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Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Tech Lead Cloud AWS pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé à Toulouse (31). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Analyser le contexte technique, les besoins utilisateurs et les contraintes des équipes IA, Data et RPA ; - Définir le modèle cible de la plateforme Boost IT (architecture, sécurité, outillage, CI/CD, environnements, interfaces SEP IT) ; - Concevoir les architectures Cloud AWS en conformité avec les standards industriels et les référentiels SEP IT ; - Implémenter un MVP opérationnel de la plateforme, incluant les premiers environnements Cloud ; - Mettre en place des chaînes CI/CD automatisées basées sur GitLab CI, Jenkins et des pratiques DevOps avancées ; - Déployer des projets pilotes représentatifs (use cases IA, Data, ML Ops, RPA) pour valider la plateforme ; - Documenter l'architecture cible, la roadmap de déploiement, les procédures de RUN et les processus d'onboarding ; - Industrialiser les environnements Cloud via Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) et outils d'automatisation ; - Accompagner la montée en compétences des équipes internes via ateliers, formations et partage de bonnes pratiques ; - Garantir la conformité, la sécurité et la pérennité de la plateforme dans un contexte industriel exigeant. Et après ? En tant que véritable partie prenante de DAVRICOURT, vous vous verrez proposer des projets techniques et à forte valeur ajoutée par nos équipes.

La Tribu DATA (DAT) construit et développe des applications sur la base de puissantes plates-formes DATA à des fins d’usages variés servant toutes les directions métier de la banque. Pour répondre à ces usages, DAT est au cœur de la stratégie data de l'entreprise, et intervient aussi bien au niveau de l’architecture Data, sur les dernières technologies data, Big data, IA, Teradata, SAS, DMP, Oracle ainsi que sur les solutions analytiques et de datavisualisation. Plus particulièrement dans le cadre de la squad SOD (Socle DATA), nous recherchons un (une) Data Ingénieur/Data Analyste spécialiste DATAIKU. Il (elle) intègrera le périmètre opérationnel « IA Factory » de la squad SOD. La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Besoin d’interaction avec les métiers OUI ☒ NON ☐ Contexte (à préciser) : La tribu DAT travaille en associés sur différents projets SNI, et en direct avec les Métiers pour mise à disposition /exposition de données répondant à différents besoins de toutes directions ou SNI confondues Autres besoins d’interaction (au sein de l’IT, production, sociétés externes, …) OUI ☒ NON ☐ Contexte (à préciser) : avec le producteur groupe CAGIP, Entre les Squads de la tribu DAT, avec les autres tribus et avec les Métiers Livrables techniques (voir annexe 2) : • Compte-rendu individuel d'activité • Compte-rendu de réunion • Documentation actualisée, procédure SNI • Documents de suivi Livrables fonctionnels (voir annexe 2) • Compte-rendu de réunion • Dossier de conception de mise en œuvre • Dossier de mise en place • Compte-rendu mensuel de projet • Plan de charges

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Nous recherchons un Product Designer senior pour accompagner l’évolution d’une plateforme interne de type Data Marketplace . Cette plateforme se positionne comme un guichet unique facilitant l’ensemble du parcours Data des collaborateurs : découverte des données, qualité, gouvernance, transformation, monitoring des pipelines, datavisualisation et fonctionnalités avancées d’IA. Déployée récemment auprès d’un premier panel d’utilisateurs, elle va connaître une forte montée en charge dans les prochaines années. L’objectif de la mission est de concevoir de nouveaux pans de l’expérience utilisateur et d’optimiser ceux existants afin d’accompagner ce déploiement à grande échelle.

