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Detail Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python. Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe. Vous jouerez un rôle clé dans l'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding, vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Habilitation obligatoire Les missions attendues par l' Ingénieur DEVOPS - Openshift - MLOps H/F : La mission consiste à établir, exploiter et améliorer une plateforme AI/MLOps basée sur Kubernetes / OpenShift pour supporter le cycle de vie complet des modèles ML, depuis l'expérimentation jusqu’au déploiement opérationnel. Objectifs principaux (non exhaustif) : Garantir la fiabilité , la scalabilité et la sécurité de la plateforme AI. Fluidifier le passage ML → production , en automatisant au maximum les étapes. Compétences techniques essentielles : Expertise containers Docker , orchestration Kubernetes , avec forte pratique OpenShift . Compétence DevOps : CI/CD , IaC, GitOps. Maîtrise de solutions MLOps : Kubeflow , Elyra , environnements LLM. Connaissances avancées sur les pipelines : Tekton , modèles de déploiement, Artifactory. Compétences en scripting : Python , Go . Connaissance des frameworks de Machine Learning Soft skills & exigences : Autonomie sur un environnement complexe. Capacité à intervenir sur une plateforme AI en production. Aptitude au troubleshooting multi-couches (pods, ressources, pipelines). Rigueur, sécurité et conformité dans les environnements sensibles Maintenance & Opérations Exploitation quotidienne d’une plateforme AI basée sur kube/OCP . Application des mises à jour , correctifs et évolutions des composants plateforme. Déploiement & Supervision Déploiement des modèles ML dans l’environnement OCP. Automatisation des tâches de scaling, monitoring et gestion du cycle de vie. CI/CD & Pipelines Conception, construction et maintenance de pipelines CI/CD avec Tekton ou Kubeflow . Gestion des workflows d’entraînement, réentraînement et inference. Support & Troubleshooting Diagnostic des crashes pods, problèmes de ressources, échecs pipelines. Résolution des incidents liés à la production de modèles. Customisation & Sécurité Rebuild et customisation de composants plateforme (workbenches, runtimes). Garantie de la conformité & sécurité sur l’ensemble des environnements. Teletravail : 2j/5

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)

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Generative IA avec 4 jours TT sur 92 VOTRE MISSION** * Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO. * Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts. * Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions. * Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents). * Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod. * Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production. * Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions. * Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes. *VOTRE PROFIL * Bac +3 à Bac +5 en informatique, data science ou équivalent. * 3 à 5 ans d’expérience en développement d’applications utilisant l’IA, avec un accent sur l’IA Générative (Agents, RAG, LLMs). * Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/IA (PyTorch, Transformers). * Connaissances des frameworks GenAI : LangChain, LangGraph, LangFuse, et des moteurs de recherche sémantique (Qdrant, Milvus). * Compétences en architecture cloud Azure (AI Foundry, AKS, WebApp) et en conteneurisation/orchestration (Docker, Kubernetes). * Familiarité avec CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform). * Sensibilité aux enjeux de cybersécurité et de conformité. * Rigueur dans l’ingénierie logicielle : tests, documentation et automatisation des pipelines. * Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. Définition du profil DATA SCIENTIST: - En charge du développement d'algorithmes (Machine Learning et Intelligence Artificielle) pour créer de la valeur métier à partir de données (structurées, non structurées, vidéos, images, etc.). - Doit comprendre les demandes de l'entreprise et les challenger pour fournir la meilleure réponse possible. - Apporte un support à la décision sur d'éventuelles innovations, l'amélioration des performances et décisions relatives au service client. - Industrialise les projets de Data Science avec les Data Engineers. - Maintient et documente les algorithmes industrialisés (selon les rôles et les responsabilités définis par le projet).

Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre de la modernisation du GSOC et de la mise en place d'une plateforme agentique IA, nous recherchons un expert cybersécurité / AWS / IA / développement Python capable de concevoir, développer et opérer les composants essentiels de notre future architecture d'IA de Défense. Vous jouerez un rôle stratégique en développant : • des agents IA opérationnels, • des sous-agents spécialisés, • des pipelines AI/ML robustes, • des intégrations avancées avec Splunk, XSOAR, AWS et nos systèmes internes.

