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INGENIEUR STOCKAGE - AMAZON S3 Démarrage : ASAP Durée : 2 ans Localisation : Ile de France (Proche Paris) Télétravail : 50% Objectif global : Administrer plateforme de stockage objet Profil Recherché : Maîtrise des solutions de stockage en mode objet comme Amazon S3 (et/ou Scality S3). Compréhension des concepts fondamentaux du stockage objet, y compris la gestion des métadonnées, la durabilité et la redondance. Connaissance des bibliothèques Python pour interagir avec des API de stockage (Boto3 pour AWS). Capacité à écrire des scripts pour automatiser des tâches de gestion des données Compréhension des formats de fichiers (JSON, XML, etc.) souvent utilisés dans les systèmes de stockage en mode objet. Connaissance des systèmes d'exploitation Linux et des principes de configuration des serveurs. Capacité à surveiller et à analyser les performances des systèmes de stockage et à identifier les goulots d'étranglement.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Développeur Data & IA (Python & Dataviz) Sur Auvergne-Rhône-Alpes . Description Mission générale : Renforcer le groupe en assurant la conception, le développement et l’industrialisation de solutions Data, IA et Dataviz, au service des équipes de développement et DevSecOps. Le consultant contribue également à l’intégration d’usages IA dans les outils du développeur augmenté, ainsi qu’à l’accompagnement des équipes internes. Responsabilités principales 1. Développement & industrialisation Data / IA (activité dominante) Concevoir et développer des composants logiciels Python : scripts, services, APIs, traitements batch. Mettre en œuvre des chaînes de traitement de données (ingestion, qualité, traçabilité, performance). Développer et industrialiser des solutions Data et IA destinées aux équipes de développement Enedis. Contribuer à l’intégration des usages IA dans l’outillage du développeur augmenté (assistants de code, automatisation, analyse, observabilité). 2. Dataviz & reporting décisionnel Concevoir des tableaux de bord Power BI et autres outils de visualisation. Produire des visualisations utiles au pilotage, à l’observabilité et à l’aide à la décision. 3. Documentation, capitalisation et qualité Structurer et maintenir la documentation technique. Contribuer aux référentiels de connaissances (Confluence). Participer à la capitalisation des bonnes pratiques Data/IA. 4. Accompagnement et formation des équipes internes Appuyer les équipes dans la prise en main des solutions. Animer des sessions de formation ou démonstrations (ex : GitHub Copilot). Participer au transfert de compétences et à la montée en maturité des équipes 5. Pilotage et coordination opérationnelle Suivre le backlog, collaborer avec les équipes projets / produits / outillage. Produire un reporting régulier d’avancement et d’activité. Compétences requises Techniques (obligatoires) Développement Python avancé. Connaissance des modèles et usages IA (machine learning, IA générative, observabilité IA). Traitement et préparation de données (ETL/ELT). Maîtrise Power BI et outils de dataviz. Usage outillé des chaînes DevOps / CI-CD (GitLab, pipelines). Environnement et outils attendus GitLab CI / Placide Confluence / JIRA Plateformes Data & IA GitHub Copilot (usage expert)

