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Ingénieur Cloud — Profil Expert (AWS)Descriptif du poste — mission de prestation 1. Contexte et rattachementAu sein d'une équipe Cloud assurant la conception, la construction, la sécurisation et l'optimisation de l'ensemble des ressources Cloud (AWS principalement et Azure), ainsi que le support des plateformes applicatives et data. L'équipe intervient sur quatre axes : infrastructure cloud, cybersécurité, FinOps et platform engineering, dans un contexte d'adoption croissante de l'IA. Le besoin porte sur un profil Cloud Engineer expert, centré sur l'ingénierie des solutions cloud — leur conception, leur construction et leur évolution. Ce profil vient en complément des rôles d'exploitation (SysOps), d'intégration continue (DevOps) et de sécurité opérationnelle (SecOps) déjà tenus par l'équipe. La ressource sera rattachée au Responsable Infrastructure & Cloud et intégrée à une équipe pluridisciplinaire. 2. Objet et finalité de la missionLa mission vise à concevoir et faire évoluer les solutions cloud dans un contexte de production sensible, et à en garantir la fiabilité et l'efficience by design. Une phase de transfert de compétences est prévue en début de mission (reprise du contexte : parc AWS, socle applicatif serverless, programme Data Foundation). 3. Approche « AI Proof »Le profil recherché maîtrise l'usage opérationnel de l'IA et des agents dans son ingénierie au quotidien : assistants de code, agents cloud (DevOps / FinOps) et services GenAI (ex. Amazon Bedrock) comme leviers de productivité et de qualité — accélération de la conception et du provisioning, génération et revue de code d'infrastructure (Terraform), aide au diagnostic et optimisation FinOps assistée. Cette maîtrise s'exerce de manière responsable et sécurisée (validation humaine, maîtrise des coûts, respect des exigences de sécurité et de conformité). 4. Missions principalesConcevoir, construire et faire évoluer les solutions cloud du parc AWS : architectures serverless (Lambda / Bref), bases de données managées (Aurora Serverless v2), API Gateway, réseau (VPC), stockage S3 et distribution CloudFront. Concevoir et implémenter la sécurité by design : modèle IAM, guardrails et politiques de conformité, configuration WAF. Piloter le FinOps comme discipline d'ingénierie : architecture de coûts, dimensionnement et optimisation des ressources, recommandations d'économies mesurables. Concevoir l'observabilité et les mécanismes de fiabilité : instrumentation, tableaux de bord et alarmes, ingénierie de la résilience et de la performance. Industrialiser par le code : modules Infrastructure as Code (Terraform) réutilisables et automatisation du provisioning, en cohérence avec les chaînes CI/CD de l'équipe. Tirer parti de l'IA et des agents pour accélérer l'ingénierie, et concevoir les fondations cloud des usages IA / GenAI (ex. Amazon Bedrock). Contribuer à l'évolution des plateformes (dont un programme Data Foundation) et agir comme référent technique. 5. Environnement techniqueCloud principal : AWS — Lambda (serverless PHP/Symfony via Bref), EC2, Aurora Serverless v2, API Gateway, IAM, VPC / networking, WAF, CloudFront, S3, CloudWatch, EventBridge. Multi-cloud : présence d'Azure. Sécurité et gouvernance : Prisma Cloud, CrowdStrike, Tenable, ZScaler, GuardDuty. Automatisation : Terraform, Git / GitHub, CI/CD. IA / GenAI : services managés (Amazon Bedrock), outillage agentique d'aide à l'ingénierie. 6. Domaines d'expertiseIndispensables : Ingénierie AWS : conception et construction de solutions AWS — serverless (Lambda), bases managées (Aurora/RDS), API Gateway, réseau (VPC), IAM, WAF/CloudFront, S3. Infrastructure as Code : expertise Terraform — modules réutilisables, revue et maintien de configurations en production. Sécurité cloud by design : modèle IAM et guardrails, gestion des vulnérabilités, politiques de conformité. FinOps : maîtrise des leviers de coût AWS, optimisations mesurables. Observabilité & fiabilité : instrumentation (CloudWatch), tableaux de bord, ingénierie de résilience. Automatisation : Python et/ou Bash. Souhaités (atouts) : Expérience en environnement IT de grand groupe complexe et hétérogène. Connaissance des services IA managés (Amazon Bedrock) et des outils agentiques. Certifications AWS (Solutions Architect Professional, ou Security Specialty). Expérience de Prisma Cloud, CrowdStrike, Tenable ou ZScaler. Connaissance d'Azure. Bonne connaissance PHP / Symfony (contexte applications serverless Bref). Connaissance des plateformes data (S3, Databricks). 7. Compétences transversesAutonomie complète et rigueur, avec un souci de précision technique. Capacité à cadrer techniquement et à porter des choix d'ingénierie structurants — posture de référent. Capacité de communication et de transfert de connaissance. Aptitude à documenter : procédures, notes techniques, livrables structurés. Sens du travail en équipe pluridisciplinaire. 8. Profil et expérienceProfil expert justifiant d'au moins 7 ans d'expérience en ingénierie cloud sur AWS en environnement de production. Maîtrise de la conception et de la construction de solutions cloud de bout en bout (serverless, données, sécurité, réseau) et capacité à porter des choix d'ingénierie structurants en autonomie. 9. Modalités pratiquesLocalisation : Île-de-France (Achères) — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible. Renouvellement : possible (durée totale de mission plafonnée à 3 ans).

