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Nous recherchons un développeur principalement backend microservices expérimenté pour rejoindre une équipe en pleine structuration, dans un environnement technique 100% serverless AWS. Missions principales : • Développer, modifier et maintenir les microservices qui gèrent la donnée client CRM • Concevoir et faire évoluer les interfaces (API REST) entre le CRM et les systèmes consommateurs/producteurs de données client • Garantir la qualité, l'intégrité et la cohérence de la donnée client à travers les différents flux • Participer à la migration de fonctions historiques actuellement portées par une base Oracle vers des architectures serverless (AWS Lambda, AWS Glue) — gestion de la rétention GDPR, calcul de la qualité de données, etc. • Contribuer à la synchronisation des données entre le CRM (master) et les systèmes tiers, notamment dans le cadre de la migration e-commerce vers Shopify • Dévelopement Front End ponctuel pour des besoins de console d'administration/monitoring interne • Documenter les développements, les flux et les choix techniques • Travailler en environnement Agile (PI planning, cérémonies SAFe/Scrum) Stack technique : • Node.js / TypeScript • AWS serverless : Lambda, DynamoDB (NoSQL), S3 • API REST, JSON • AWS Glue, scripts d'ETL/migration de données Outils et méthodes : • Git (versioning, branches, pull requests) • CI/CD via Gitlab et release management • Jira, Confluence Référence de l'offre : btt6o3wzj4

ContexteDans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, notre client recherche un AI Engineer spécialisé en IA Générative et MLOps pour rejoindre une équipe IT Data & IA. L'équipe intervient sur des projets IA à destination des directions métiers et accompagne le développement, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle dans un environnement Cloud AWS. MissionEn tant qu'AI Engineer, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, de la conception jusqu'à leur mise en production. Vos principales responsabilités seront : Être le référent technique IA auprès des chefs de projets, développeurs, architectes et équipes métiers. Concevoir et développer des solutions d'IA et d'IA Générative de bout en bout. Développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM, RAG et systèmes d'agents. Intégrer des solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Déployer et mettre à l'échelle des modèles et applications IA en environnement Cloud. Participer à la mise en place et à l'évolution du socle AI / MLOps : déploiement, monitoring, assets, produits IA et CI/CD. Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Scientists et les accompagner jusqu'à la production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de sécurité, de monitoring et d'industrialisation des projets IA/ML. Contribuer au respect des normes et exigences du Groupe, notamment en matière de RGPD et AI Act. Assurer une veille technologique sur les nouvelles technologies d'IA Générative, d'agents et de MLOps. Profil recherchéNous recherchons un profil AI Engineer / GenAI Engineer / ML Engineer disposant d'une expérience significative en développement et industrialisation de solutions IA. Compétences indispensablesPython expert. Minimum 1 an d'expérience en IA Générative. Expérience concrète de mise en production et passage à l'échelle de solutions IA. Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Maîtrise des concepts et technologies RAG, LLM, Fine-tuning et Reasoning. Expérience avec les systèmes d'agents et multi-agents, l'orchestration et le monitoring. Maîtrise de AWS, notamment idéalement : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway OpenSearch ECS / EKS / EC2 Maîtrise des pratiques MLOps / DevOps : Docker Kubernetes GitLab MLflow Airflow Artifactory APIs Très bonne maîtrise de l'écosystème Python : LangChain LangGraph Transformers PyTorch TensorFlow Scikit-learn Pandas Hugging Face Connaissance des bases de données SQL / NoSQL et notamment des bases vectorielles : OpenSearch Redis PGVector La connaissance de technologies telles que MCP, A2A, Guardrails et Deep Agents est un réel plus. Environnement techniquePython – AWS – SageMaker – Bedrock – LangChain – LangGraph – LLM – RAG – Agents / Multi-Agents – Hugging Face – Transformers – PyTorch – TensorFlow – Scikit-learn – Docker – Kubernetes – GitLab – MLflow – Airflow – OpenSearch – Redis – PGVector – MLOps Expérience souhaitéeUne première expérience dans le secteur bancaire ou financier est fortement appréciée. Une bonne maîtrise des méthodologies Agile est également attendue. Soft skillsNous recherchons une personne : Rigoureuse, autonome et organisée. Orientée delivery et résultats. Capable de travailler en équipe et d'interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers. Dotée d'un bon esprit d'initiative et d'un sens du pragmatisme.