Prestations demandées Le rôle que nous Recherchons demande une combinaison de plusieurs qualités : excellence technique, posture d’accompagnement, et plaisir à coder pour les autres. Votre savoir-faire (Compétences Techniques) : Compétences Indispensables : C'est le socle non négociable. Nous attendons une maîtrise solide ou un niveau expert sur ces sujets. Expertise approfondie et pratique de Python. Excellente maîtrise de Pytest et de son écosystème. Solide expérience en automatisation de tests d'API REST. Maîtrise de Git et des pipelines CI/CD, notamment GitLab CI. Maîtrise des commandes de base Linux et du scripting shell. Maîtrise des pratiques BDD (Gherkin). Compréhension des principes d'ingénierie logicielle (DRY, Abstraction, Idempotence). Compétences Appréciées (Les plus) : Une connaissance pratique ou théorique de ces sujets est un avantage certain. Une connaissance d'Apache Airflow. Une connaissance des pratiques de Test-Driven Development (TDD). Une bonne connaissance des environnements de conteneurisation (Docker/Kubernetes). Une connaissance des outils modernes de gestion de dépendances Python (Poetry, pip). Une expérience sur Terraform ou Ansible.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans l'énergie, un data Engineer Objectifs : Participer au développement des assets de la nouvelle plateforme de données. Participer au cadrage et au lancement des projets d'ingénierie et d’intelligence artificielle. Prise en main des sujets pilotes et d’assurer le Run La conception, la modélisation et l’optimisation des requêtes Redshift est un point clé dans cette mission Missions : Vous participer à la construction de la data plateform dans sa deuxième phase permettant de consolider le socle et mettre à disposition les moyens technique pour exploiter la donnée Vous participez à l’étude opérationnelle de cadrage et d’architecture en anticipant les différentes contraintes avec les référents de l’équipe. Vous serez amené à réaliser des POC et de spiker le backlog. Vous complétez l’équipe avec vos compétences en ingénierie de données et en développement (scripting python, d’expertise sur les API, les tests, les bonnes pratiques, etc.) Vous consacrer votre temps à travailler avec un squad Data Métier, de proposer des solutions technique pour les clients associé, d’assurer le Run et de développer la plateforme associée, et, ce, toute en respectant les consignes d’architecture Participer à la mise en place des projets d’AI engineering - Savoir maîtriser les coûts des services est un Must pour ce poste et être force de proposition

Contexte Mission stratégique au sein du Cloud Center of Excellence (CCOE) Data & AI Foundations visant à industrialiser le développement d’agents d’IA générative pour une plateforme utilisée à l’échelle internationale. L’objectif est de transformer un SDK existant en produit industrialisé, sécurisé et déployable dans des environnements sensibles et hautement sécurisés. Besoin GenAI agent developer Objectifs de la mission Prendre en main le SDK existant et en assurer la maîtrise technique Industrialiser le SDK pour le rendre scalable, maintenable et déployable à grande échelle Intégrer les exigences enterprise : sécurité, identité, observabilité et exploitabilité en production Favoriser l’adoption du SDK par les équipes IA internes Besoin GenAI agent developer Missions principales Développement et évolution du SDK pour agents GenAI Implémentation des mécanismes de sécurité et de gestion des identités Intégration de l’observabilité et des pipelines de déploiement Documentation complète technique et fonctionnelle Support des équipes IA pour l’intégration du SDK dans leurs produits Besoin GenAI agent developer Compétences requises Python LangGraph, LangChain, MLflow Expérience industrialisation d’agents IA et productisation Maîtrise des protocoles d’identité et sécurité (OIDC, token forwarding, etc.) Expérience environnements sécurisés / régulés Bonne maîtrise CI/CD et cycle de vie logiciel Anglais professionnel Besoin GenAI agent developer Livrables attendus Versions industrialisées du SDK Documentation technique complète et blueprint d’architecture Plan d’enablement et support à l’adoption intern

Contexte L'équipe 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.

Management d’équipe • Encadrer, animer et faire monter en compétences une équipe QA mixte (~15 personnes) • Planifier et répartir les activités selon les priorités et contraintes projets • Participer aux rituels qualité transverses (QA chapter, guild, etc.) et diffuser les bonnes pratiques Stratégie & pilotage des tests • Définir et mettre en œuvre la stratégie de test (Smoke, Sanity, TNR, E2E transverses) • Superviser l’élaboration des plans de test, scénarios, critères d’acceptation et campagnes associées • Assurer la responsabilité du GO/NoGO et des PV de recette • Piloter le cycle de vie des anomalies : détection, suivi, priorisation, résolution Automatisation & exécution • Superviser les tests fonctionnels, non fonctionnels (accessibilité, performance, sécurité) et de non-régression • Veiller à la production et à la qualité des rapports de tests automatisés et manuels • Identifier et recommander les outils et technologies adaptés aux besoins de l’équipe Amélioration continue & reporting • Mettre en place et suivre des KPIs qualité (White box & Black box) • Analyser les résultats, proposer des axes d’amélioration lors des rétrospectives • Communiquer régulièrement avec les parties prenantes (développement, produit) et valoriser l’activité QA via des présentations

