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Architecte de plateforme IA senior – Responsable de la conception des proxys – CCOE Data & AI Foundations Nous recherchons un architecte de plateforme senior expérimenté, expert en Kubernetes et en pratiques de déploiement modernes, à la fois stratégique et opérationnel. Ce rôle est au cœur d'une initiative mondiale visant à accélérer l'industrialisation et la mise à l'échelle de l'IA générative au sein de l'organisation, et prenant en charge plus de 80 000 utilisateurs dans 65 pays. Au sein du Centre d'excellence Cloud (CCOE) Data & AI Foundations, vous agirez en tant que Responsable de la conception des proxys, garantissant la cohérence architecturale, la mise à l'échelle et la mise en production de notre plateforme GenAI. Vous travaillerez en collaboration avec différentes équipes pour définir et faire évoluer l'architecture de référence, afin de rendre la plateforme GenAI déployable en tant que produit dans de multiples environnements, des infrastructures sur site sécurisées aux déploiements cloud mondiaux. Ce poste est idéal pour un architecte alliant une solide expertise technique, une vision conceptuelle affirmée et une approche pragmatique de la mise en œuvre, désireux de façonner la conception, l'exploitation et la maintenance des plateformes d'IA à l'échelle de l'entreprise. 1. Contexte et objectif Une plateforme GenAI et son modèle de base sont déjà déployés dans plusieurs environnements (sur site et zones à accès restreint). L'architecte senior de plateforme d'IA devra prendre en charge l'architecture de la plateforme existante, stabiliser et renforcer la sécurité des environnements, et faire évoluer la solution vers un système entièrement industrialisé et déployable, pouvant être maintenu et distribué de manière cohérente dans différents contextes.

Développeur d'agents GenAI – CCOE Data & AI Foundations Nous recherchons un ingénieur IA / data scientist expérimenté ayant conçu des agents de niveau production,avec sécurité, gestion des identités et observabilité. Ce poste est au cœur d'une initiative mondiale visant à accélérer l'industrialisation et la mise à l'échelle de l'IA générative au sein de l'organisation, et prenant en charge plus de 80 000 utilisateurs dans 65 pays. Au sein du Cloud Center of Excellence (CCOE) Data & AI Foundations, vous participerez au développement du SDK au sein de l'équipe de la plateforme GenAI pour le développement d'agents, afin de garantir la cohérence, la mise à l'échelle et la mise en production de tous les agents développés. Vous travaillerez en collaboration avec différentes équipes pour définir et faire évoluer le SDK, afin de le rendre utile, utilisable et adopté par les ingénieurs IA / data scientists. Le SDK est un produit essentiel pour de multiples environnements, des infrastructures sur site sécurisées aux déploiements cloud mondiaux. Ce poste est idéal pour un ingénieur en IA maîtrisant le fonctionnement des agents, la gestion des identités et la sécurité, et possédant une approche pragmatique du déploiement de produits et services de niveau production. Il/Elle sera désireux(se) de contribuer à façonner la conception, l'exploitation et la maintenance des agents d'IA à l'échelle de l'entreprise.

