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Ingénieur Monitoring & Tooling (ELK / Prometheus / Grafana) Description du poste : Vous êtes responsable de la conception et du maintien en condition opérationnelle des plateformes de monitoring open-source et propriétaires. Votre rôle est de bâtir une vision 360° de l'infrastructure et des applications en intégrant des solutions telles que Prometheus pour les métriques, Grafana pour la visualisation et la stack ELK pour la centralisation des logs. Vous développez des exporteurs sur mesure, configurez les sondes de disponibilité et assurez l'interopérabilité entre les différents outils de surveillance. Vous travaillez sur l'industrialisation des déploiements des agents de monitoring et sur l'automatisation des remédiations (Self-healing). En collaboration avec les SRE, vous définissez les SLO/SLI (Service Level Objectives) et veillez à ce que chaque composant du système d'information soit auditable et surveillé en temps réel pour garantir la continuité des services financiers.

Vous rejoignez une équipe qui conçoit et opère une plateforme IoT critique à grande échelle. Votre rôle : automatiser l’infrastructure réseau par le code , améliorer la sécurité et garantir la fiabilité globale du système. Vos responsabilités principales Automatisation & développement Développer des outils réseau en Python / TypeScript Concevoir des APIs et workflows d’automatisation du provisioning Industrialiser l’infrastructure via Infrastructure as Code (Terraform / CDK) Intégrer les solutions dans des pipelines CI/CD (GitHub Actions) Réseau cloud & scalabilité Faire évoluer l’architecture réseau cloud (VPC, routing, firewalling, peering, VPN) Participer à la gestion d’une flotte IoT 4G/5G en forte croissance Diagnostiquer et résoudre des incidents réseau à grande échelle Sécurité by design Automatiser la rotation des certificats (HTTPS, routeurs, tunnels VPN) Contribuer au hardening de l’infrastructure cloud et réseau Assurer la conformité et les exigences de cloud souverain Observabilité & fiabilité Mettre en place dashboards, alerting et SLO (Datadog) Automatiser la détection et la remédiation d’incidents Améliorer la résilience et la performance de la plateforme

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son dispositif de cybersécurité, un acteur majeur du secteur financier recherche un SOC Expert afin de renforcer les capacités de détection, d’investigation et d’automatisation de son Security Operations Center. L’objectif est d’améliorer la posture de sécurité globale, réduire les délais de détection et de remédiation (MTTD / MTTR), diminuer les faux positifs et renforcer la couverture des menaces. La mission s’inscrit dans un environnement international avec des infrastructures hybrides (on-premise et cloud). Objectifs de la mission Le consultant interviendra sur quatre axes principaux : Incident Response & Case Management Gestion complète des incidents de sécurité (analyse, qualification, remédiation) Coordination des actions de containment, eradication et recovery Documentation rigoureuse dans l’outil de gestion des incidents Traitement des demandes sécurité remontées par les utilisateurs Amélioration continue des playbooks d’intervention SOC Tooling & Platform Operations Administration des outils SOC : SIEM SOAR Outils de vulnérabilité / compliance Mise à jour des plateformes Tests de performance et health checks Déploiement des évolutions de configuration Detection Engineering Intégration de nouvelles sources de logs dans le SIEM Création et tuning de règles de détection avancées Réduction des faux positifs Mise en place de dashboards de suivi Mapping des détections vers le framework MITRE ATT&CK Automatisation (SOAR) Conception de playbooks dynamiques Automatisation des réponses : Isolation endpoint Blocage IP Désactivation comptes Scans post-incident Intégration cross-tools

