Dans le cadre de la transformation technologique et de la modernisation des infrastructures IT, nous recherchons un Lead DevOps / Développeur Python Backend expérimenté pour renforcer une équipe technique dédiée à la conception, au développement et à l'exploitation de plateformes d'infrastructure modernes (PaaS, IaaS, CaaS). Le consultant interviendra principalement sur le développement de solutions backend en Python, l'automatisation des tests d'API REST avec Pytest, la conception et l'optimisation des pipelines CI/CD sous GitLab CI, ainsi que l'automatisation et la fiabilisation des déploiements. Il participera à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie logicielle, à l'industrialisation des processus de développement et à l'intégration des outils DevOps tels que Kubernetes, Docker et Terraform. Il contribuera également à la mise en œuvre des bonnes pratiques de qualité logicielle (BDD, Gherkin, TDD, DRY, idempotence), tout en accompagnant les équipes dans l'adoption de solutions robustes, maintenables et évolutives, au sein d'un environnement Agile.
Contexte : Vous rejoindrez une entreprise spécialisée dans les services numériques et l'accompagnement de grands acteurs dans leurs projets de transformation des systèmes d'information. Elle intervient notamment sur des projets de modernisation et d'évolution de systèmes métiers, en s'appuyant sur des équipes expertes en développement, intégration, tests et validation logicielle. Vous évoluerez ainsi dans un environnement où la fiabilité des applications, l'automatisation des tests et la qualité des livrables constituent des enjeux importants. Missions : Définir les stratégies et scénarios de tests en fonction des spécifications et exigences du projet. Concevoir, développer et exécuter des tests automatisés. Mettre en place et maintenir les solutions d'automatisation des tests. Développer et optimiser le code dédié à l'automatisation. Mettre en place des pipelines d'exécution automatique des tests. Analyser les rapports d'exécution des nouvelles versions et identifier les éventuelles anomalies. Comparer les résultats obtenus avec les exigences et le cahier des charges. Identifier, documenter et suivre les bugs et anomalies auprès des équipes de développement. Participer à l'analyse et à la résolution des problèmes rencontrés lors des phases de validation. Contribuer à l'amélioration continue des processus de test et de qualité logicielle. Monter progressivement en compétence sur les enjeux liés à l'assurance de personnes et au progiciel métier.
METSYS est un intégrateur de solutions Cloud, Microsoft et Cybersécurité. Pour un de nos clients de forte renommée, nous recherchons un.e Lead DevOps Scrum et renfort Squad SQL F/H pour un démarrage début novembre en Seine-Saint-Denis (93). Vous interviendrez sur une multitude de sujets en tant que Lead ayant une connaissance approfondie sur les sujets ci-après décrits. Vous avez à coeur de pouvoir accompagner la montée en compétences et l'avancée des projets. Cette description n'est pas limitative et est susceptible d'évoluer au fur et à mesure de l'avancée de la mission.
Profil recherchéVous disposez d'une solide expérience en développement Python et en conception logicielle. Vous maîtrisez les principes de programmation orientée objet et savez concevoir des composants modulaires, réutilisables et maintenables. Vous avez une expérience significative dans le traitement de données volumineuses et l'optimisation de calculs. Vous maîtrisez les tests automatisés, les bonnes pratiques de développement et les processus d'intégration continue. Vous avez déjà travaillé avec au moins un framework de calcul distribué : Ray, PySpark ou Dask. Vous êtes capable d'analyser du code existant, d'en évaluer la qualité et de garantir sa conformité aux standards techniques. Qualités attenduesRigueur technique : capacité à faire respecter les standards de développement et de qualité, notamment lors de l'intégration de code produit par des tiers. Autonomie et adaptabilité : aptitude à investiguer des environnements complexes, à résoudre des problèmes techniques et à appréhender de nouveaux outils. Pragmatisme : capacité à concilier qualité logicielle, performance et contraintes de mise en production. Communication : aisance dans les échanges avec des interlocuteurs techniques et métier. Anglais technique : capacité à exploiter la documentation et à échanger avec des équipes internationales. Les connaissances de l'écosystème Azure, des problématiques réseau et de sécurité ainsi que des plateformes Databricks et Dataiku DSS constitueront des atouts supplémentaires.
