir et mettre en œuvre des agents IA capables d'exécuter ou d'assister des tâches au sein de processus automatisés. Développer des workflows intégrant des LLM via Dataiku LLM Mesh. Mettre en œuvre une logique d'orchestration entre : les agents IA les pipelines de données les systèmes d'application. 3. Industrialisation et intégration : Construire et maintenir des pipelines et des workflows automatisés sur la plateforme Dataiku. Intégrer des solutions d'automatisation aux systèmes informatiques existants via des API et des services. Appliquer les meilleures pratiques en matière d'industrialisation : contrôle de version surveillance automatisation du déploiement gouvernance des workflows. 4. Collaborer avec les équipes informatiques : Travailler en étroite collaboration avec les équipes informatiques en charge des systèmes impliqués dans les processus automatisés. Concevoir des mécanismes d'intégration avec les applications existantes. Contribuer à la définition de modèles d'intégration et de normes techniques. 5. Contribuer à la plateforme d'automatisation intelligente : Contribuer à l'évolution des capacités d'automatisation intelligente et d'IA agentique. Définir des normes de développement et d'architecture pour l'automatisation. Accompagner les profils techniques juniors. Promouvoir les meilleures pratiques en matière d'automatisation et d'utilisation des modèles de langage (LLM). Environnement technique : Plateforme Dataiku LLM Mesh API et services d'application Environnements cloud (AWS, Azure ou GCP)

Contexte du poste Dans le cadre de l’évolution et de l’optimisation du système d’information data, nous recherchons un Développeur Talend afin de concevoir, développer et maintenir les flux d’intégration de données (ETL/ELT). Le consultant interviendra au sein d’une équipe Data/BI dans un environnement agile. Missions principales Concevoir et développer des flux ETL/ELT sous Talend Assurer l’intégration de données issues de sources hétérogènes (API, fichiers, bases de données) Modéliser et alimenter des Data Warehouse / Data Marts Optimiser les traitements et les performances des flux existants Mettre en place des règles de Data Quality et de contrôle des données Gérer les déploiements et versions via Git / CI-CD Participer à la mise en production et au suivi des traitements Documenter les flux et assurer la maintenabilité des solutions Collaborer avec les équipes BI, Data Engineering et métiers Compétences techniques requises Maîtrise de Talend (DI / Cloud / ESB selon contexte) Bonne maîtrise du SQL (Oracle, PostgreSQL, SQL Server…) Expérience en modélisation de données (DWH, DataMart, ODS) Connaissance des API REST / JSON / XML Git (versioning) et notions CI/CD Connaissance d’un cloud (AWS, Azure ou GCP) appréciée Connaissance d’outils BI (Power BI, Tableau) est un plus Compétences appréciées (bonus) Snowflake / BigQuery / Databricks Kafka / streaming de données ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana) Java (routines Talend) Méthodologie Agile / Scrum Industrialisation de plateformes data

Visian recherche un CDI en tant que développeur Talend pour son client. Le client mène une transformation digitale ambitieuse avec un objectif clair de devenir « best in class Digital Performer ». La Data Factory joue un rôle central dans cette ambition et a un impact fort à chaque étape de la chaine de valeur. Depuis la recherche de nouvelles molécules, la prédiction de leur comportement, l’analyse d’efficacité des traitements en passant par l’optimisation des processus de production des médicaments, la gestion des stocks et la prévision des ruptures jusqu’à l’approche omnicanale et personnalisée auprès des professionnels de santé, le suivi des patients… : tous ces enjeux s’appuient sur la Data et sa puissance transformante. Rattaché(e) à la Direction Digital, Data & IS, la Data Factory œuvre pour rendre les données accessibles, les valoriser à travers des produits data métiers à base d’IA et d’Advanced Analytics, et transformer XXX en un groupe orientée data (« Data-driven ») où tous les collaborateurs connaissent les enjeux de la data. La création des produits Data s’appuie sur une « plateforme Data» centrale, cloud-native, sécurisée et performante avec les technologies les plus avancées. XXX a établi un partenariat stratégique de cinq années avec Google Cloud, lui donnant accès à des technologies innovantes et des liens privilégiés avec ses experts, et permettant de disposer d’une puissance de calcul augmentée, d’accélérer l’analyse et de développer l’innovation sur de nombreux défis business et technologiques. Au sein de la Data Factory, et en lien avec les autres pôles de la Data factory, le pôle Global Data Office a pour mission de définir la stratégie et la feuille de route Data du groupe, de développer et gérer l’écosystème de partenaires Data, de définir et déployer la gouvernance des données, de définir et piloter le plan d’acculturation Data, et d’accompagner le déploiement des produits et services Data. Le Global Data Office a en charge le développement et le maintien des données de référence du groupe, et a lancé un programme de refonte de la plateforme de Master Data Management. Objectif : Assurer le développement des flux de données Talend tout en appliquant les bonnes pratiques de développement et les normes définies. Exigences: -Expérience dans le développement Talend ETL/ ESB. -Être force de proposition et proposer des solutions optimisées. -Profil curieux, sensible à la veille technologique -Avoir une bonne communication -Maîtrise de l'anglais (pour collaborer avec quelques développeurs basés en Inde). Environnement Technique: -Talend Cloud -Talend Management Console (TMC) -Oracle, SQL Server -API REST / SOAP