Au sein d'un acteur à la pointe de l'innovation dans le secteur des médias de détail, en tant que plateforme SaaS pionnière. Votre mission 👇 Vous intégrerez la nouvelle équipe data basée à Paris et serez chargé(e) de concevoir les premiers algorithmes d'apprentissage profond qui rendront les produits plus intelligents. La plateforme traite des milliards de logs par jour et alimente un data mart partagé entre toutes les équipes. Les produits de données sont déployés sur un cluster Kubernetes qui orchestre les tâches Python, en collaboration avec un cluster ClickHouse. Vous aurez l'opportunité de travailler en partant de zéro, sans contraintes ni dépendances vis-à-vis des systèmes existants, dans un environnement dynamique et ouvert où votre contribution sera significative. Vous collaborerez avec un ingénieur de données déterminé à développer les outils et solutions nécessaires au fonctionnement de nos algorithmes. Ce que vous ferez ✏️ Mettre en place les premiers composants d'apprentissage automatique et statistiques de la plateforme de science des données Traduire les problèmes commerciaux et les besoins en fonctionnalités en problèmes d'apprentissage automatique Ont un impact important sur la mise en œuvre des modèles ainsi que sur leur déploiement. Mettre en place des pipelines de formation continus Déployer et surveiller les modèles et mettre en œuvre les bonnes pratiques en matière d'apprentissage automatique

Contexte L'équipe du client travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets CND. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat.

Je recherche un profil IT Quant avec au moins une première expérience de 3 ans dans le domaine. Ce poste est une internalisation au sein d'un Edge fund Description du poste L’équipe est en charge de la publication de portefeuilles d’options , incluant : les prix intraday et end-of-day (EOD) , les risques (Greeks, sensibilités), ainsi que les stress tests associés. Nous publions également un modèle de volatilité , en nous appuyant sur Vola , une librairie de pricing acquise par QRT et utilisée pour le calcul des prix et des surfaces de volatilité. Le rôle inclut aussi une part de contrôle et de validation de la data : vérification de la qualité des données lors de leur génération, interaction avec les équipes QD pour demander l’ajout ou la correction de données lorsque nécessaire.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer" pour un client dans le secteur de l'assurance Description 📊 Le Contexte : La Data au service de l'Investissement Vous rejoignez le Datahub d'un acteur majeur de l'épargne, une plateforme critique au cœur du système d'information. Ce hub centralise et normalise l'ensemble des données du groupe pour alimenter des processus business à fort impact : calcul des commissions , génération de documents réglementaires, marketing prédictif et pilotage financier. L'enjeu est de transformer une masse de données brutes en informations fiables et exploitables pour l'ensemble de l'écosystème (partenaires, clients, directions métiers). 🎯 Vos Missions : Ingénierie & Industrialisation Intégré(e) à l'équipe Data, vous êtes le garant de la robustesse des flux de données. Design & Delivery : Concevoir, développer et maintenir des pipelines d’intégration complexes via Azure Data Factory (ADF) . Cycle de vie de la donnée : Assurer l'ingestion, la transformation, la normalisation et la mise à disposition des données pour les services consommateurs. Expertise SQL : Réaliser des agrégations et des transformations avancées, avec un souci constant de performance et de qualité. Infrastructure as Code (IaC) : Participer au déploiement et à la gestion des infrastructures via Terraform . Collaboration Métier : Agir en tant que partenaire des équipes finance et marketing pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualité & CI/CD : Contribuer à l'automatisation des tests et des déploiements (Azure DevOps, SonarCloud).

Dans le cadre d’un renforcement urgent de notre équipe dédiée à l'intelligence artificielle, nous lançons une procédure de recrutement suite à une erreur précédente qui a conduit à l’absence de livraison sur la mission attendue. Nous recherchons dès à présent un(e) Ingénieur(e) IA opérationnel(le) immédiatement, capable de produire rapidement des résultats concrets, des livrables exploitables et des solutions immédiates. Missions principales En tant qu’Ingénieur(e) IA, votre objectif sera de concevoir, développer et déployer des solutions IA performantes, en mettant l’accent sur l’efficacité et l’impact. Développer et mettre en production des modèles IA / ML (NLP, vision, prédiction, classification, selon les besoins) Concevoir des pipelines de traitement des données et entraîner des modèles Optimiser les performances en termes d’exactitude, de latence et de coût Industrialiser les solutions : effectuer des tests, assurer le monitoring, gérer le versioning et appliquer les pratiques MLOps Participer à la définition des cas d’usage en collaboration avec les équipes métier et produit Assurer une livraison rapide de POC (Proof of Concept), MVP (Minimum Viable Product) et de la mise en production Rédiger la documentation, transmettre les compétences et assurer le suivi des avancées