Au sein d'une équipe Agile de 15 personnes - Prestation de développement Full Stack principalement Front End et connaissances Back-End - Participer à la conception des produits avec les membres de l'équipe - Assurer le développement des US en tenant compte des bonnes pratiques du client - Déployer les composants dans un contexte Kubernetes à l'aide d'outils de CI/CD - Veiller au maintien opérationnel des produits une fois qu'ils sont déployés en prod - Documenter, démontrer et participer aux rituels de l'équipe Qualités Personnelles : - Autonomie et capacité à travailler dans un environnement agile - Proactivité et capacité à proposer des solutions innovantes - Curiosité et ouverture d'esprit pour les nouvelles technologies, notamment en IA

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Machine Learning Ops. Le rôle consiste à garantir l'industrialisation, la fiabilisation, et la mise en production robuste et sécurisée de l'ensemble de nos modèles d'Intelligence Artificielle. Vous serez un pilier dans l'établissement des bonnes pratiques MLOps (Monitoring, Sécurité, Reproductibilité) et collaborerez en étroite collaboration avec les Data Scientists, Ingénieurs ML, le Product Owner, et l'équipe DevOps. Cette prestation est essentielle pour transformer la recherche en solutions opérationnelles à forte valeur ajoutée. Expertises requises dans le cadre de la réalisation de la prestation - 3 ans minimum d'expérience prouvée en développement/industrialisation IA/ML/DL ciblant des environnements de production. - Maitrise Avancée de Python et des librairies clés de Data Science/ML (e.g., NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). - Maîtrise de SQL pour l'accès et la manipulation des sources de données. - Pipeline MLOps et Outils : - Conception et Implémentation de Pipelines CI/CD dédiés aux modèles ML (GitLab CI ou équivalent), incluant le versioning des modèles et des datasets. - Conteneurisation Maîtrisée : Capacité à packager, déployer et maintenir des services IA via Docker. - Tracking et Registre de Modèles : Expérience obligatoire avec des outils de gestion du cycle de vie des modèles comme MLflow ou équivalent (p. ex. Comet ML). - Expertise Modèles de Langage (LLM/NLP) - Maîtrise de l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de son industrialisation. - Mise en place et intégration d'outils d'orchestration de LLM (e.g., LangChain/LangSmith, Semantic Kernel, ou équivalent) dans un contexte de production. - Cloud et Déploiement : Maîtrise avérée d'un Cloud Provider avec une expérience significative en déploiement de services serverless ou conteneurisés - Optimisation et Feedback : capacité à intégrer des boucles de feedback continu pour l'amélioration des modèles (Monitoring de la dérive, Retraining automatique, concepts de Human-in-the-Loop). C ompétences souhaitées : - Orchestration et Scalabilité : expérience pratique du déploiement de charges d’activité IA sur Kubernetes (K8s) et des concepts d'opérateurs MLOps (KubeFlow, Argo). - Expérience dans la mise en place de tests de performance et de montée en charge spécifiques aux services d'inférence ML/LLM (benchmarking, stress testing, choix du hardware). - Techniques de Modélisation Avancées : - Connaissance des techniques d'optimisation de modèles pour la production (Quantization, Distillation, Pruning) ou de Fine-Tuning/PEFT (LoRA). - Expérience en Computer Vision (déploiement de modèles de détection/classification) ou en SLM (Small Language Models). - Qualité et Assurance IA : - Mise en œuvre de métriques d'évaluation non-traditionnelles pour les LLM (e.g., AI as a Judge, évaluation du Hallucination Rate, Grounding Score).

Je recherche pour un client un Machine Learning Engineer avec une forte expertice en IA. Missions : Au Sein de l’équipe Data, vous contribuerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning / Generative AI sur la data plateforme (Google Cloud Platform). En collaboration avec le responsable Data, les Product Owners Data et les équipes business, vous serez impliqué(e) dans l’ensemble du processus de réflexion et de déploiement des solutions IA/ML et aurez pour missions : Le Machine Learning doit maîtriser la plateforme Vertex de Google Cloud Platform (GCP), capable de coder, packager et industrialiser des modèles IA.