Contexte de la mission Dans le cadre du maintien en conditions opérationnelles de solutions décisionnelles en environnement cloud, le consultant interviendra en support technique et fonctionnel de niveau 2 sur des services BI. L’objectif est de garantir la fiabilité, la performance et la disponibilité des solutions de reporting et de traitement de données. La mission implique des interactions régulières avec les équipes métiers, data, DevOps et support niveau 3. Missions principales Assurer le support technique et fonctionnel de niveau 2 sur les solutions BI Analyser et résoudre des incidents complexes (logs, erreurs, droits d’accès) Comprendre les impacts métiers des incidents techniques Contribuer à la continuité de service et au respect des SLA Participer aux phases de transition vers le mode opérationnel Collaborer avec les équipes Data Engineering, DevOps, Build et Support L3 Proposer des améliorations continues sur les processus de support Participer aux astreintes (environ une fois par mois) Compétences techniques attendues SQL avancé Python appliqué à la data Environnement Azure (dont Databricks) Azure Data Factory Power BI Notions de Machine Learning Concepts de sécurité et gouvernance des données (RLS) Anglais professionnel obligatoire Compétences fonctionnelles Compréhension des processus métiers liés à la BI Capacité à analyser les impacts métiers des incidents Communication claire avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Capacité à vulgariser des problématiques techniques complexes Synthèse des informations techniques et fonctionnelles pour le suivi interne Qualités personnelles Sens du service et réactivité Esprit d’analyse et autonomie Proactivité dans la remontée d’alertes Curiosité technique et volonté de montée en compétence Capacité à évoluer dans un environnement dynamique Bon esprit d’équipe et collaboration transverse

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Ingénieur Infrastructure H/F 📍 Lieu : Paris (75) 🏠 Télétravail : 3 jours sur site par semaine 📝 Contrat : CDI 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du secteur financier , engagé dans la modernisation, la sécurisation et l’industrialisation de ses plateformes Data à grande échelle. En tant qu’ Ingénieur Infrastructure tu interviens sur le maintien en conditions opérationnelles, l’évolution technologique et la performance d’environnements Data complexes (CDP 7.1.x, Hadoop, stockage distribué, ingestion API…). 🎯 Tu auras pour missions de : Tu auras pour missions de : Recueillir les besoins métiers. Développer l’ingestion (API) et concevoir les stockages (Ozone, Hadoop…). Automatiser les traitements (batchs/pipelines). Nettoyer, transformer et structurer les données. Documenter les bases et garantir la conformité RGPD. Assurer la maintenance corrective/évolutive. Déployer et industrialiser les modèles ML. Assurer validation, monitoring et robustesse. Participer au design, à l’installation et à la qualification des plateformes. Contribuer à l’industrialisation continue. Support aux équipes métiers/applicatives/infra. Communication régulière au chef de projet. Astreintes + interventions HNO. Amplitude équipe : 8h–19h. 🧰 Stack technique : Cloudera CDP 7.1.x : HBase, Hive, Kafka, Solr, Knox, Spark, Ranger, Zookeeper, Kerberos, LDAP Systèmes : RedHat 8, RedHat 9 Langages & DevOps : Python, Bash, Java, Maven, Gradle, Ansible, DevOps Stockage & Data : Ozone, Hadoop, Druid, Clickhouse Traitement & orchestration : Airflow, Flink, Trino, Starburst Containers : Openshift, Kubernetes (K8s), Cloudera Data Services Autres : écosystème Apache, automatisation, migration clusters Hadoop

Rattaché au Responsable du Département IT Data au sein de la DSI, le Chef de Projet IT intervient sur la mise en œuvre des use cases data sur la plateforme cible, composée de : • Une plateforme d’intégration (ingestion, DataHub, pipelines xDI), • Une plateforme de stockage et transformation (modélisation, data processing), • Une plateforme de mise à disposition des Data Products (API, datamarts, données raffinées), • Des outils de data visualisation, • Des solutions Machine Learning / Data Science, notamment Dataiku. Il contribue au pilotage global de la roadmap data, en cohérence avec l’organisation cible et les pratiques projet de la DSI. Le département IT Data est organisé en squad représentant chaque composante de la plateforme data. 1. Pilotage de projets Data • Planifier, organiser et piloter des projets data (à titre d’exemple ces projets pourront être : Implémentation de use cases data de la conception à la mise en production, Migration technique, Rationalisation des usages de la datavisualisation). • Coordonner l’ensemble des parties prenantes: BA métier / data, Data Engineers, Tech Leads, iOPS, Testing, Data Office. • Assurer le suivi des charges, coûts, délais, risques et dépendances. • Garantir la qualité des livrables data (mapping, modèles, pipelines, dashboards, modèles ML). 2. Supporter la gouvernance de la roadmap Data • Préparer les comités de pilotage de la roadmap Data en support du responsable du département IT Data. A ce titre, consolider l’avancement de l’ensemble des chantiers de la roadmap data (incluant KPIs, pilotage des plannings, des risques et des dépendances) au près des responsables de chantiers. • Préparer les points de synchronisation hebdo sur l’ensemble des chantiers de la roadmap data (identification des interdépendances entre squads, status d’avancement). • Maintien du master plan (vue macro du planning de l’ensemble des squads). • Participer aux instances de la DSI en relation avec les projets data sous pilotage : instances CIM/CVSIT, points hebdos, Design Authority, ... Compétences requises Techniques • Très bonne compréhension des architectures data modernes : ingestion, transformation, data modeling, API, datamarts. • Bonne compréhension des outils de machine learning type Dataiku (projets ML, orchestrations, data prep). • Bon niveau sur les outils de data visualisation. • Maitrise des différents rôles autour d’une organisation data (ML Ops, Data Eng..) Méthodologiques et fonctionnelles • Pilotage de projets IT (Agile / hybride / Cycle en V selon les périmètres). • Capacité à travailler avec des domaines métiers variés et des organisations matricielles. Comportementales • Leadership transversal, communication claire, capacité d’arbitrage. • Sens de la collaboration : lien étroit avec BA, Data Office, Architecture • Rigueur, autonomie, gestion du stress et des priorités. Livrables attendus • Plan projets, backlog, planning, budgets. • Comptes-rendus comités, KPI et tableaux de bord de suivi.