Support Technique et Expérience Développeur Assurer un support quotidien aux ingénieurs et data scientists. Identifier et contribuer à la gestion de la dette technique ; fournir des outils d'automatisation et de test. Collaborer avec les équipes plateforme pour optimiser l'expérience développeur globale. Adoption de la plateforme et bonnes pratiques Promouvoir l'utilisation efficace des outils et fonctionnalités de la plateforme. Se tenir informé(e) des tendances du secteur et des technologies cloud/données pertinentes. Développement des compétences et animation de la communauté Évaluer les compétences de l'équipe et dispenser des formations ciblées. Animer une communauté de pratique pour présenter les améliorations et partager les bonnes pratiques. Produire de la documentation technique et des supports de formation. Retours d'information et évolution de la plateforme Recueillir les retours des utilisateurs et contribuer à l'amélioration du produit. Valider les livrables d'ingénierie de la plateforme par des tests alignés sur des cas d'utilisation réels. Défendre les intérêts des ingénieurs et des data scientists en interne.

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. Compétences techniques clés Systèmes d'exploitation : Maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack. Sécurité & conformité : DevSecOps, gestion des vulnérabilités (SonarQube, Snyk, Aqua Security), conformité RGPD.

Descriptif du poste Le projet sur lequel porte la mission vise à développer les solutions d'event management (gestion d'alerte, hypervision). Les enjeux sont : Développer, maintenir, faire évoluer la solution d'hypervision basée en grande partie sur du code Javascript, interconnexion vers des APIs de produits partenaire de la solution. Optimiser la solution actuelle en mode industriel et intégrant les concepts DevOps. Mettre à disposition des utilisateurs et maintenir des APIs. Respecter les délais, qualité et coûts. Intégrer une équipe de développement Agile en tant que Developper. Responsabilités Développement de la solution : javascript, Oracle, python. Développement des outils de déploiement automatique : python. Analyse et revue de code.

