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Contexte & Enjeux Notre client, un groupe français majeur du secteur de la communication extérieure, engages une transformation digitale ambitieuse de son système d'information. L'entreprise dispose d'un patrimoine applicatif hérité (legacy) important datant des années 1990-2000, que nous devons transformer en solutions robustes, scalables et maintenables pour supporter la croissance du groupe et ses ambitions digitales. Missions Principales Architecture & Design Définir l'architecture applicative globale des solutions en migration, en garantissant cohérence, scalabilité et sécurité Concevoir les patterns architecturaux adaptés à la transformation du legacy : modernisation progressive, refactoring stratégique, et intégrations modernes Établir les standards techniques et les bonnes pratiques de conception (design patterns, conventions de code, structure des projets) Évaluer et recommander les technologies, frameworks et outils adaptés aux besoins métier et aux contraintes techniques Piloter les décisions technologiques majeures : choix des stacks, migration vers le cloud, conteneurisation, etc. Modernisation du Patrimoine Existant Analyser le code legacy et proposer des stratégies de refactoring et de modernisation pragmatiques Garantir la qualité logicielle lors des transformations : couverture de tests, maintenabilité, documentation Superviser les migrations applicatives en minimisant les risques métier Mettre en place une approche DevOps complète : CI/CD, automatisation, monitoring, observabilité Leadership Technique Accompagner et coacher les équipes de développement sur les bonnes pratiques architecturales Réaliser des code reviews pointues en tant qu'expert technique référent Animer des sessions de pair programming et de mentorat technique Fixer et faire respecter les standards de qualité et les conventions de code Gouvernance & Stratégie IT Participer aux décisions stratégiques concernant le SI et la roadmap technique Documenter et communiquer l'architecture technique auprès des stakeholders (métier, IT) Anticiper les évolutions technologiques et les tendances du secteur Gérer la dette technique et planifier sa réduction progressive Profil & Compétences Requises Diplôme & Formation Diplômé(e) d'une école d'ingénieur informatique ou équivalent (formation supérieure en informatique) Expérience 8 à 12 ans minimum d'expérience en développement logiciel et architecture applicative Minimum 3 à 5 ans en tant qu'Architecte Applicatif ou Senior Developer avec responsabilités architecturales Expérience avérée en modernisation et refactoring d'applications legacy Expérience en management ou leadership technique d'équipes (5+ personnes) Compétences Techniques Essentielles Stack principal : .NET (Framework & Core), C#, architecture multi-tiers Bases de données : SQL Server, NoSQL (MongoDB, Elasticsearch), connaissance des migrations de schémas Cloud & Devops : Azure, AWS ou GCP ; Docker, Kubernetes, CI/CD (Azure DevOps, Jenkins, GitLab CI) Patterns & Architecture : Domain-Driven Design, SOLID, Clean Code, Event-Driven Architecture Testing : Tests unitaires, tests d'intégration, TDD, stratégie de couverture de tests Outils : Git, Linux, shell scripting, IaC (Infrastructure as Code) Compétences Comportementales Leadership naturel : capacité à inspirer confiance et à fédérer les équipes Pédagogue : aptitude à transmettre la connaissance et coacher les développeurs Pragmatique : capable de prendre des décisions balancées entre perfection technique et contraintes métier Curiosité technologique : intérêt pour l'innovation, l'open source, et les évolutions de l'écosystème .NET Rigueur : exigence envers soi-même et l'équipe ; capacité à mettre en place des standards et à les faire respecter Communication : capacité à expliquer des concepts complexes à des audiences techniques et non-techniques Avantages & Évolutions Impact stratégique : piloter la modernisation technique d'un groupe majeur Autonomie : liberté architecturale et prise de décision technique Équipe : travailler avec une équipe de développeurs talentueux et engagés Environnement technologique : accès à des défis techniques complexes et intéressants Évolution : possibilité d'évolution vers un rôle de CTO ou VP Engineering Critères de Réussite (6-12 mois) ✓ Architecture applicative documentée et adoptée par les équipes ✓ Réduction mesurable de la dette technique ✓ Pipeline CI/CD robuste et automatisé en production ✓ Équipe montée en compétence et autonome ✓ Au moins 2-3 applications legacy en cours de modernisation