Objectif du projet : Ce projet vise à familiariser et sensibiliser l'ensemble des collaborateurs à l'Intelligence Artificielle Générative (IAGEN). L'enjeu consiste à identifier et déployer des cas d'usage à forte valeur ajoutée, tout en optimisant les coûts, en s'appuyant sur une démarche structurée et méthodique. Équipe actuelle et profil recherché : L'équipe est actuellement composée d'un Chef de Projet Organisation & Change Senior et d'une Consultante Junior . Nous souhaitons compléter cette équipe avec un profil expérimenté, afin d'accélérer la réalisation de la feuille de route prévue pour 2026. Modalités : Location : Nantes télétravail : 2 jours par semaine Budget prestataire : 440 € par jour Expérience requise : 3 à 5 ans dans le domaine Objectifs et livrables : Le consultant aura pour mission de renforcer l'équipe en prenant en charge, notamment : Développement et pilotage des cas d'usage de l'IA : Identification : Repérer des opportunités à forte valeur ajoutée en animant des ateliers avec les équipes métier ou en menant une démarche proactive d'identification autonome. Expression des besoins : Formaliser les besoins métier ainsi que les spécifications fonctionnelles. Développement et déploiement : Coordonner ou participer à la conception et à la mise en œuvre des solutions IAGEN (notamment des assistants IA via notre outil interne XXX), en respectant les processus groupe existants. Animation d'ateliers : Animer des ateliers issus du catalogue de services pour sensibiliser et acculturer les collaborateurs à l'IA Générative. Amélioration continue : Proposer des actions visant à faire évoluer et à optimiser le dispositif XXX dans sa globalité. Intégration de l'IA dans la démarche Lean : Participer aux initiatives visant à intégrer l'IA, en synergie avec les dispositifs de transformation en place, pour renforcer l'efficacité et la cohérence des processus.

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Contexte de la mission Compétences et expériences demandées : -Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. -Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. -Connaissance de SQL -Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit -Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch -Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. -Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. - Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement - Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles - Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles)

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

🎯 Objectif global Concevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d’enrichir et d’améliorer un système de recommandation à fort impact business. 📦 Livrables attendus Développement d’algorithmes ML opérationnels Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement Documentation technique associée Mécanismes d’explicabilité des modèles Recommandations d’optimisation et d’industrialisation 🚧 Contraintes du projet Forte exigence de performance et de robustesse Nécessité d’explicabilité des algorithmes Intégration dans un écosystème data existant Collaboration transverse avec équipes produit et techniques 🧠 Missions principales1. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative) Identifier les technologies pertinentes pour les cas d’usage recommandation Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier 2. Conception & Expérimentation Concevoir des Proof of Concept (PoC) Développer des MVP robustes Tester et comparer différentes approches algorithmiques 3. Analyse de données & Modélisation Explorer et analyser des datasets complexes Identifier patterns et signaux exploitables Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation 4. Explicabilité & Qualité Mettre en place des mécanismes d’interprétabilité Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes Documenter les choix techniques et les performances 5. Collaboration & Intégration Travailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data Participer à l’intégration des modèles dans les plateformes existantes Contribuer à l’amélioration continue des solutions IA 🌍 Langues Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire

Contexte de la mission Dans le cadre de sa transformation digitale, notre client recherche un Expert Senior capable d'assurer l'interface entre l'expertise technique et les enjeux métiers sur l'ensemble de l'écosystème Google Workspace et ses extensions Data & IA. Le profil recherché est un consultant hybride à haute valeur ajoutée, capable d'administrer l'environnement collaboratif, d'analyser la donnée d'usage (BigQuery/Looker), de développer des solutions d'automatisation (AppSheet) et de porter la vision fonctionnelle (RSE, Adoption, IA) auprès des directions métiers. Objectifs et livrables Profil et Compétences Clés Volet Data & Analytics (Expertise Looker & BigQuery) Business Intelligence (Looker) : Conception et maintenance de modèles LookML complexes. Élaboration de dashboards de pilotage stratégique pour mesurer l'adoption des outils et la performance des processus métiers. Data Analysis (BigQuery) : Exploitation avancée des données (logs d'audit GWS, données métiers) via requêtage SQL optimisé. Structuration des tables et gestion des coûts de stockage/calcul. Pilotage RSE & Usages : Définition et mise en place d'indicateurs de suivi sur l'infobésité et l'hyperconnexion, en support de la politique de Qualité de Vie au Travail (QVT) et de Sobriété Numérique. Volet IA Générative (Gemini) & Innovation Centre d'Expertise IA : Contribution majeure à la structuration du Centre d'Expertise. Rôle de référent technique et fonctionnel sur la solution Gemini. Acculturation & Animation : Pilotage de la communauté d'ambassadeurs IA. Organisation de webinars, rédaction de guides de bonnes pratiques et identification de cas d'usage à forte valeur ajoutée. Intégration Métier : Déploiement opérationnel de solutions IA (assistance rédactionnelle, synthèse documentaire, assistants virtuels) adaptées aux besoins spécifiques des métiers. Volet Google Workspace : Technique & Fonctionnel Expertise Admin & Sécurité : Administration avancée de la console Google Workspace. Audit et optimisation des configurations de sécurité (DLP, Context-Aware Access) en collaboration avec les équipes Cyber. Automatisation des Processus : Développement d'applications métiers via AppSheet (Low-code) et Google Apps Script pour la digitalisation des tâches manuelles et le remplacement de fichiers Excel complexes. Transition Office vers Google : Accompagnement technique et méthodologique pour la migration des utilisateurs et de leurs outils (Excel/VBA) vers l'écosystème Google (Sheets/Apps Script/BigQuery). Posture AMOA/PO : Assistance au Product Owner dans la définition de la roadmap produit, la rédaction de User Stories et la conduite du changement. Profil et Compétences Clés Ce poste requiert une double compétence confirmée : une maîtrise technique avancée de l'écosystème Google et une vision fonctionnelle stratégique orientée métier. Compétences Techniques (Hard Skills) Google Workspace : Expertise éprouvée en Administration, Sécurité et Usages avancés. Data Stack : Maîtrise experte de Looker (développement LookML indispensable) et BigQuery (SQL avancé). Développement : Solides compétences en Google Apps Script et maîtrise de la plateforme AppSheet. IA Générative : Expertise technique sur Gemini (Prompt Engineering, configuration et intégration). Compétences Fonctionnelles & Soft Skills Analyse Métier : Capacité à traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques performantes et pérennes. Pédagogie & Communication : Aptitude à vulgariser les concepts IA/Data auprès d'interlocuteurs non-techniques et à fédérer des communautés. Sensibilité RSE : Forte implication sur les sujets de responsabilité numérique (sobriété, droit à la déconnexion). Leadership Technique : Force de proposition pour challenger l'existant et impulser l'innovation. Livrables attendus Pilotage et Reporting : Dashboards Looker (Adoption, RSE, Performance o pérationnelle). Solutions Applicatives : Applications AppSheet et scripts d'automatisation déployés, documentés et maintenables. Dispositif IA : Supports de formation Gemini, référentiel de Prompts, roadmap d'animation du réseau ambassadeurs. Transformation Numérique : Stratégie et outils de migration des macros Excel critiques vers GWS. Documentation : Spécifications fonctionnelles, guides utilisateurs, procédures d'administration et d'exploitation.