Dans le cadre d'un programme de modernisation et d'harmonisation de son système d'information, un grand acteur du secteur bancaire recherche un Développeur Python confirmé pour rejoindre une équipe spécialisée dans la gestion des référentiels de données transverses. L'équipe accompagne les différentes lignes métiers dans l'acquisition, la consolidation, la transformation, la distribution et la consommation des données de référence. La mission s'inscrit plus particulièrement dans un programme de migration de traitements ETL Informatica PowerCenter vers Python, portant sur plusieurs applications stratégiques de gestion et d'exposition de référentiels. Vous interviendrez notamment sur des traitements permettant de transformer et préparer les données, de les charger en base et de les exposer aux applications et consommateurs internes via différents canaux : fichiers, API et Datalake. Vos principales missionsConcevoir le design des nouveaux traitements Python à partir des spécifications fonctionnelles fournies par les Business Analysts et en collaboration avec le Tech Lead. Développer les nouveaux traitements en respectant le framework Python interne et l'architecture conteneurisée des applications. Réaliser des traitements de transformation, d'alimentation et de manipulation de données. Participer à la migration et à la modernisation des traitements existants sous Informatica PowerCenter. Développer les tests unitaires et tests automatisés associés aux traitements. Garantir la qualité, la structuration et l'industrialisation des développements. Réaliser les livraisons sur les environnements d'UAT. Préparer la documentation nécessaire aux mises en production et assister les référents lors des livraisons sur les environnements supérieurs. Participer activement aux cérémonies et travaux de la squad dans un fonctionnement Agile.
Remplacer des traitements ETL historiques par du Python propre, testé et conteneurisé : une mission de développeur exigeante, dans une squad Python internationale. L'équipe en charge des référentiels transverses d'un grand groupe bancaire harmonise ses langages et ses architectures : elle migre ses traitements ETL Informatica PowerCenter vers Python. Vous intégrez la squad Python (sprints de trois semaines, équipe répartie entre Paris et l'international) et intervenez sur plusieurs applications : l'annuaire et l'organigramme du groupe, et le référentiel des rôles — acquisition, cycle de vie des rôles, exposition par fichiers, API et datalake. Vos principales missions : Réaliser le design des nouveaux traitements à partir des spécifications des Business Analysts et des retours du Tech Lead. Développer dans le respect du framework Python interne et de l'architecture conteneurisée. Écrire les tests unitaires et mettre en place les tests automatiques de chaque traitement. Livrer en recette et rédiger les documents de livraison pour les environnements supérieurs. Ce que la mission vous apporte : Du Python de qualité industrielle : tests, CI/CD, conteneurs, revue par un Tech Lead. Un programme de migration structurant, sur plusieurs applications. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Python 3.9+, SQLAlchemy, Oracle, pytest, pandas, CI/CD, OpenShift, S3, Jenkins, Bitbucket, Checkmarx, Jira, Confluence — agile.
ContexteGarantir la scalabilité et la fiabilité des produits via des tests fonctionnels et non fonctionnels automatisés. MissionsParticiper à la définition de la stratégie de test et au choix des outils techniques. Concevoir, déployer et maintenir un banc de tests automatisés (pytest). Développer des tests pour collecter et comparer les métriques système (performance, charge, etc.). Créer et maintenir des jeux de données pour les tests. Collaborer avec les équipes produit/dev/QA pour définir les limites de fonctionnement du système. Stack techniqueLangages : Python Outils : Docker, PostgreSQL, pytest, Github action, AWS DevOps : Ansible, Terraform, Grafana
ContexteLes équipes CIB ITO développent, maintiennent, sécurisent et améliorent les systèmes d'information et applications de CIB. En tant que première banque d'investissement en Europe dans la région EMEA, nous accompagnons nos clients corporates dans leur développement en leur offrant des conseils stratégiques et un accès de premier choix au financement et aux services bancaires transactionnels. Nous considérons notre rôle comme un pont entre nos clients corporates et les investisseurs institutionnels, en nous appuyant sur des équipes situées à travers le monde pour répondre à leurs besoins. Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. MissionsDéfinition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des GPUs dans un environnement de dev. Amélioration continue : amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.
Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation • Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. • Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. • Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) • Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. • Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. • RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). • Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance • Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés.