Vous intégrez une équipe éditeur spécialisée dans les solutions IA afin de concevoir, développer et faire évoluer l’interface d’un produit innovant déployé chez différents clients. Vous intervenez sur l’architecture front, la performance, la qualité du code et l’expérience utilisateur, tout en adaptant les fonctionnalités aux contextes métiers rencontrés. En collaboration étroite avec les équipes IA et produit, vous contribuez à intégrer les modèles, optimiser les parcours et proposer des évolutions pertinentes. Vous jouez un rôle clé dans la création d’un front moderne, robuste et évolutif, dans un environnement tech exigeant et dynamique.

Contexte de la mission : Viveris accompagne ses clients dans la conception, le développement et la mise en oeuvre de solutions analytiques avancées. Dans ce cadre, nous recherchons un Expert sur la technologie Databricks afin d'accompagner notre client dans la migration de ses usages vers cette technologie. Vous êtes intégré dans une Direction des Systèmes d'Information, dans une équipe transverse en charge des domaines Data, Analytics et IA composée de 30 personnes. Responsabilités : - Concevoir et implémenter des pipelines de données performants sur Databricks ; - Optimiser les processus de traitement et d'analyse de données massives ; - Développer des modèles de machine learning et les déployer sur Databricks ; - Assurer la maintenance et l'évolution des infrastructures et des environnements existants ; - Fournir un support technique et des recommandations pour optimiser les performances sur Databricks.

Périmètre DevOps & SysOps 1. Automatisation & Déploiement Mise en place d’un pipeline CI/CD complet : build, tests, déploiements et releases. Déploiement automatisé de l’API backend et de tous les modules associés. Gestion de l’infrastructure pour garantir une mise en production fiable et répétable. 2. Supervision & Observabilité Mise en œuvre de la surveillance des composants LLM et IA générative (logs, métriques, alertes). Monitoring et reporting des KPIs de performance, d’usage et de qualité. 3. Sécurité & Conformité Configuration et gestion de l’authentification, autorisation et gestion des accès. Respect des exigences sécurité du Groupe BNP et des règles d’accessibilité RGAA . Mise en place de la gestion et rotation des secrets, tokens et credentials. 4. Exploitation & Résilience Rédaction de la documentation technique d’exploitation et d’intégration. Mise en place et automatisation des procédures de sauvegarde et restauration (données, contextes, historiques). Gestion de la scalabilité : montée en charge, load-balancing, optimisation des performances. Définition et application de la politique de gestion des incidents, astreintes et SLA. Expertises fonctionnelles et techniques : Compétences requises Compétences techniques essentielles (synthèse) 1. Cloud & Infrastructure Maîtrise d’un cloud (AWS, Azure, GCP) Infrastructure as Code : Terraform, Ansible Architectures scalables et haute disponibilité 2. Conteneurs & Orchestration Docker Kubernetes / OpenShift (déploiement, scaling, secrets, monitoring) 3. CI/CD & Automatisation Pipelines GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins Automatisation build/test/deploy Sécurisation des pipelines 4. Observabilité Logs : ELK, Splunk Monitoring : Prometheus, Grafana, Datadog Suivi spécifique LLM/IA : performance, coûts, dérives 5. Sécurité Authentification/autorisation (OAuth2, OIDC, SAML) Gestion des secrets (Vault, KMS) Sécurité API et conformité RGAA 6. Backend & APIs Compréhension des APIs REST/GraphQL Connaissance de base en Python / Node.js / Java Microservices 7. Bases de données PostgreSQL, MongoDB, Redis Backup/restore, stockage objet 8. Exploitation & Incidents Runbooks, SLA, ITIL Tableaux de bord et KPIs d’usage/performance 9. IA Générative (bonus fortement recommandé) Appels API LLM Gestion des prompts et contextes Notions de RAG et sécurité IA