Architecture technique / architecture logicielle cloud GCP / Google Cloud Platform sur le périmètre des services connectés. Compétences techniques clés Les compétences prioritaires sont : Architecture cloud, principalement GCP / Google Cloud Platform. Kubernetes / GKE, Docker, VM, serverless. Stockage de données : bases relationnelles, NoSQL. Rôle attendu Le profil devra intervenir comme architecte technique cloud, capable de partir d'un besoin métier ou d'un dossier fonctionnel pour : définir une architecture technique cible ; documenter cette architecture dans des dossiers d'architecture technique ; mettre en œuvre ou faire mettre en œuvre les composants nécessaires ; accompagner les équipes projet pendant les phases de MVP et de releases ; challenger les choix techniques en termes de sécurité, scalabilité, robustesse et coûts. Le profil n'est donc pas uniquement attendu sur de la conception théorique : le client attend aussi quelqu'un capable d'être en support opérationnel aux équipes de développement, avec une bonne compréhension des contraintes d'industrialisation. Livrables attendus Le client mentionne principalement : des dossiers d'architecture technique validés, conformes aux guidelines Renault ; des composants et plateformes industrialisés ; des recommandations d'évolution sur les plateformes, patterns et bonnes pratiques ; des comptes rendus d'avancement, notamment en contexte Agile. Compétences techniques clés Les compétences prioritaires sont : Architecture cloud, principalement GCP / Google Cloud Platform. Kubernetes / GKE, Docker, VM, serverless. Stockage de données : bases relationnelles, NoSQL. Architecture d'intégration : API REST, messaging, architectures événementielles, streaming. Sécurité applicative : OAuth2, OpenID Connect, conformité aux guidelines sécurité. DevOps / CI-CD. Java, idéalement comme langage de référence. Microservices et patterns associés. IA générative / ML : LLM, RAG, agents, assistants IA, vectorisation, gouvernance et évaluation des modèles. RGPD, éthique IA, limites et risques de l'IA. Agile / SAFe. Anglais maîtrisé. Lieu : , Boulogne-Billancourt.

Architecture technique / architecture logicielle cloud GCP / Google Cloud Platform sur le périmètre des services connectés. Compétences techniques clés Les compétences prioritaires sont : Architecture cloud, principalement GCP / Google Cloud Platform. Kubernetes / GKE, Docker, VM, serverless. Stockage de données : bases relationnelles, NoSQL. Rôle attendu Le profil devra intervenir comme architecte technique cloud, capable de partir d'un besoin métier ou d'un dossier fonctionnel pour : définir une architecture technique cible ; documenter cette architecture dans des dossiers d'architecture technique ; mettre en œuvre ou faire mettre en œuvre les composants nécessaires ; accompagner les équipes projet pendant les phases de MVP et de releases ; challenger les choix techniques en termes de sécurité, scalabilité, robustesse et coûts. Le profil n'est donc pas uniquement attendu sur de la conception théorique : le client attend aussi quelqu'un capable d'être en support opérationnel aux équipes de développement, avec une bonne compréhension des contraintes d'industrialisation. Livrables attendus Le client mentionne principalement : des dossiers d'architecture technique validés, conformes aux guidelines Renault ; des composants et plateformes industrialisés ; des recommandations d'évolution sur les plateformes, patterns et bonnes pratiques ; des comptes rendus d'avancement, notamment en contexte Agile. Compétences techniques clés Les compétences prioritaires sont : Architecture cloud, principalement GCP / Google Cloud Platform. Kubernetes / GKE, Docker, VM, serverless. Stockage de données : bases relationnelles, NoSQL. Architecture d'intégration : API REST, messaging, architectures événementielles, streaming. Sécurité applicative : OAuth2, OpenID Connect, conformité aux guidelines sécurité. DevOps / CI-CD. Java, idéalement comme langage de référence. Microservices et patterns associés. IA générative / ML : LLM, RAG, agents, assistants IA, vectorisation, gouvernance et évaluation des modèles. RGPD, éthique IA, limites et risques de l'IA. Agile / SAFe. Anglais maîtrisé. Lieu : , Boulogne-Billancourt.