Descriptif mission : En coordination avec les différents acteurs du pôle Payment et du Groupe • contribution aux projets décisionnels - Big data, • participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques • collecte des besoins auprès des métiers, • modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation) • Exploration de données • rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette • participation aux recettes • formation et accompagnement des utilisateurs Connaissances techniques : Maîtrise des architectures et plateforme de l’IA ainsi que du Cloud. • Environnements et outils de Google Cloud Platform : - BigQuery, - Airflow, - Vertex Ai/Notebook Jupyter • Maîtrise des algos ML (notamment classification et NLP) • Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn, Tensor Flow) • Delivery : Git, Jenkins / Cloud Build • Connaissance du Data Engineering fortement appréciée • Bonne connaissance générale des logiques décisionnelles Connaissances fonctionnelles : Comprendre l’environnement et les métiers de Paiements. Une connaissance préalable des paiements serait un plus.

Dans le cadre de projets innovants dans le secteur automobile , nous recherchons un Développeur Back-end expérimenté , avec une forte expertise en Java 21 , maîtrisant également Python , et capable de travailler sur des solutions intégrant des briques IA . Vous serez en charge du développement, du déploiement et de l’optimisation des services back-end , ainsi que de l’intégration des applications sur des environnements Cloud GCP et conteneurisés sur Kubernetes (orientation déploiement) . Missions principales Développement de services back-end et API REST en Java 21 (mission principale). Contribution en Python sur des modules spécifiques et traitements IA. Déploiement et orchestration d’applications sur Kubernetes , avec suivi des bonnes pratiques DevOps. Intégration et exploitation des services GCP pour assurer performance et scalabilité. Participation aux activités Agile SCRUM et gestion des tâches via Jira .

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement pour la gestion des évolutions des services d'intégration continue en lien avec le Cloud Azure. le Groupe propose à l'ensemble des IT métiers et Métiers du Groupe, une offre s'appuyant sur des plateformes pour l'accélération de produits innovants métiers. Ces plateformes permettent de tester rapidement de nouvelles technologies et des modèles d'architecture à différents stades de maturité. Dans ce cadre, une institution financière majeure recherche un(e) ingénieur DevOPS pour sa plateforme Azure s'appuyant sur des technologies telles que GitOPS.

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist confirmé, expert en Python et en Data Learning, pour intervenir sur un projet d’évolution d’outils d’Event Management vers une plateforme intégrant des capacités avancées d’AIOps. L’objectif est de renforcer l’automatisation, la corrélation d’incidents et la prédiction au sein d’un environnement de supervision IT. Missions principales : - Participer à la migration d’un outil d’Event Management vers une solution intégrant des modules AIOps. - Analyser les événements et concevoir des modèles de corrélation permettant d’identifier, regrouper et prioriser les incidents. - Développer des modèles de Data Learning / Machine Learning pour améliorer la détection et la prédiction d’incidents. - Implémenter des scripts d’auto‑remédiation et des mécanismes intelligents de traitement d’alertes. - Créer, enrichir et intégrer des situations / patterns d’événements dans la plateforme AIOps. - Collaborer avec les équipes d’exploitation, d’architecture et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles. - Contribuer à l’évolution continue des outils et pipelines IA/ML.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe spécialisée dans l’analyse de la donnée, nous recherchons un Data Analyst expérimenté pour intervenir sur des problématiques d’exploitation et de valorisation des données. Au sein d’une équipe dédiée à l’analyse et à la fiabilisation des données, vous contribuerez à la mise en place d’analyses avancées et de cas d’usage métiers reposant sur l’exploitation de données multiples . Votre rôle consistera notamment à : Analyser et exploiter des jeux de données issus de différents domaines du système d’information Étudier la cohérence et l’impact des données dans les processus métiers Mettre en œuvre des analyses croisées permettant d’identifier des comportements atypiques ou des signaux faibles Développer des modèles analytiques ou prédictifs permettant d’améliorer la détection d’anomalies Concevoir et maintenir des produits data réutilisables (scripts, modèles, dashboards) Contribuer à la visualisation et à la restitution des analyses auprès des équipes métiers Respecter les normes et bonnes pratiques de développement et d’exploitation des données au sein de l’équipe. Vous interviendrez dans un environnement dynamique où la qualité, la structuration et la valorisation de la donnée sont au cœur des enjeux métier.