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Objectifs Votre mission est de responsabiliser et de faire monter en compétence notre communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Agissant comme le lien essentiel entre les feature teams et les ingénieurs de la plateforme, vous serez le garant de l’adoption et de l’évolution de notre plateforme data en fournissant un support technique opérationnel, en partageant les bonnes pratiques et en animant des initiatives de partage de connaissances. Grâce à un engagement proactif, un support direct et une collecte continue de feedback, vous favoriserez un environnement collaboratif, innovant et à fort impact — garantissant que notre plateforme s’adapte en permanence et délivre une valeur maximale à ses utilisateurs. Missions principales 1. Support technique : Accompagner les data engineers et data scientists dans leurs problématiques techniques en fournissant des solutions opérationnelles, des conseils, des bonnes pratiques et un support via des interactions directes au sein de leurs équipes. S’assurer que la dette technique est identifiée, comprise et gérée via des plans d’actions, et participer aux tâches sous-jacentes. Fournir des outils pour aider à gérer cette dette (tests, automatisation, agents IA, …). Collaborer avec les équipes data platform et support afin de garantir que les problèmes au sein des pipelines data et de la plateforme data sont identifiés et résolus, améliorant ainsi l’expérience développeur globale. 2. Évangélisation : Promouvoir l’adoption de la plateforme data par une utilisation quotidienne, en démontrant sa valeur auprès des utilisateurs existants. Partager avec la communauté de pratique et les équipes internes les tendances du marché, outils et technologies liés aux plateformes data. 3. Montée en compétences des équipes : Évaluer le niveau actuel des équipes sur les outils et pratiques de la Data Platform et l’améliorer via des formations, des exercices et la résolution de problématiques réelles. Promouvoir et animer une communauté de pratique afin de construire des parcours de formation d’amélioration, des ateliers internes et des webinaires mettant en valeur les capacités de notre Data Platform. Créer du contenu technique tel que des articles de blog, tutoriels, projets exemples et documentation afin d’aider les développeurs à comprendre et utiliser efficacement notre plateforme. 4. Boucle de feedback : Collecter activement les retours de la communauté des développeurs afin de fournir des analyses et suggestions d’amélioration produit aux équipes d’ingénierie de la plateforme. Fournir des tests pertinents pour les actifs techniques produits par les ingénieurs de la Data Platform et s’assurer qu’ils correspondent aux usages actuels des feature teams. Représenter les data engineers et data scientists au sein de l’entreprise, en veillant à ce que leurs besoins et défis soient compris et pris en compte. Qualifications / Compétences requises Maîtrise du développement Python et de la conception d’applications scalables et de haute qualité. Expérience avec des frameworks de traitement de données tels que Pandas ou Spark. Expérience pratique dans le développement et la maintenance de pipelines data de bout en bout. Expertise approfondie sur AWS, complétée par des certifications ou une expérience équivalente. Expérience des frameworks d’Infrastructure as Code (idéalement AWS CDK en Python). Connaissance des pratiques DevOps et des pipelines CI/CD afin d’améliorer les processus de déploiement. Excellentes compétences en communication et en présentation, capables d’expliquer des concepts techniques complexes à des publics variés. Forte appétence pour l’animation de communautés de développeurs et la création d’un impact positif. Bon niveau d’anglais, la documentation étant rédigée en anglais et une partie des utilisateurs de la Data Platform ne parlant pas français. Atouts supplémentaires : Expérience en développement produit agile et en méthodologie Scrum. Expérience de migration de pipelines data vers le cloud. Compréhension des bonnes pratiques de sécurité et de conformité dans des environnements cloud. Environnement technologique : AWS : S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation, Cloud Formation, CDK, Lambda, Fargate, … Data engineering : Airflow, Parquet, Apache Iceberg DevOps : Jenkins, SonarQube, Conda Logiciels : Python, Ruff

La mission consiste à intégrer une équipe d'infrastructure critique en tant que Consultant DevOps Senior. L'objectif est d'assurer le maintien en condition opérationnelle, l'évolution et la sécurité des environnements Cloud (AWS ou Azure) dans un contexte technique exigeant. Le consultant aura pour responsabilité première la gestion intégrale des pipelines CI/CD. Il s'agira de concevoir, implémenter et maintenir des chaines d'intégration et de déploiement continu pour automatiser les processus de build, de test et de release. Une expertise spécifique est requise sur l'automatisation liée aux systèmes de fichiers de stockage (storage fileshare). Le volet Infrastructure as Code (IaC) constitue une part majeure de l'activité. Le consultant devra utiliser Terraform ou CloudFormation pour gérer le provisionnement et la configuration de l'infrastructure via le code. Il devra s'assurer que l'architecture est "scalable" afin de répondre efficacement aux variations de charge. L'automatisation des tâches récurrentes et complexes passera par une maîtrise avancée du scripting, notamment via Python et Ansible. En matière d'observabilité, le consultant mettra en œuvre des solutions de monitoring et de logging pour suivre la performance des systèmes en temps réel. Il devra analyser les logs de manière proactive pour identifier les goulots d'étranglement et résoudre les incidents avant qu'ils n'impactent les services. La sécurité (DevSecOps) doit être nativement intégrée dans les pipelines. Le consultant appliquera les pratiques de sécurité et les contrôles de conformité automatisés au sein du CI/CD. Il travaillera également sur la documentation technique : création de plans de tests, documentation de handover pour les équipes QA et experts, et rédaction de procédures claires pour assurer la pérennité des automatisations mises en place.