RÔLE & RESPONSABILITE Au sein de l'équipe DevSecOps, vous jouerez un rôle central dans la structuration, l'industrialisation et l'évolution de nos pratiques CI/CD. Véritable référent technique, vous accompagnerez la montée en maturité des équipes, contribuerez à l'amélioration de l'expérience développeur et porterez les standards DevSecOps auprès des équipes internes et des partenaires. Votre rôle consistera à concevoir, automatiser et fiabiliser les chaînes de delivery, tout en garantissant leur cohérence, leur sécurité et leur performance. Vous interviendrez en étroite collaboration avec les équipes SRE, Développement, Intégration, Architecture et Sécurité, dont vous serez l'interlocuteur technique privilégié. LOCALISATION : Paris (Métro Cour St Emilion) CONDITIONS DE TELETRAVAIL 100% sur site les 3 premiers mois 3 jours/semaine de présence obligatoire sur site après les 3 mois COMPETENCES REQUISES Maîtrise avancée et opérationnelle de GitLab (CI&CD) Expérience pratique de Jenkins Expérience significative dans la mise en place de pipelines automatisés de bout en bout. Connaissance approfondie des quality gates, stratégies de promotion, branching models. Solide compréhension des environnements Cloud et des plateformes Kubernetes, idéalement OpenShift. Culture SRE : observabilité, fiabilité, performance, monitoring. Connaissances en infrastructure as code (Terraform, Ansible, Helm…) QUALIFICATIONS ET EXPERIENCES Formation : · Diplôme d'ingénieur Expérience professionnelle : · Minimum 12 ans d'expérience en tant qu'ingénieur DevSecOps avec une expérience en tant que TechLead · Expérience significative dans la mise en place de pipelines automatisés de bout en bout (GitLab & Jenkins). · Expérience en développement et intégration de tests · Familiarité avec l'IA générative (Claude, Copilot…) appréciée pour contribuer à l'optimisation des pipelines CI/CD. · Certifications appréciées : Kubernetes (CKA/CKAD) GitLab MISSIONS Leadership technique Servir de référent technique pour l'équipe DevSecOps et les différentes parties prenantes. Participer aux réflexions et aux décisions visant à construire une chaîne CI/CD à l'état de l'art sur GitLab. Être force de proposition dans une démarche d'amélioration continue des chaînes CI/CD. Accompagner, challenger et faire monter en compétence les ingénieurs DevSecOps. Définir, structurer et promouvoir les bonnes pratiques CI/CD, GitOps, SRE et d'automatisation. CI/CD & Automatisation Concevoir, industrialiser et maintenir des toolchains CI/CD entièrement automatisées sur différents environnements techniques (GitLab, Jenkins). Mettre en place des quality gates robustes permettant une promotion maîtrisée entre les environnements (Dev → QA → Prod). Intégrer et orchestrer des outils tiers : scans de sécurité, qualité de code, tests automatisés, gestion des artefacts, etc. Expérience développeur & SRE Améliorer la Developer Experience (DevEx) : standardisation, templates, onboarding, documentation et self-service. Collaborer étroitement avec les équipes SRE afin de renforcer la fiabilité, l'observabilité et la résilience des pipelines et des plateformes. Architecture & intégration Participer aux choix d'architecture CI/CD, GitOps et automatisation. Contribuer à l'intégration des outils DevSecOps au sein d'environnements complexes et hétérogènes. Garantir une cohérence technique globale entre les équipes et les projets.