Contexte & Équipe Équipe IT Middle Office. Développement d’outils internes permettant de suivre les positions, fonds et stratégies du client. Environnement fortement orienté finance : une formation ou une expérience dans le secteur financier est un vrai plus. L’équipe valorise un profil technique reconnu, capable de challenger les autres développeurs. Pas de management direct, mais un rôle de référent technique / lead technique sur les sujets Python & DevOps. Impliqué dans la validation des releases et la réduction de la dette technique (migration, montée de version, etc.). 1. Gestion de la chaine CI/CD : Assumer le rôle de Release Manager pour les projets de l'équipe. Développer et maintenir les environnements CI/CD. 2. Réduction de la Dette Technique : Assurer les efforts de réduction de la dette technique par le biais de migrations, de mises à niveau et d'améliorations continues. Organiser et animer la revue de la dette technique ITMO. 3. Pratiques DevOps : Intégrer et promouvoir les pratiques DevOps pour améliorer l'efficacité des processus de développement et de déploiement. Travailler à l'automatisation des workflows, à l'intégration continue et à la livraison continue. 4. Architecture et Design : Concevoir et mettre en œuvre des architectures système robustes et évolutives pour répondre aux besoins évolutifs de l’équipe. Collaborer avec les autres ingénieurs pour s'assurer que les solutions architecturales respectent les meilleures pratiques de l'industrie et les standards internes. Analyser les systèmes existants et proposer des améliorations architecturales pour optimiser les performances et l'efficacité. 5. Participation et Représentation en Réunions : Participer et représenter l'équipe IT-MiddleOffice lors de réunions inter-équipes, particulièrement avec l'équipe IT-Core, pour assurer une collaboration fluide et aligner les objectifs techniques. 6. Organisation et Communication : Participer aux sprint reviews et démos de l'équipe. Suivi des indicateurs, KPI et métriques de l'équipe. Environnement technique Langages : Python (principal), un peu de C++ Librairies : Pandas (présent dans le test technique) Base de données : Oracle, PL/SQL CI/CD & DevOps : Jenkins, Sonar, Fabric, GitLab, Vault IA Générative : Apprécié si le candidat sait exploiter l’IA pour générer ou optimiser du code Profil recherché : Poste : Développeur Python Senior avec composante DevOps (Lead Technique) Disponibilité : ASAP Langue : Anglais professionnel (pas forcément bilingue) Développeur Python expérimenté, idéalement diplômé d’une école d’ingénieur de type Ensimag / Centrale. Solides compétences sur : Python & écosystème data (Pandas, packaging, performance) CI/CD & outils DevOps Architecture logicielle et bonnes pratiques de développement Capacité à : Prendre en main des projets complexes Challenger techniquement l’équipe Être garant de la qualité des livrables et des releases Goût pour les environnements financiers et les problématiques techniques avancées.

Contexte Mission stratégique au sein du Cloud Center of Excellence (CCOE) Data & AI Foundations visant à industrialiser le développement d’agents d’IA générative pour une plateforme utilisée à l’échelle internationale. L’objectif est de transformer un SDK existant en produit industrialisé, sécurisé et déployable dans des environnements sensibles et hautement sécurisés. Besoin GenAI agent developer Objectifs de la mission Prendre en main le SDK existant et en assurer la maîtrise technique Industrialiser le SDK pour le rendre scalable, maintenable et déployable à grande échelle Intégrer les exigences enterprise : sécurité, identité, observabilité et exploitabilité en production Favoriser l’adoption du SDK par les équipes IA internes Besoin GenAI agent developer Missions principales Développement et évolution du SDK pour agents GenAI Implémentation des mécanismes de sécurité et de gestion des identités Intégration de l’observabilité et des pipelines de déploiement Documentation complète technique et fonctionnelle Support des équipes IA pour l’intégration du SDK dans leurs produits Besoin GenAI agent developer Compétences requises Python LangGraph, LangChain, MLflow Expérience industrialisation d’agents IA et productisation Maîtrise des protocoles d’identité et sécurité (OIDC, token forwarding, etc.) Expérience environnements sécurisés / régulés Bonne maîtrise CI/CD et cycle de vie logiciel Anglais professionnel Besoin GenAI agent developer Livrables attendus Versions industrialisées du SDK Documentation technique complète et blueprint d’architecture Plan d’enablement et support à l’adoption intern

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation digitale, nous recherchons un Expert Senior Google Workspace / Data & IA capable d’assurer l’interface entre l’expertise technique et les enjeux métiers. Il s’agit d’un rôle hybride à forte valeur ajoutée, combinant : Administration avancée de l’environnement Google Workspace Exploitation et analyse des données d’usage (BigQuery / Looker) Développement de solutions d’automatisation (AppSheet / Apps Script) Pilotage et diffusion des usages IA (Gemini, adoption, innovation) Accompagnement des directions métiers dans la transformation numérique Vos missions 🔹 Volet Data & Analytics Concevoir et maintenir des modèles LookML complexes Développer des dashboards stratégiques (adoption, performance, indicateurs RSE) Exploiter les données via BigQuery (SQL avancé) Structurer les tables et optimiser les coûts de calcul et stockage Définir des indicateurs liés à la sobriété numérique et à la qualité de vie au travail 🔹 Volet IA Générative & Innovation Contribuer à la structuration d’un Centre d’Expertise IA Être référent technique et fonctionnel sur les solutions IA (Gemini) Animer une communauté d’ambassadeurs IA Identifier et déployer des cas d’usage métiers à forte valeur ajoutée Concevoir supports de formation et référentiels de prompts 🔹 Volet Google Workspace (Technique & Fonctionnel) Administrer et sécuriser l’environnement Google Workspace (DLP, Context-Aware Access) Développer des applications métiers via AppSheet Créer des automatisations via Google Apps Script Accompagner la migration d’Excel/VBA vers Google Sheets / BigQuery Assister le Product Owner dans la roadmap, les User Stories et la conduite du changement