Vous ne serez pas là pour “maintenir des routeurs”. Votre mission : coder, automatiser, sécuriser et scaler une plateforme IoT critique utilisée par des centaines de collectivités. Vos responsabilités principales : Automatisation & développement : scripts et outils réseau en Python / TypeScript, workflows et APIs, IaC (Terraform/CDK), pipelines CI/CD (GitHub Actions). Réseau cloud & scalabilité : VPC, routing, firewalling, VPN, peering, diagnostic d’incidents réseau à grande échelle, gestion de routeurs IoT 4G/5G. Sécurité by design : rotation automatique de certificats, hardening cloud et réseau, conformité cloud souverain. Observabilité & fiabilité : dashboards, alerting, SLO, automatisation de la détection et remédiation d’incidents, amélioration de la fiabilité globale. ✨ Pourquoi ce poste est unique : plus de code que de configuration, impact direct sur un produit utilisé par des centaines de collectivités, sujets souveraineté, sécurité et performance, équipe qui automatise tout.

CONTEXTE Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Développeur Spécialités technologiques : Reporting, DevsecOps, IA generative Mission au sein d’un centre d’excellence en IA générative d’un grand groupe international, dédié à la conception et à l’industrialisation de solutions IA à destination de métiers à forte valeur ajoutée.Le consultant intervient sur un assistant IA métier déjà en production connecté au CRM, avec pour objectifs : - son industrialisation, - l’extension des cas d’usage, - la scalabilité et la robustesse de l’architecture. Environnement structuré en : - équipes Produits (conception de solutions IA), - équipes Plateformes (cloud, sécurité, DevSecOps, outillage, observabilité). MISSIONS Objectifs de la mission - Industrialiser une solution d’IA générative existante. - Concevoir et faire évoluer des agents IA intégrés à des outils métiers. - Garantir performance, sécurité, conformité et maîtrise des coûts. - Étendre les usages (nouveaux parcours utilisateurs, nouvelles sources de données). Responsabilités clés (synthèse) IA & architecture : - Concevoir et implémenter des architectures IA générative. - Développer et faire évoluer des agents IA (copilotes, assistants métier). - Travailler sur des problématiques LLM / RAG / prompt engineering / orchestration d’agents. Intégration & SI : - Intégrer les solutions IA dans un SI existant via APIs et plateformes Microsoft. - Connecter les agents à différentes sources de données métiers. Run & industrialisation : - Mettre en place le monitoring en production. - Améliorer en continu la qualité des réponses, les performances et les coûts. - Gérer anomalies et évolutions mineures en production. Collaboration & delivery : - Travailler en étroite collaboration avec équipes produit, plateformes et sécurité. - Fonctionner en mode Agile (Scrum), avec reporting régulier. - Contribuer à la documentation et au partage de bonnes pratiques. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables - Expérience confirmée en IA générative / agents IA. - Maîtrise des concepts : LLM, RAG, embeddings, prompt engineering, tool calling. - Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents (ex. Semantic Kernel ou équivalent). - Très bonne connaissance de l’écosystème Microsoft Azure : - Copilot Studio, AI Foundry / Fabric, - API Management, - Power Platform, Dataverse, - Azure Functions. - Développement : Python (indispensable), C# et JavaScript. - Sensibilité aux pratiques DevSecOps, monitoring et observabilité. Certifications (nice to have) : - Azure AI Engineer (AI-102) - Azure AI Fundamentals (AI-900) - Azure Developer (AZ-204) Soft skills clés : - Capacité à travailler en environnement structuré et exigeant. - Bon niveau de communication et esprit collaboratif. - Rigueur, autonomie, sens du delivery.