Le prestataire mène actuellement la mise en place du Centre d'excellence (CoE) du projet Agentic. Notre mission consiste à aller au-delà de l'automatisation statique et à construire un écosystème sophistiqué d'agents autonomes dotés de capacités de raisonnement, capables de gérer des flux de travail financiers complexes. Au sein de cette équipe, vous ne vous contenterez pas de développer des API traditionnelles ; vous concevrez la « colonne vertébrale de l'intelligence », c'est-à-dire l'infrastructure hautement performante, évolutive et résiliente qui permet aux grands modèles linguistiques (LLM) et aux systèmes multi-agents d'interagir avec les données et les outils d'entreprise de la banque. MissionsConcevoir et mettre en œuvre l'architecture backend pour les agents autonomes à l'aide de frameworks d'orchestration avancés tels que LangGraph, Google ADK et CrewAI. Développer et normaliser des interfaces d'agents à l'aide de FastMCP (Model Context Protocol) afin de garantir une utilisation fluide des outils et une récupération des données sans heurts pour les LLM. Concevoir et maintenir des microservices asynchrones haute performance en Python capables de gérer des boucles de raisonnement complexes et des tâches d'agent de longue durée. Mettre en œuvre des modèles de communication robustes et pilotés par les événements à l'aide de systèmes de messagerie afin de gérer les transitions d'état et les flux de données au sein des systèmes multi-agents. Diriger la conteneurisation et l'orchestration des services d'IA à l'aide de Docker et de Kubernetes, en garantissant une haute disponibilité et une faible latence. Outils et environnementProgrammation de base : maîtrise avancée de Python (programmation asynchrone, indication de types), expérience avec Rust ou C++ Frameworks d'agents : LangGraph, CrewAI, Google ADK ; AutoGen, LangChain (privilégié) Connectivité IA : FastMCP (Model Context Protocol) ; Semantic Kernel, LlamaIndex (privilégié) Architecture : microservices, conception orientée événements, API RESTful ; modèles de conception de systèmes distribués (privilégié) Données et messagerie : SQL (PostgreSQL), middleware orienté messages ; bases de données vectorielles (apprécié) DevOps et cloud : Docker, Kubernetes, Jenkins, Artifactory ; Google Cloud Platform (GCP) (apprécié) Tests/assurance qualité : tests automatisés, Cucumber/BDD ; tests de performance/de charge pour la latence des grands modèles de langage (LLM) (apprécié) Conditions de travailAu moins 8 ans d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle backend. Expérience avérée dans la conception et le déploiement de systèmes d'entreprise distribués à grande échelle. Connaissance approfondie de l'écosystème Python et des modèles de conception logicielle modernes. Excellente maîtrise de l'anglais ; capacité à communiquer des concepts techniques complexes aux parties prenantes au sein du Centre d'excellence (CoE). Capacité à s'épanouir dans un environnement en constante évolution où les méthodologies d'IA changent rapidement.

Contexte de la mission • Intégration au sein de la DSI sur des applications métiers stratégiques • Intervention sur les activités de recette dans le cadre de projets et du RUN • Participation à la qualité et à la fiabilité des systèmes applicatifs • Collaboration avec les équipes métiers, développement et support Votre rôle au quotidien • Concevoir et rédiger les scénarios ainsi que les cahiers de tests • Préparer les jeux de données nécessaires aux campagnes de validation • Réaliser les tests fonctionnels et analyser les anomalies détectées • Développer et maintenir l'automatisation des tests pour optimiser la couverture Environnement technique • Outils de gestion de tests et suivi : JIRA, Confluence, Yest • Automatisation avec Robot Framework et Selenium • Méthodologie de test basée sur les bonnes pratiques ISTQB • Utilisation de l'IA pour accélérer et fiabiliser l'automatisation des tests

Contexte de la missionDans le cadre d'un important programme de transformation digitale, notre client développe sa nouvelle Learning Experience Platform (LXP). Cette plateforme sur mesure permettra aux utilisateurs d'accéder à leurs parcours et contenus de formation digitale et viendra s'interfacer avec un LMS existant via API. Nous recherchons un Développeur Fullstack React / Java expérimenté pour rejoindre l'équipe produit et contribuer directement à la conception et au développement de cette nouvelle plateforme. ÉquipeLe consultant intégrera une équipe produit dédiée réunissant : un Product Owner un référent métier un Tech Lead un développeur Frontend un développeur Fullstack Il travaillera en étroite collaboration avec l'ensemble de l'équipe, sous la supervision technique du Tech Lead. MissionsLe Développeur Fullstack interviendra sur l'ensemble du cycle de développement de la plateforme, avec notamment pour responsabilités de : développer les fonctionnalités Frontend en React / TypeScript développer les services Backend en Java / Spring Boot participer à l'intégration avec le LMS existant via ses API contribuer à la conception et aux choix techniques aux côtés du Tech Lead garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des développements travailler en collaboration avec les équipes Produit, UX et Métier participer aux pratiques Agile, DevOps et CI/CD de l'équipe être force de proposition dans la recherche de solutions techniques répondant aux besoins fonctionnels Environnement techniqueStack principale : React.js, TypeScript, Java, Spring Boot. Écosystème : AWS, Docker, Jenkins, Git, TanStack, API REST, LMS / Docebo, xAPI. Une bonne maîtrise des pratiques modernes de développement assisté par IA (GitHub Copilot, Claude Code, Codex ou équivalents) est également recherchée, aussi bien dans leur utilisation opérationnelle que dans leur cadrage au sein d'une équipe de développement.