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Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh. Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique. Vos missions :Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables. Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI. Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway… Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt. Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow. Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision. Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh. Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA. Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données. Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes. Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

Rejoignez l'équipe de la plateforme d'IA et d'apprentissage automatique en tant que développeur backend senior pour concevoir et développer des microservices évolutifs à l'aide de Golang et de Python. Ce poste s'inscrit dans un environnement Agile et nécessite une collaboration avec des équipes pluridisciplinaires afin de fournir des solutions backend hautement performantes qui alimentent des systèmes financiers basés sur l'IA, notamment des capacités de traitement du langage naturel (NLP), d'IA agentique et de MLOps. Responsabilités principales Développer des microservices en Golang/Python à l'aide de Docker et Kubernetes. Concevoir et maintenir des API REST et des systèmes événementiels basés sur Kafka. Optimiser les bases de données SQL et rédiger des tests automatisés (Cucumber). Utiliser BitBucket, Jenkins et Artifactory pour la CI/CD. Dépanner et optimiser les performances du système. Contribuer aux initiatives en matière d'IA et d'apprentissage automatique, notamment le traitement du langage naturel (NLP), l'IA agentique et le MLOps.

Nous recherchons actuellement un profil hybride. Le candidat idéal devra posséder une double compétence solide en Data Engineering et Machine Learning Engineering (MLE) pour mener à bien l'un de ces deux chantiers majeurs : Évolution de la stack Data autour du "Travel Concierge", agent conversationnel sur le web et l'app (MLE / DE / Viz) Monitoring de la performance : Création complète (de la modélisation à la visualisation) d'un premier niveau de pilotage sur Tableau (suivi du nombre de conversations, taux de conversion, transferts aux agents, etc.). Mémoire Management : Tester la mise en place de briques technologiques pour gérer la mémoire du Travel Concierge (court terme / moyen terme / long terme), en étroite collaboration avec nos équipes DS, Architecture et Infra. Context Exposition : Réfléchir / implémenter un pattern pour l'exposition de nos données stockées dans Snowflake (connaissance client, verbatims avis hôtels, etc.) vers notre agent Travel Concierge, en étroite collaboration avec nos équipes DS, Architecture et Infra. Impacts sur nos Data Products du changement d'outil GXM (Guest Experience Management) de TrustYou vers Medallia (MLE / DE) Modélisation : Conception d'un modèle de données robuste permettant d'adresser la data des deux outils simultanément (pour gérer l'historique et le double run) MLOps : revoir l'industrialisation des modèles en place et proposer/implémenter des améliorations (suivi de la qualité des modèles, du drift, etc.) Compétences clés : Maîtrise de Snowflake, dbt, Airflow, Tableau et AWS . Expertise MLE / Architecture : Expérience en industrialisation de modèles et MLOps. Une expérience autour d'un agent conversationnel est impératif pour 1.b.

Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe

Je suis à la recherche d'un Directeur de programmes IT/Data complexes. Le client poursuit la centralisation et la modernisation du SI-RC. Le programme Plateformes Data & IA coordonne huit chantiers : BLEU/Microsoft Fabric, migration Teradata avant fin 2028, devenir Hadoop/Cloudera avant fin de support en juin 2027, trajectoire SAS, accès transitoire aux socles existants, plateforme Data On Premise souveraine, plateforme de services Data/IA et convergence ou migration du Cloud vers l'On Premise. Les patrimoines actuels comprennent notamment environ 52 To compressés sur Teradata et un Data Lake Hadoop/Cloudera d'environ 47 To. Les missions principales sont les suivantes : • Initialiser le programme : diagnostic du portefeuille, découpage, responsabilités, priorités, arbitrages et feuille de route pluriannuelle. • Piloter coûts, qualité, délais, risques, ressources, valeur, plannings, budgets, charges et dépendances interprojets. • Préparer les décisions et sécuriser les échéances Teradata (fin 2028), SAS (avril 2028) et Cloudera (juin 2027). • Appuyer les directeurs de projets internes sans se substituer à leurs responsabilités. • Éclairer les scénarios Cloud BLEU/Fabric, On Premise souverain, hybridation, convergence et réversibilité. • Garantir sécurité, conformité, souveraineté, indépendance numérique, standards ouverts et portabilité. • Tenir la cartographie consolidée des risques, organiser les revues de jalons et sécuriser le chemin critique. • Proposer et animer la comitologie stratégique, programme, opérationnelle et technique. Environnement technique : Teradata, Hadoop/Cloudera, SAS, Microsoft Fabric, Power BI, RAISE, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot, ETL/ELT, Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, API, événements, MLOps, agents, assistants IA, RPA, architectures Cloud / On Premise / hybrides, gouvernance et catalogue de données. Direction de programmes IT/Data complexes, multi-projets et multi-acteurs, avec budgets et échéances contraints Pilotage d'équipes importantes : ressources internes, éditeurs, intégrateurs, ESN et experts Architectures Data modernes Cloud, On Premise et hybrides Mise en œuvre de plateformes Data industrielles, gouvernées, sécurisées et exploitables Migration de plateformes décisionnelles/analytiques, données historiques, ETL/ELT, BI et data science Teradata, Hadoop/Cloudera, SAS, Microsoft Fabric, Power BI, gouvernance et catalogue Plateformes de services, API, événements, agents, assistants IA, MLOps et RPA Souveraineté, indépendance numérique, open source, portabilité, réversibilité, sécurité et RGPD

Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA

Dans le cadre d'une transformation autour de l'IA Générative, nous recherchons un(e) Lead AI Engineer capable de concevoir et industrialiser des solutions IA, tout en accompagnant les équipes de développement dans l'adoption de ces nouvelles technologies. Le poste repose sur 3 dimensions clés : Lead AI Engineer Concevoir, développer et industrialiser des solutions GenAI, RAG et agentiques jusqu'à leur mise en production. Référent IA Générative Accompagner les développeurs, partager les bonnes pratiques et apporter votre expertise sur les choix techniques et les architectures IA. Java & Angular Rester hands-on et contribuer directement aux applications existantes en Java / Spring Boot et Angular. Vos missions Concevoir et industrialiser des solutions basées sur les LLM Développer des agents IA et solutions RAG Intégrer et orchestrer différents modèles : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Llama… Définir les bonnes pratiques et architectures GenAI Accompagner et faire monter en compétence les développeurs Contribuer aux développements Java / Spring Boot et Angular Participer à l'industrialisation : CI/CD, MLOps, LLMOps, monitoring et sécurité

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.