Le / la Workforce Experience Lead est en charge de définir, structurer et piloter la vision de la Workforce Experience , c’est-à-dire l’expérience de travail des équipes opérationnelles (agents de centres de contact, équipes métiers, formateurs, support, managers), dans un contexte international . Le rôle dépasse l’optimisation des outils existants. Il s’agit de repenser globalement les modes de travail en intégrant les usages digitaux et l’ augmentation par l’IA , afin d’améliorer l’expérience collaborateur, la performance opérationnelle et l’efficacité au quotidien. Le consultant intervient à la fois sur les dimensions stratégiques et opérationnelles : diagnostic de l’existant, définition de la vision cible, structuration de la gouvernance et pilotage des premières actions concrètes. Les missions principales incluent : L’analyse de l’expérience actuelle des équipes (rôles, parcours, outils, irritants). La définition d’indicateurs de référence (KPIs) liés à l’expérience et à la performance. La construction de la vision cible de la workforce experience digitale, incluant l’IA. La mise en place d’une gouvernance et de rituels au sein du modèle Digital Care. L’élaboration d’une roadmap priorisée et le lancement de premiers pilotes mesurables.

Dans le cadre d'une stratégie de digitalisation, le Chef de Projet IA/RPA jouera un rôle clé dans l'identification, la structuration et la mise en oeuvre de solutions innovantes en Intelligence Artificielle et automatisation des processus (RPA). La mission vise à maximiser la valeur ajoutée des projets IA & RPA, tout en assurant un alignement constant entre les équipes techniques et les métiers. Les solutions IA peuvent être : - Prédictives - Génératives - Conversationnelles - Embarquées dans des solutions SaaS Pour la RPA : - Les développements standrads s'appuient sur UiPath - L'approche Citizen Developer privilégie Power Automate

👉 Contexte de la mission Nous renforçons notre équipe Opérations et cherchons un·e SRE pour nous accompagner sur des sujets clés : fiabilité des systèmes, gestion des incidents et automatisation des opérations. 🛠️ Missions principales Garantir la disponibilité, la performance et la scalabilité de la plateforme Gérer les incidents de bout en bout (analyse des causes racines, correctifs, prévention) Améliorer l’observabilité et la qualité de service Automatiser les opérations et le support (software / IA pour Ops) Collaborer étroitement avec les équipes dev, devops et sécurité 🧩 Stack & environnement GCP, Kubernetes, Linux / Python / Terraform / Datadog GitHub / GitHub Actions Réseaux, sécurité (WAF, DDoS)

