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Nous recherchons un Devops Supervision pour une mission longue en Île de France pour un démarrage ASAP. Au sein du Centre de Service Supervision, chargé de la mise en œuvre des moyens de supervision. La mission consiste à effectuer, sur le périmètre de la supervision réseau : - Des tâches de MCO - Administrer l'existant maison et éditeur - Assurer des développements autour des solutions et outils ci-dessous. Les compétences clés recherchées : - Expertise exigée sur les outils suivants : Grafana, Prometheus, Victoria Metrics sur environnements Linux et Windows - Connaissances des exporters SNMP, ICMP et réseaux nécessaires. - Langages à maîtriser : Python (Requests, Flask, , Grafanalib, Grafana-api, pandas, glob, TQDM, Numpy), Go. Les livrables sont: MCO Administration de la solution en place Développements Python et Go

Contrainte forte du projet Expertise grafana, prometheus, victoria metrics pour de la supervision réseau Les livrables sont MCO Administration de la solution en place Développements Python et Go Compétences techniques Grafana, Prometheus, Victoria Metrics - Expert - Impératif Connaissance des exporter SNMP, ICMP et réseaux - Expert - Impératif Python, Go - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) - Expertise exigée sur le soutils suivants : Grafana, Prometheus, Victoria Metrics sur environnements Linux et Windows - Connaissances des exporters SNMP, ICMP et réseaux nécessaires. - Langages à maîtriser : Python (requests, flask, grafanalib, grafana-api, pandas, glob, tqdm, numpy), Go.

Cherchons un profil ayant une forte expertise grafana, prometheus, victoria metrics pour assurer une mission longue autour de la supervision réseau Les livrables sont 1. MCO 2. Administration de la solution en place 3. Développements Python et Go Compétences techniques impératives - Grafana, Prometheus, Victoria Metrics - Expert - Impératif - Connaissance des exporter SNMP, ICMP et réseaux - Expert - Impératif - Python, Go - Expert - Impératif Description détaillée Au sein du Centre de Service Supervision vous serez chargé de la mise en œuvre des moyens de supervision La mission consistera à effectuer, sur le périmètre de la supervision réseau : - Des tâches de MCO - Administrer l'existant maison et éditeur - Assurer des développements autour des solutions et outils ci-dessous. Les compétences clés recherchées : - Expertise exigée sur le soutils suivants : Grafana, Prometheus, Victoria Metrics sur environnements Linux et Windows - Connaissances des exporters SNMP, ICMP et réseaux nécessaires. - Langages à maîtriser : Python (requests, flask, grafanalib, grafana-api, pandas, glob, tqdm, numpy), Go. Une évaluation technique sera organisée (questions de la part d'un expert). 3 jours de présence sur site requise Mission basée dans le 92, mais déplacements à prévoir (91)

Tu veux plonger au cœur de l’innovation et explorer l’ IA , les architectures microservices et le développement full stack ? CBX Group recherche plusieurs stagiaires Développeur·ses Full Stack AI pour rejoindre sa Direction Technique , aux côtés de nos architectes expérimentés. Vos missions Concevoir des architectures microservices innovantes Développer des modèles IA from scratch Fine-tuning avec Hugging Face/PEFT. Prétraitement des données (pandas, NumPy). Scripts d’inférence & déploiement (FastAPI, Flask). Créer des agents no-code Rédiger des guidelines techniques Participer au design & à l’architecture des projets internes Contribuer à la vie d’équipe (Daily, Weekly, Sprint Demo)

🎯 Mission principale Concevoir, développer et maintenir des solutions de visualisation de données afin d’aider les équipes métiers à analyser, comprendre et piloter leurs activités. Le/la Dataviz transforme des données complexes en insights clairs, exploitables et orientés décision. 🔧 Responsabilités Analyser les besoins métiers et traduire ces besoins en indicateurs, tableaux de bord et reportings. Concevoir et développer des visualisations interactives (dashboards, rapports, KPI). Structurer et manipuler des données (SQL, requêtes, vues, modèles). Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour garantir la qualité et la cohérence des données. Assurer la maintenance, l’optimisation et l’évolution continue des dashboards. Participer à la documentation des sources, des modèles et des méthodes. Proposer des recommandations basées sur les données et l’usage utilisateur. 🛠️ Compétences techniques requises Dataviz : Tableau / Power BI / Qlik (au moins un outil maîtrisé). Programmation : Python ou R pour traitement/automatisation. SQL : extraction, jointures, optimisation de requêtes. Bases de données : PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake, etc. Data manipulation : Pandas, NumPy, ETL ou outils no-code/low-code. Qlicksense / Qlick view / SAS

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Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Machine Learning Ops. Le rôle consiste à garantir l'industrialisation, la fiabilisation, et la mise en production robuste et sécurisée de l'ensemble de nos modèles d'Intelligence Artificielle. Vous serez un pilier dans l'établissement des bonnes pratiques MLOps (Monitoring, Sécurité, Reproductibilité) et collaborerez en étroite collaboration avec les Data Scientists, Ingénieurs ML, le Product Owner, et l'équipe DevOps. Cette prestation est essentielle pour transformer la recherche en solutions opérationnelles à forte valeur ajoutée. Expertises requises dans le cadre de la réalisation de la prestation - 3 ans minimum d'expérience prouvée en développement/industrialisation IA/ML/DL ciblant des environnements de production. - Maitrise Avancée de Python et des librairies clés de Data Science/ML (e.g., NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). - Maîtrise de SQL pour l'accès et la manipulation des sources de données. - Pipeline MLOps et Outils : - Conception et Implémentation de Pipelines CI/CD dédiés aux modèles ML (GitLab CI ou équivalent), incluant le versioning des modèles et des datasets. - Conteneurisation Maîtrisée : Capacité à packager, déployer et maintenir des services IA via Docker. - Tracking et Registre de Modèles : Expérience obligatoire avec des outils de gestion du cycle de vie des modèles comme MLflow ou équivalent (p. ex. Comet ML). - Expertise Modèles de Langage (LLM/NLP) - Maîtrise de l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de son industrialisation. - Mise en place et intégration d'outils d'orchestration de LLM (e.g., LangChain/LangSmith, Semantic Kernel, ou équivalent) dans un contexte de production. - Cloud et Déploiement : Maîtrise avérée d'un Cloud Provider avec une expérience significative en déploiement de services serverless ou conteneurisés - Optimisation et Feedback : capacité à intégrer des boucles de feedback continu pour l'amélioration des modèles (Monitoring de la dérive, Retraining automatique, concepts de Human-in-the-Loop). C ompétences souhaitées : - Orchestration et Scalabilité : expérience pratique du déploiement de charges d’activité IA sur Kubernetes (K8s) et des concepts d'opérateurs MLOps (KubeFlow, Argo). - Expérience dans la mise en place de tests de performance et de montée en charge spécifiques aux services d'inférence ML/LLM (benchmarking, stress testing, choix du hardware). - Techniques de Modélisation Avancées : - Connaissance des techniques d'optimisation de modèles pour la production (Quantization, Distillation, Pruning) ou de Fine-Tuning/PEFT (LoRA). - Expérience en Computer Vision (déploiement de modèles de détection/classification) ou en SLM (Small Language Models). - Qualité et Assurance IA : - Mise en œuvre de métriques d'évaluation non-traditionnelles pour les LLM (e.g., AI as a Judge, évaluation du Hallucination Rate, Grounding Score).