Contexte & Enjeux du poste Vous concevez et déployez la plateforme stratégique d'IA qui alimente l'ensemble des produits du groupe utilisés quotidiennement par les professionnels. Votre rôle ne consiste pas à rédiger des scripts ou des démonstrateurs isolés, mais à concevoir, industrialiser et scaler des architectures d'APIs résilientes : orchestration d'appels LLM, pipelines RAG haute performance, traitement massif de données éditoriales et moteurs de recherche vectoriels. Vous intervenez sur une solution multi-tenant à l'échelle européenne, intégrant de fortes exigences de souveraineté des données, d'isolation sécurisée et de très faible latence (streaming temps réel). Vos missions principales 1. Architecture & Ingénierie des Services IA • Définir l'architecture des APIs et des workers asynchrones : mise en place de stratégies de cache avancées, circuit breakers, politiques de retries et bascules (fallbacks) multi-modèles. • Concevoir et industrialiser les chaînes d'inférence LLM (RAG avancé, embeddings, function calling, agents autonomes). • Piloter la performance et l'efficience : optimiser en continu le compromis débit / latence / coût d'inférence sous fortes charges de production. • Réaliser des benchmarks comparatifs et challenger les choix technologiques et modèles (propriétaires et open-source). 2. Développement Backend & Performance Web • Développer et maintenir des APIs haute performance via FastAPI et Pydantic (contrats stricts, validation, typage, gestion des contextes pays et multi-tenant). • Exploiter la programmation asynchrone (asyncio, httpx, multiprocessing/threading) pour maximiser le débit et la réactivité des services. • Implémenter le streaming fluide des réponses LLM (Server-Sent Events / WebSockets), la gestion du backpressure, des timeouts et de l'annulation de requêtes. • Intégrer nativement la sécurité et l'observabilité (OpenTelemetry, traçabilité des inférences, isolation des tokens, approche Zero Trust). 3. Leadership Technique & Rayonnement • Animer la gouvernance technique et promouvoir une culture Inner-Source (composants réutilisables, bibliothèques partagées inter-équipes). • Accompagner les différentes squads produits (Search, Assistant IA, Édition) pour faciliter l'adoption et l'intégration des briques d'IA. • Inculquer les standards de Craftsmanship (Clean Code, architecture hexagonale / SOLID, revues de code exigeantes, couverture de tests automatisés). • Maintenir une veille constante sur l'écosystème IA et porter le rayonnement technique de l'organisation.
Missions principales: - Développer des APIs Backend en Python - Concevoir et orchestrer des agents IA / LLM - Mettre en place des workflows avec LangGraph & Temporal - Intégrer le Tool Calling et MCP - Gérer les retries, fallbacks et erreurs - Intégrer différents modèles/fournisseurs LLM - Mettre en place des systèmes d'évaluation et de non-régression des agents - Suivre qualité, coûts, performances et latence - Participer aux choix d'architecture - Assurer l'observabilité et la mise en production Stack technique: Python 3.11+ · FastAPI · Pydantic · PostgreSQL · Redis · Docker · Kubernetes · LangGraph · Temporal · OpenAI · Anthropic · MCP · pytest
Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD
Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés
Nous recherchons 1 développeur / Senior Backend Engineers Python, avec minimum 8 ans d'expérience en développement backend Python, pour intervenir sur la réalisation d'une plateforme technique intégrant APIs, traitements asynchrones, messagerie et orchestration de moteurs d'exécution. Missions principales Développer les services backend en Python / FastAPI / Pydantic. Concevoir et maintenir les API REST versionnées et contrats OpenAPI. Gérer la validation des paramètres et fichiers transmis par le portail. Garantir la cohérence entre base de données et messages avec les patterns transactional outbox, idempotence, optimistic locking, retry, circuit breaker et timeout. Mettre en œuvre les traitements asynchrones et événementiels. Publier et consommer des messages via AMQP / MQTT, avec ACK, retries, dead-letter queues et déduplication. Orchestrer les traitements longs et gérer les reprises après incident. Développer les adaptateurs vers Python, MATLAB, DSS Automation et ArcGIS / ESRI. Piloter les conteneurs via Docker / Kubernetes et gérer les entrées/sorties, journaux, erreurs et résultats. Mettre en œuvre les mécanismes de sécurité, les tests automatisés et l'observabilité.
La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Vos principales missions consisteront à : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données