Bonjour, Pour l’un de mes clients, je recherche un(e) consultant(e) pour la mission suivante : Mission : ML Ops / ML Engineer – Lille ou Paris Déployer et gérer des applications de machine learning en production Collecter, nettoyer et orchestrer les données Créer des outils pour automatiser la mise en production Développer le monitoring et intégrer les applications ML dans les produits Compétences principales : MLOps et machine learning IA générative / LLMOps Python, API et webapp simples Docker et CI/CD SQL et gestion de données Anglais courant et travail en équipe Profil recherché : Confirmé/senior, expérience sur LLM et industrialisation de modèles Basé sur Lille idéalement ou Paris Si vous êtes intéressé(e) et que votre profil correspond, merci d’envoyer votre CV à jour. Je reviendrai vers vous rapidement pour échanger.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne un Service Delivery Manager Objet de la prestation La prestation s’inscrit dans le cadre du maintien opérationnel des applications informatiques mises à disposition du personnel en s’appuyant sur les processus ITIL appliqués par l’entreprise : Piloter le processus de gestion des incidents, incidents majeurs, et crises : garantir une résolution rapide et efficace, assurer le suivi des SLA et coordonner les escalades. Superviser la gestion des changements : analyser les demandes, organiser les CAB, valider les mises en production. Suivre et analyser les problèmes majeurs et récurrents, piloter les plans d’actions pour prévenir leur réapparition. Fournir un reporting régulier sur la performance des processus (KPI, SLA, backlog). Être l’interlocuteur du service Process & Tools pour contribuer à l’amélioration continue des processus ITSM. Livrables Le prestataire devra fournir : - Les documents attestant la mise à jour effective dans les outils de suivi ITSM (ServiceNow, RIES, gestion de crise), y compris les historiques de modifications ou tout document de traçabilité exigé par notre client. - Toute actualisation de la documentation opérationnelle IT - Pour chaque livrable, un critère d’acceptation et une date de remise seront définis conjointement lors du lancement du projet. Savoir-faire du prestataire Le prestataire doit justifier d’une expertise avérée dans le domaine informatique, couvrant notamment les fonctions d’exploitation et d’assistance, avec des références sur des prestations similaires en contexte ITIL. Savoir-faire nécessaire à la réalisation de la prestation Certification SAFE - Connaissance des concepts de ML, de Generative AI, de RAG, de Corpus, de LLM, d’agent, d’assistant, de prompt, d’hallucination, d’AI model… - Savoir formuler des requêtes efficaces pour interagir avec les IA génératives et obtenir les résultats souhaités - Usage critique de l’IA en prenant en compte ses limites et ses biais. - Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques en lien avec l’IA. La réalisation de la prestation nécessite : - Une maîtrise courante du Français et de l’Anglais en situation professionnelle. - Une connaissance approfondie des processus ITIL, idéalement justifiée par une certification ITIL. - Une expérience confirmée dans l’exploitation et la gestion d’infrastructures IT, idéalement dans des environnements complexes. - Une capacité d’analyse des incidents et problèmes complexes, ainsi qu’une aptitude éprouvée à piloter des plans d’actions correctifs. - Une expérience dans la coordination ou la gestion opérationnelle d’équipes IT. - La maîtrise des outils ITSM (ServiceNow, RIES, ou équivalents) et d’outils d’observabilité reconnus dans l’industrie. Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous SVP m'envoyer votre CV au format Word en indiquant votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant ?

Nous cherchons des experts DAM et Data - capables de construire et piloter les roadmaps de ce produit - autour des enjeux d'intégration de ces outils dans un éco-système de grand groupe et de data quality d'assets (fichiers, médias) en vue de pouvoir les exposer à de multiples consommateurs. DAM - Confirmé - Impératif Data - Confirmé - Impératif AI - Confirmé - Serait un plus AEM - Confirmé - Serait un plus Description détaillée Nous recherchons 1 Product Owner Senior pour piloter l’évolution stratégique des produits DAM et Media Portal , en les orientant vers une gestion avancée et intelligente des données. Au-delà de la gestion centralisée des assets digitaux, la mission consiste à structurer, classifier et exposer efficacement la donnée via des API performantes, à mettre en place une organisation sémantique robuste, et à tirer parti de l’intelligence artificielle pour enrichir les métadonnées clés. Ce rôle est au coeur de la Data Governance et contribue directement à l’efficacité des équipes métiers, au rayonnement international des assets de marque et à l’accélération des workflows omnicanaux. Ce poste est une opportunité de piloter un produit stratégique, en lien avec l’équipe Business Content Strategy, dans un environnement riche et stimulant, avec un fort impact sur les résultats globaux de l’entreprise. Le Product Owner devra driver le delivery et la discovery continus sur son périmètre en se basant sur les objectifs de l’équipe, la vision de la Tribe et les besoins et retours des consommateurs des Features délivrées en travaillant main dans la main avec les Tech Lead du périmètre. L’équipe est composée de 1 Program Manager AEM, 2 PO DAM/MP, 1 Tech Lead, 2 Dev + 1 Solution Architect. Responsabilités principales : - Vision & Stratégie Produit - Structuration et Gouvernance de la Data - Exposition & Intégration via API - Innovation & Enrichissement via IA - Pilotage & Méthodologies Agiles