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Prestations demandées Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe BNP Paribas (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures). Environnement Technique : - Docker / Kubernetes / OpenShift - Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI) - GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo) - Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.) - Programmation en python - Shell scipting - MLFlow / KubeFlow - Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow Environnement de travail : - Team Play avant tout! - Curiosité sans limites!! … - Autonomie, rigueur, qualité. - Sens du service client. - Patience & bienveillance. - Appétence naturelle pour le partage de connaissances. - Automatisation dans le sang. - Anglais courant (fournisseurs et clients en dehors de France, base documentaire entièrement en Anglais) - Laptops au choix (MacOS, Windows)

1. Contexte général Dans un contexte de transformation digitale et de modernisation de son système d’information, la GBU S&EM poursuit le déploiement de la plateforme Orchestrade , progiciel front-to-back de trading et de gestion des risques, développé en partenariat étroit avec l’éditeur. Afin d’accompagner un rythme soutenu de livraisons applicatives , un renforcement des équipes est nécessaire pour garantir la qualité, la fiabilité et la conformité de la chaîne applicative autour d’Orchestrade. 2. Objet de l’appel d’offres Le présent appel d’offres vise à sélectionner un(e) QA & Automation Engineer Junior capable d’intervenir sur les activités d’assurance qualité, d’automatisation des tests et d’amélioration continue, dans un environnement applicatif complexe intégrant des traitements batch et des pipelines CI/CD. 3. Périmètre de la mission3.1 Assurance qualité Le consultant interviendra sur les activités suivantes : Analyse des spécifications fonctionnelles et techniques Rédaction de cas de tests fonctionnels et techniques Exécution de campagnes de tests (fonctionnels, intégration, non-régression) Identification, qualification et documentation des anomalies Vérification de la conformité applicative vis-à-vis des exigences métiers et réglementaires Participation aux phases de recette applicative 3.2 Automatisation & scripting Développement et maintenance de scripts de tests automatisés Contribution à l’évolution des frameworks de tests existants Automatisation des tests batch et applicatifs Intégration des tests automatisés dans les chaînes CI/CD existantes 3.3 Usage de l’IA générative appliquée à la QA Réalisation de POCs rapides exploitant des outils d’IA générative Aide à la génération automatique de cas de tests Assistance à l’analyse et à la qualification des anomalies Optimisation de la couverture de tests Contribution aux initiatives d’amélioration continue autour du test intelligent 4. Environnement techniqueLangages & développement Python (scripting, automatisation, manipulation de données de test) C# / .NET (tests d’applications backend) Notions Front-end : HTML, CSS, JavaScript (visualisation, dashboards simples) Automatisation & intégration continue Outils de tests UI et/ou API Pipelines CI/CD (Git, Jenkins, GitLab CI ou équivalent) Ordonnancement & batch Automic ou outils équivalents Compréhension des traitements batch, flux applicatifs et dépendances IA & data (niveau notionnel) Intérêt marqué pour l’IA générative Notions de machine learning, NLP ou outils IA appliqués à la QA 5. Profil recherché Diplôme d’ingénieur en informatique, idéalement avec une spécialisation IA ou data Première expérience significative en : QA automatisation de tests support technico-fonctionnel (alternance acceptée) Capacité à évoluer dans des environnements applicatifs complexes Autonomie, adaptabilité et capacité à travailler sous contrainte de delivery