Dans le cadre du développement de projets stratégiques autour de l'Intelligence Artificielle et de l'IA générative, nous recherchons 5 Développeurs Python / AI Engineers – AI-Native Developers pour rejoindre une équipe AI Factory / Innovation au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire. Vous participerez à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous évoluerez dans un environnement agile, en étroite collaboration avec les Data Scientists, architectes solutions, équipes IT et équipes métiers. 📍 Mission 100 % sur site – aucun télétravail possible 🌍 Anglais courant obligatoire – environnement international 👥 5 postes à pourvoir ⚠️ La présence sur site 5 jours/semaine constitue une condition impérative de la mission et n'est pas négociable. Votre rôle En tant que AI-Native Developer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement des solutions IA, depuis l'analyse des cas d'usage jusqu'à leur déploiement et leur exploitation en production. Vous aurez notamment pour responsabilité de transformer les travaux et modèles issus de l'expérimentation en solutions robustes, performantes, scalables et industrialisées. Une forte maîtrise de l'Agentic Coding / AI-assisted development est attendue. Vous utiliserez quotidiennement les outils d'IA générative pour accélérer les développements, tout en étant capable de challenger, tester, sécuriser et optimiser le code généré. Vos principales missions Développement IA & Machine Learning Participer aux workshops avec les équipes métiers, IT et Data Science ; comprendre et traduire les besoins en solutions techniques ; développer et optimiser des modèles IA / Machine Learning ; contribuer à leur intégration dans les applications et processus existants ; développer les composants nécessaires à leur exploitation en production ; exposer les modèles au travers d'APIs et de microservices ; optimiser leurs performances en matière de latence, coûts et scalabilité. IA générative & Agentic Coding Utiliser de manière avancée les outils de développement assisté par IA tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT ; décomposer des problématiques complexes en instructions exploitables par les agents IA ; concevoir et optimiser des prompts techniques réutilisables ; utiliser l'Agentic Coding pour accélérer les cycles de développement ; analyser et challenger le code généré ; identifier les erreurs, limites ou risques introduits par les modèles ; garantir la qualité, la maintenabilité et la robustesse du code produit. Industrialisation & MLOps Participer au déploiement des modèles en production ; concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps ; automatiser les processus d'entraînement, de déploiement, de versioning et de monitoring ; intégrer les modèles aux pipelines CI/CD ; assurer leur suivi et leur maintien en conditions opérationnelles ; contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des solutions. Tests & qualité Développer et maintenir les tests automatisés ; tester les modèles en matière de performance, robustesse et biais ; mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité du code ; sécuriser les évolutions et les mises en production ; documenter précisément le code, les modèles, APIs et prompts utilisés. Innovation & amélioration continue Réaliser une veille active sur les évolutions de l'IA et de l'IA générative ; expérimenter de nouvelles approches et technologies ; évaluer leur pertinence pour les cas d'usage métiers ; formuler des recommandations techniques ; partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Compétences techniques recherchées Indispensables Développement excellente maîtrise de Python ; développement d'APIs REST / microservices ; FastAPI et/ou Flask ; maîtrise de Git / GitHub / GitLab ; tests automatisés : pytest, unittest, code coverage. IA / Machine Learning expérience pratique en développement et industrialisation de solutions Machine Learning / IA ; maîtrise des principales problématiques liées à l'entraînement, au déploiement et au monitoring des modèles ; capacité à travailler avec des Data Scientists sur la transformation d'un modèle en solution exploitable en production. Generative AI / AI-Native Development pratique avancée d'outils tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code et/ou ChatGPT ; maîtrise des approches d'Agentic Coding ; capacité à concevoir des prompts efficaces et structurés ; capacité à évaluer et corriger le code généré par IA ; compréhension des limites et risques associés à son utilisation. MLOps / DevOps expérience des environnements et pipelines MLOps ; CI/CD appliqué aux modèles IA ; Docker ; connaissances Kubernetes ; versioning et monitoring des modèles. Data SQL ; bases NoSQL ; connaissances des Vector Databases ; preprocessing et pipelines de données ; notions de feature engineering. CloudUne expérience d'au moins une plateforme Cloud orientée IA/ML est attendue : AWS SageMaker, Azure Machine Learning et/ou GCP Vertex AI. Compétences appréciées Une expérience complémentaire dans l'un des domaines suivants constituera un plus : NLP / Natural Language Processing ; Computer Vision.