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données, les modèles analytiques et les tableaux de bord décisionnels afin de garantir une donnée fiable, exploitable et performante pour les équipes métiers. ResponsabilitésData Engineering Concevoir et maintenir les pipelines ETL/ELT. Intégrer des données depuis différentes sources (API, bases SQL, ERP, CRM, fichiers, cloud). Optimiser les traitements de données et la performance des flux. Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Mettre en place des tests, monitoring et alertes sur les pipelines. Participer à l’architecture data et aux choix techniques. dbt (Data Build Tool) Développer et maintenir les modèles dbt. Structurer les couches Bronze / Silver / Gold. Créer des tests de qualité et documentation dbt. Gérer les dépendances et transformations SQL. Industrialiser les déploiements CI/CD dbt. Power BI Concevoir des dashboards et rapports interactifs. Créer des modèles de données optimisés. Développer des mesures DAX avancées. Mettre en place la sécurité des accès (RLS). Optimiser les performances des rapports Power BI. Collaborer avec les métiers pour comprendre les besoins analytiques. Compétences techniques requisesObligatoires SQL avancé Power BI (Power Query, DAX, Modélisation) dbt Python ou autre langage scripting Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse…) Git / GitLab / GitHub ETL / ELT Modélisation de données Appréciées Airflow / Dagster Azure Data Factory / Microsoft Fabric Docker CI/CD Cloud AWS / Azure / GCP Méthodologies Agile

Contexte En soutien du CISO de l'IT Production, le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif d’assurer une mission d'expertise Cybersécurité orientée Cloud et IA. Connaissance indispensable des technologies Cloud Native (containers...) et IA générative (LLM, RAG, guardrails, sécurité agentique AI). Missions Accompagnement et expertise Cybersécurité dans les projets liés à l'infrastructure, et plus précisément dans le cadre de projets de type Cloud (sécurité des containers), IA Réalisation d'analyses de risques sur les solutions d'infrastructure de la production mutualisée du groupe bancaire Validation des besoins et de la baseline sécurité dans le cadre des projets d'infrastructure (fiche de sécurité digitale) Instruction Cybersécurité dans l'adoption de nouveaux standards technologiques (Cloud, IA générative, Containers, Infrastructure as Code) Promouvoir la sécurité applicative dès la conception (security by design) Participation à la rédaction et à la mise à jour de procédures Cyber sur son domaine d'expertise Compétences nécessaires Expertise sur les solutions de sécurité des containers Expertise sur les solutions de sécurité IA (LLM, RAG, guardrails, agentique) Expertise Cloud : architecture, sécurité Connaissance des outils et process de sécurisation des images et containers Bonnes connaissances des frameworks (OWASP) et des vulnérabilités sur les protocoles (ex : OAuth2, JWT, Websockets) Expérience concrète dans des contextes Cloud : offres AWS/Azure/GCP/IBM, Infrastructure as Code, images containers Expérience prouvée en analyse de risque, avec capacité à identifier les vulnérabilités, les scénarios de risques et à proposer des mitigations applicables au contexte Bon niveau d'anglais (écrit et parlé)

Responsabilités clés Diriger et accompagner l’architecture de bout en bout d’une migration SAP RISE Contribuer sur l’ensemble du cycle de vie, notamment : élaboration du blueprint conception (design) gouvernance d’architecture planification de la migration transition vers la phase de delivery Traduire les exigences SAP/RISE en principes d’architecture d’entreprise plus larges Travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes infrastructure, sécurité, intégration et architecture Contribuer à la définition de la landing zone SAP et de l’architecture cible dans un environnement cloud Évaluer l’alignement de SAP RISE avec les standards d’entreprise existants et identifier les mesures de mitigation nécessaires Accompagner les décisions liées à : la connectivité l’authentification le modèle d’hébergement les exigences de sécurité les schémas d’accès Conseiller sur l’utilisation optimale des crédits et services SAP RISE disponibles, notamment sur des domaines tels que : SAP Integration Suite Business Data Cloud Agir comme une voix architecturale indépendante aux côtés des intégrateurs systèmes et partenaires Expérience requise Expérience avérée dans la réalisation de migrations SAP RISE de bout en bout Solide expertise en architecture de transformation SAP S/4HANA Expérience couvrant l’ensemble du cycle, du blueprint/de la conception jusqu’à la migration et à la mise en œuvre Excellente compréhension de la gouvernance de l’architecture d’entreprise et des comités de design Capacité démontrée à traduire des sujets spécifiques à SAP en un langage orienté métiers et IT Exposition aux environnements cloud hyperscalers, idéalement Google Cloud Platform, avec une connaissance plus large des environnements multi‑cloud appréciée Forte capacité de gestion des parties prenantes, auprès d’équipes techniques et non techniques