En tant que Senior Ingénieur Snowflake, vous serez responsable de : Conception & Architecture Concevoir, modéliser et optimiser les architectures Data Warehouse / Data Lakehouse sous Snowflake. Définir la stratégie d’ingestion, de transformation et de stockage des données. Concevoir des pipelines data performants et sécurisés. Développement & Industrialisation Développer des flux de données (ETL/ELT) avec Snowflake, SQL, Python et outils d’intégration (DBT, Fivetran, Airflow…). Optimiser les performances des warehouses, requêtes SQL et processus de calcul. Mettre en place des environnements CI/CD pour les projets data. Sécurité & Gouvernance Implémenter les bonnes pratiques de sécurité : gestion des rôles, RBAC, chiffrement, monitoring, FinOps. Gérer la qualité des données, le catalogage et la gouvernance. Support & Collaboration Collaborer avec les équipes Data, IT, BI et Métier pour comprendre les besoins. Fournir support, documentation et bonnes pratiques. Participer à la veille technologique autour de la Data & du Cloud. Compétences techniques recherchées Indispensables Maîtrise de Snowflake (warehouses, compute, storage, performance, sécurité). Excellente maîtrise du SQL avancé. Expérience sur un cloud public (AWS, Azure ou GCP). Connaissance des architectures Data (DWH, Lakehouse, MPP, data pipelines). Appréciées DBT, Airflow, Fivetran, Matillion ou équivalents. Python pour la manipulation et l’automatisation. Outils BI (Power BI, Tableau, Looker…). Pratiques DevOps : Git, CI/CD, Terraform. Connaissances en IA / Machine Learning (bonus).

Le projet Le client (finance) utilise AWS depuis quelques années, d’abord sur une stack HPC (librairie permettant de distribuer sur AWS Batch l’exécution d’un DAG), puis avec une stack SageMaker (expérience interactive via l’utilisation de Studio JupyterLab / MLFlow). Ce projet, comme les précédents, prend la forme d’un MAP (Migration Acceleration Program), approche structurée par AWS (Assess - Mobilize - Migrate). La phase Assess a identifié une typologie d’usages (embarassingly parallel map, cross-partition shuffling / window-heavy computation, dataset-level summaries, ML/tensor-preparation, interactive exploration) et 3 technologies-clés : 1) Ray/Daft 2) Spark (via EMR) et 3) Iceberg, comme couche de stockage/accès aux données. La phase de Mobilize doit permettre : ● De valider la capacité de ces outils à adresser les enjeux de feature engineering avec les contraintes ci-dessus exprimées , et une expérience chercheur aussi aisée que possible. ● D’envisager leur exploitation dans un mode “plateforme” / industrialisé ; les aspect self-service, observabilité technique et finops, sont clés. Exprimée aujourd’hui comme un side-topic, l’exploitation unifiée des technologies ci-dessus sur un socle Kubernetes (sur EKS) pourrait devenir un sujet central de la phase Mobilize. Cette phase de mobilize doit durer 7 mois et sera réalisée par une équipe de 3 personnes: Un software engineer (vous), un devOps et un data Engineer. Compétences techniques -> Très bon niveau en python & capacité à expliciter explicites la vision d’ensemble de ses projets, les enjeux, les options techniques et les arbitrages ; -> Avoir travaillé sur des enjeux de traitements distribués & de graph -> Maitrise du cloud AWS (services EMR, S3, Daft serait un plus) et notamment des aspects IAM -> Anglais courant obligatoire Localisation Paris, présence sur site obligatoire à minima 3j/semaine

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Analyste sur Massy ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. -Discuter avec les équipes opérationnelles et dirigeantes pour identifier leurs besoins et leurs difficultés, raffiner et prioriser les besoins avec l’ensemble de l’équipe -Concevoir, développer, faire évoluer la solution logicielle de détection de fraude avec des traitements vidéo en temps réel, des processus d’apprentissage automatique et de labellisation de données, des services d’administration de la solution et de suivi de sa performance, - Valider le comportement de la solution sur une infrastructure de test, identique aux magasins -Contribuer itérativement au projet en tant que ML engineer : collecte des données et préparation, modélisation, développement, évaluation, revue de code, déploiement des solutions, suivi de l’impact; - Communiquer sur les éventuels incidents des services en production -Vous pourrez également participer aux échanges réguliers de notre communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, devops) : présentations, - Partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...