Software Tester (QA) London (Hybrid, 2 days per week in-office) £35,000 - £50,000 + Holiday + Hybrid Working + Career Development Opportunities Are you a detail-oriented Software Tester or QA professional looking to play a key role in delivering high-quality software products while working with cutting-edge technology across sports data, AI, machine learning and real-time systems? This is an exciting opportunity to join an innovative technology business operating within the sports and betting sector. Working as part of a collaborative product engineering team, you will be responsible for ensuring software quality through comprehensive testing, defect tracking and close collaboration with developers throughout the software development lifecycle. In this role, you will design and execute both manual and automated tests across web and mobile applications, helping to identify issues before release and ensuring systems perform reliably in production environments. You will also contribute to regression testing activities and support continuous product improvement. The ideal candidate will have experience within software testing or quality assurance, a strong understanding of QA methodologies and a passion for delivering robust, high-quality software. Exposure to modern development technologies, databases and automated testing tools will be highly beneficial. The Role: Design and execute manual and automated software tests Create detailed test cases from technical requirements and specifications Investigate, document and track defects through to resolution Perform regression testing following software releases and updates Work closely with developers and product teams throughout the SDLC The Person: Experience as a Software Tester, QA Engineer or similar Degree qualified in Computer Science, IT or related discipline Strong understanding of QA methodologies, tools and processes Experience with testing frameworks such as Selenium or Cypress Knowledge of technologies such as Python, TypeScript, JavaScript, Node.js, Golang, PostgreSQL or NoSQL databases would be advantageous Reference Number: BBBH277323 Rise Technical Recruitment Ltd acts an employment agency for permanent roles and an employment business for temporary roles. The salary advertised is the bracket available for this position. The actual salary paid will be dependent on your level of experience, qualifications and skill set and will be decided by our client, the employer. Rise are not responsible or liable for any hiring decisions made by the end client. We are an equal opportunities company and welcome applications from all suitable candidates.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un grand groupe, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets stratégiques de collecte, transformation et valorisation de la donnée dans un environnement Big Data. Le consultant évoluera au sein d'une equipe agile en collaboration avec les équipes métiers, PO/BA, architectes et développeurs. Vos missions Participer à la définition de l'architecture Data en lien avec les architectes et l'équipe projet. Analyser les besoins métiers avec les PO/BA et proposer des solutions adaptées. Concevoir et développer des pipelines Data et des traitements ETL. Développer des solutions d'ingestion, de stockage et de transformation de données provenant de multiples sources. Automatiser et orchestrer les flux de données batch et streaming. Mettre en place les tests unitaires et automatisés. Déployer les solutions sur les différents environnements. Assurer le support de production, le suivi des incidents et l'amélioration continue des performances. Contribuer à l'amélioration des bonnes pratiques de développement et de qualité de code. Environnement technique Big Data : Hadoop Cloudera Traitement de données : Spark (Batch et Streaming) Langages : SQL, xDI Bases de données SQL : Teradata, Hive, Phoenix Bases NoSQL : HBase, MongoDB DevOps & CI/CD : Git, Jenkins, Artifactory, XL Release Monitoring : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Méthodologie : Agile / Scrum

Mobile React Software Engineer You have an academic degree (BSc or MSc) in computer science or a related field, complemented with a minimum of 2 years of working experience. Solid knowledge of TypeScript conventions and patterns, both on the frontend and backend coupled with experience with the NodeJS ecosystem Experience with front-end React/React Native framework Experience and feeling with social media environments You have experience with various testing patterns and supporting frameworks, (Jest, Mocha, Chai, snapshot testing, unit testing) Strong understanding of GraphQl and RESTFul services' conventions and architecture You can work independently and take matters into your own hands The ability to quickly learn new technologies and successfully implement them is essential You take pride in delivering high quality, reusable code, and user interfaces Any experience of the following would be very useful You know and understand the structural parts of a React application (redux, sagas, react-router/navigation (RN)) You do not fear css-in-js patterns (RN stylesheets, styled-components, Styled Systems) Notions of functional programming patterns in a modern front end (hooks, immutability, pure components, stateless functions,...) Work experience with Neo4j, SQL and NoSQL databases You know how to create a bridge between the Native language and JavaScript code and how to improve or set up a modern build and CI/CD pipeline and understand the importance of the different tools involved (webpack, metro, linting, prettier, commit hooks, circle-ci,... You know how to use data visualization tools (and libraries like d3.js) for analyzing or debugging data This is a long term contract assignment – 6 to 12 months initially. The Client is based in Belgium – although the role can be worked remotely. The rate will be in the range £350 to £550 per day. Do send your CV to us in Word format along with your daily rate and availability.

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.

ContexteDans le cadre de l'évolution d'une application de Gestion Électronique de Documents (GED) intégrant des workflows métiers, nous recherchons un Développeur Full Stack pour participer au développement de nouvelles fonctionnalités, à l'optimisation des performances et à la modernisation de l'architecture applicative. Vous interviendrez sur une application développée en Groovy/Grails (basé sur Java Spring) côté Back-End et React côté Front-End, avec des enjeux liés à la conteneurisation, aux performances et à l'expérience utilisateur. Vos missionsDévelopper de nouvelles fonctionnalités liées à la GED. Concevoir et faire évoluer des workflows métiers personnalisables. Améliorer l'interface utilisateur développée en React. Participer à la conteneurisation de l'application avec Docker. Contribuer aux déploiements et aux tests sur des environnements Kubernetes. Optimiser le stockage, l'indexation et les performances des bases de données. Améliorer les mécanismes de recherche via Elasticsearch. Rédiger la documentation technique. Développer et maintenir les tests unitaires et d'intégration. Participer aux bonnes pratiques de développement et d'intégration continue. Environnement techniqueBack-EndGroovy Grails Java Spring Front-EndReact Bases de données & RecherchePostgreSQL Elasticsearch SQL / NoSQL DevOpsDocker Kubernetes GitLab CI/CD Git TestsJUnit Spock Jest