Dans le cadre d’une mission d’assistance technique, nous recherchons un développeur confirmé pour intervenir sur un périmètre applicatif stratégique au sein d’un programme agile à l’échelle. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie applicatif avec une forte orientation DevSecOps , qualité logicielle et excellence opérationnelle. Vos principales missions seront : Garantir la bonne couverture des besoins métiers dans les engagements de l’équipe Veiller à la conformité des livrables avec la cible technique définie Développer dans un cadre DevSecOps et promouvoir ces bonnes pratiques au sein de l’équipe Prendre en charge les correctifs et les évolutions applicatives Réaliser les tests unitaires, automatisés et End-to-End Participer aux revues des User Stories et aux chiffrages Assurer le suivi de production et la correction des anomalies Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (Jenkins, DevSecOps) Automatiser les tests dans les processus de déploiement Créer et maintenir les Jenkinsfiles et pipelines DevSecOps Utiliser des outils de supervision applicative Participer activement aux cérémonies agiles (cadre SAFe) Mettre en pratique l’usage de l’IA générative dans les activités de développement

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Développeur FullStack IA Confirmé sur Saint Denis. Descriptif : Dans le cadre du remplacement de la solution SAP NSIL, une nouvelle application de gestion des baux doit être développée et mise en production avant janvier 2027. L’application est on-premise, et repose sur une stack moderne Java / Angular, avec un recours structurant au vibecoding via Claude IA pour accélérer et fiabiliser les développements. 3 enjeux clés de la mission: Développer une application critique RH / Finance fiable, performante et sécurisée, en remplacement d’une solution SAP existante. Industrialiser le développement assisté par IA (vibecoding, agents IA) dans un cadre DSI maîtrisé. Garantir la qualité, la sécurité et la maintenabilité du code dans un environnement on-premise contraint. Missions principales: Contribuer à la définition de l’architecture technique cible. Mettre en place et maintenir les environnements de développement, recette et production (on-premise). Développer les fonctionnalités applicatives en vibecoding avec Claude IA. Concevoir et développer le front-end Angular (interfaces ergonomiques et responsives). Concevoir et développer le back-end Java / Spring avec API sécurisées et scalables. Concevoir et orchestrer des agents IA (Claude Code). Optimiser les performances applicatives et les temps de réponse. Implémenter les mécanismes de sécurité, conformité RGPD, journalisation et monitoring. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle et contribuer au transfert de compétences. Bulles compétences: Développement Java / Spring (API sécurisées) : 4 / 5 Développement Front-end Angular : 3 / 5 Vibecoding & IA générative (Claude, agents IA) : 4 / 5 Intégration de modèles IA générative (LLM, NLP) : 4 / 5 DevOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) : 3 / 5 Sécurité applicative & RGPD : 3 / 5 Optimisation des performances applicatives : 3 / 5 Collaboration Agile / Pair programming : 3 / 5 Livrables attendus Environnements de développement, recette et production opérationnels. Pipelines CI/CD fonctionnels (Docker, Kubernetes). Modules applicatifs développés via vibecoding et intégrés. Scripts d’intégration Claude AI. Interfaces front-end ergonomiques et responsives. Back-end avec API sécurisées et documentées. Dispositifs de sécurité, journalisation et monitoring. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de transfert de compétences et sessions de formation internes. Notes / points de vigilance: Forte dépendance à l’écosystème (HR4YOU, RAPSODIE, MAIA). Cadre DSI on-premise contraignant (sécurité, performance, conformité). Usage avancé de l’IA nécessitant une maîtrise des risques (RGPD, traçabilité, performance). Attente d’un profil autonome, force de proposition, capable de travailler en étroite collaboration avec les équipes internes.