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Description and Location Missions -Accompagner l'ensemble des projets de transformation du client autour de l'Observabilité, Contribuer à la rationalisation des solutions et technologies des solution d'observabilité du groupe, Travaillez sur l'automatisation des processus et pipelines CI CD, Développez les solutions automatisées sur tous les aspects opérationnels récurrentes (Patch management), Gérez la mise en œuvre et la délivrance sous GIT dans un processus d'intégration continue, Participez à effectuer des tâches RUN Ops telles que : incident, troubleshooting, monitoring des infras, Participez aux tâches de développement de systèmes pour augmenter la résilience, performance, fiabilité, la sécurité et l'automatisation des plateformes de supervision, Faite le lien entre les équipes d'administrateur des plateformes de supervision Zabbix et les équipes de développement afin de garantir l'opérabilité des plateformes Zabbix et des solutions End User (Monitoring As Code, Portail utilisateurs observabilité, API), Participez au support d'expertise en relation avec les équipes « socles » OS / Middleware / Base de données du client et les équipes de support off-shore (RUN) L'environnement technique -Devops : Docker, Ansible, Ansible AAP, Kubernetes, Openshift, GitLab, Artifactory Jfrog, AWS et GCP -Dev : Java, Spring, (Python apprécié pas requis), REACT/ JS (NEO4J), Rest Api -Stack technique Observabilité : Zabbix, Grafana, Elastic, Dynatrace, Netcool, InfluxDB, Prometheus. -Contexte de fabrication et de production industrialisée, automatisée, scalable, performante et robuste -Système exploitation: Windows, Linux, Red Hat Openshift, Portal. -Méthodologie : Agile/ SAFe -Environnement sécurisé exigé dans le monde bancaire (PCI-DSS) / 50 000 serveurs Compétences observability Zabbix Git Middleware Docker Red Hat Ansible Nantes, France Compétences requises REACT, JAVA, PYTHON, SPRING, AWS, DOCKER, KUBERNETES, AGILE, ANSIBLE, DEVOPS, LINUX, WINDOWS, GCP Lieu : Nantes

Dans le cadre d'un projet autour de la valorisation et de la contextualisation des données, nous recherchons un(e) consultant(e) disposant d'une expertise en modélisation sémantique, ontologies et graphes de connaissances. La mission s'inscrit également dans un contexte d'utilisation des LLM, avec pour objectif de structurer et contextualiser les données grâce à des couches sémantiques. Vos principales missions : Concevoir et faire évoluer des ontologies ; Réaliser la modélisation sémantique des données ; Concevoir et exploiter des graphes de connaissances ; Modéliser les connaissances avec RDF, RDFS et OWL ; Exploiter Neo4j pour la représentation et la gestion des données sous forme de graphes ; Contextualiser et enrichir les données grâce aux modèles sémantiques ; Intégrer et rapprocher des données provenant de plusieurs systèmes ; Contribuer à la mise en place de couches sémantiques permettant de cadrer et contextualiser l'utilisation des LLM.

Data Scientist AWS AgentCore/bedrock Client : pharmaceutique Bordeaux (obligatoire) 5 à 10 ans d'expérience anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux (obligatoire) Technologies : AWS Bedrock Agentcore Runtimes ST / LT memories Observability Agentcore identity Agentcore gateway Agentcore policy Cloudwatch Langchain + Lang-graph Github actions FE built with React FE likely hosted on OpenShift AWS API gateways Terraform for CICD pipelines along with Artifactory MCP and A2A agent protocols Nice to have: Knowledge of Neo4J Knowledge of GenBI platforms Weights and balances

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)