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

Description de la mission : Fiche de poste : Team Lead IAM - Data - ChiffrementContexteRaison d'être du posteEn tant que Team Lead IAM - Data - Chiffrement, vous êtes le référent technique principal des domaines IAM, Data et Chiffrement. Vous êtes responsable de la construction, du développement et du suivi de la roadmap technique, arbitrez les choix structurants et accompagnez les équipes dans leur montée en compétences. Vous garantissez la cohérence technique, la qualité, la sécurité, la conformité et la résilience des solutions de la tribe. Vous êtes également responsable du partage des connaissances, de la réduction des dépendances critiques et de la construction d'une organisation durable fondée sur l'autonomie collective. Vous contribuez activement à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie, à l'adoption des approches DevSecOps et SRE ainsi qu'à la transformation de la plateforme. Responsabilités clésStratégie & innovation : définir la stratégie technique, concevoir une architecture robuste et piloter des projets innovants. Efficacité & résilience : garantir la disponibilité des systèmes critiques et la conformité aux SLA. Sécurité & conformité : protéger les données, appliquer les normes et intégrer le modèle Zero Trust. Optimisation des coûts : rationaliser les infrastructures et automatiser les processus. Support & satisfaction client : aligner les solutions avec les besoins métiers et améliorer en continu la performance. Description des activitésOrganisation & managementEncadrer et développer l'équipe. Piloter la roadmap et les priorités de la tribe. Assurer le pilotage opérationnel et la gouvernance des activités. Représenter la tribe auprès des parties prenantes métiers et techniques et coordonner les arbitrages fonctionnels et techniques. Garantir la qualité, la conformité et la maîtrise des risques. Assurer la coordination transverse avec les équipes techniques et projets. Développer l'autonomie collective via le partage des connaissances et la réduction des dépendances critiques. Promouvoir une culture d'excellence technique, d'amélioration continue et de collaboration. Volet techniqueDéfinir et garantir la cohérence des architectures techniques des solutions IAM, Data et Chiffrement, en veillant à leur sécurité, leur performance et leur évolutivité. Arbitrer les choix techniques structurants et challenger les propositions de l'équipe afin de garantir l'application des standards et des bonnes pratiques. Piloter l'intégration des solutions dans les environnements Cloud et conteneurisés en collaboration avec les équipes Platform, DevOps et Sécurité. Garantir la résilience, la disponibilité et l'exploitabilité des plateformes au travers des dispositifs de haute disponibilité, PRA/PCA et des exigences DORA. Superviser les socles techniques de la tribe — IAM, Data et Chiffrement — afin d'assurer leur stabilité, leur sécurité, leur performance et leur conformité. Veiller à l'application des pratiques DevSecOps et SRE dans les cycles de développement, de déploiement et d'exploitation. Définir et contrôler les exigences de documentation, de transfert de connaissances et de continuité opérationnelle sur les domaines critiques. Accompagner les équipes dans la résolution des incidents complexes et des problématiques techniques à fort impact. Assurer une veille technologique active afin d'anticiper les évolutions du marché et proposer les trajectoires techniques adaptées. Compétences requisesExpertise techniqueExpérience de conception et d'exploitation de plateformes IAM critiques en environnement de production. Maîtrise des protocoles d'authentification et de fédération d'identité : OAuth2, OpenID Connect, SAML, WebAuthn et FIDO2. Connaissance des mécanismes de chiffrement, de gestion des certificats et des secrets. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL : PostgreSQL, Patroni, MongoDB et Percona. Solide compréhension des architectures distribuées, sécurisées et hautement disponibles. Connaissance approfondie des environnements Linux, des réseaux et des infrastructures Cloud, ainsi que des serveurs web et reverse proxy : Apache HTTP Server et HAProxy. Expérience des plateformes conteneurisées et des pratiques d'automatisation : Kubernetes, Docker, Terraform, Ansible et CI/CD. Compréhension des architectures applicatives Java et des standards d'intégration : API REST et SOAP. Connaissance et application des pratiques d'observabilité, de DevSecOps et de SRE. Maîtrise des enjeux de résilience, de continuité d'activité et de conformité : PRA/PCA et DORA. Compétences organisationnellesLeadership reconnu et capacité à fédérer des équipes techniques expérimentées. Capacité à gérer des situations de tension, de résistance au changement ou de dysfonctionnement collectif. Capacité à arbitrer des choix techniques complexes et à challenger les propositions des équipes. Expérience avancée du pilotage de roadmap et de la gestion des priorités. Capacité à construire l'adhésion autour des orientations techniques. Aptitude à développer les compétences des collaborateurs et à favoriser le partage des connaissances. Expérience de la gestion des risques et de la résolution de situations complexes. Capacité à travailler en transverse avec les équipes projets, sécurité, architecture et production. Communication claire, pédagogie et capacité à vulgariser des sujets techniques. Critères différenciantsExpertise reconnue sur Keycloak / Red Hat SSO dans des environnements critiques ou à forte volumétrie. Environnement techniqueIAM : Keycloak / Red Hat SSO, OAuth2, OpenID Connect, SAMLv2, WebAuthn, FIDO2. Data : PostgreSQL. Chiffrement : PKI, certificats, chiffrement symétrique et asymétrique. Cloud privé & automatisation : Kubernetes, Docker, Terraform, Ansible. Infrastructure : Linux Red Hat, HAProxy, Apache HTTP Server. CI/CD : GitHub Actions, Jenkins. Observabilité : Grafana, Prometheus. Développement : Java, Spring Boot, API REST, SOAP. Compétences / Qualités indispensables : Architecture IAM sécurisée, Protocoles d'authentification, Chiffrement et PKI, Architectures distribuées hautement disponibles, Kubernetes et automatisation, Leadership technique Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

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