Contexte / Objectifs: Mission au sein de l'équipe Gestion, atour d’une application de Gestion de portefeuilles, principalement orientée gestion Fixed Income (monétaire, taux longs), mais également Action, Diversifiée, etc. Les objectifs de la mission porteront principalement sur : - Projets métiers - Projets de transformation technologique - Accompagnement et support utilisateurs Les interlocuteurs projet sont les utilisateurs de l'application, ainsi que les différentes équipes IT de la DSI (Architecture, MO, Trading, Data, etc.). Description : • Recueil des besoins et Rédaction des spécifications fonctionnelles générales • Priorisation des projets ou lots d'un projet • Suivi des développements avec la Maîtrise d'œuvre • Etablissement du cahier de recette et réalisation de la recette • Accompagnement à la mise en production • Formation utilisateurs et Rédaction des procédures et guides utilisateurs • Coordination projet et Reporting

Objectifs et livrables En tant qu’ QA Analyst , vous serez responsable de garantir l’intégration fluide des différents composants et systèmes logiciels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Train Managers, les chefs de projet, les Business Analysts et d’autres parties prenantes afin d’identifier les problèmes d’intégration et d’assurer la qualité et la fiabilité de nos produits logiciels. Responsabilités principalesPlanification des tests Élaborer des plans de test et des stratégies complètes pour les tests d’intégration. Définir les objectifs, le périmètre et les critères de réussite des tests. Identifier et prioriser les cas de test en fonction des risques et des impacts. Exécution des tests Exécuter des tests d’intégration pour valider l’interaction entre différents modules logiciels. Réaliser des tests manuels et automatisés afin d’assurer une couverture complète. Simuler des scénarios réels pour tester le comportement du système dans diverses conditions. Gestion des anomalies Identifier, documenter et suivre les anomalies à l’aide d’outils de gestion des bugs. Collaborer avec les équipes de développement pour reproduire et résoudre les incidents. Vérifier les correctifs et effectuer des tests de régression afin de garantir la résolution des problèmes. Automatisation Mettre en œuvre et maintenir des tests d’intégration automatisés à l’aide des outils internes disponibles. Améliorer en continu la couverture et l’efficacité de l’automatisation. Collaboration Travailler étroitement avec les équipes de développement pour comprendre les points d’intégration et les dépendances. Participer aux revues de conception et de code en apportant une perspective QA. Communiquer efficacement avec les Product Managers, développeurs et autres parties prenantes. Reporting Fournir des rapports de test détaillés et des indicateurs aux parties prenantes. Suivre et communiquer l’avancement, la couverture et les résultats des tests. Signaler en temps opportun les risques et problématiques au management. Amélioration continue Améliorer continuellement les processus et méthodologies de test. Se tenir informé des meilleures pratiques du secteur et des technologies émergentes. Encadrer les ingénieurs QA juniors et partager les connaissances au sein de l’équipe.

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez-nous ! Nous recherchons un Data Analytics Engineer F/H capable de concevoir, structurer et exploiter des pipelines de données dans un environnement cloud moderne. Ce que vous ferez : Le rôle consiste à fiabiliser la donnée, construire les pipelines analytiques et produire des analyses exploitables pour les équipes métiers , en collaboration avec les équipes techniques et data. Le poste se situe à l’intersection entre : data engineering data analytics data visualisation Vos missions principales : Data Engineering Concevoir et optimiser des pipelines de données dans BigQuery Gérer la modélisation et la structuration des données Garantir la qualité, cohérence et fiabilité des datasets Data Analytics Rédiger et optimiser des requêtes SQL complexes Extraire et analyser des volumes importants de données Produire des analyses exploitables pour les équipes métier Data Processing & scripting Utiliser Python et ses bibliothèques analytiques Pandas NumPy PySpark Data Visualisation Concevoir des dashboards interactifs Identifier et suivre les KPIs métier Utiliser : Looker Looker Studio Data architecture Exploiter différents types de bases de données PostgreSQL MongoDB autres bases relationnelles ou NoSQL Comprendre et appliquer les architectures modernes : Data Lake Data Warehouse Cloud & DevOps Travailler dans des environnements cloud Google Cloud Platform Azure Mettre en place : CI/CD avec GitLab CI gestion du versionning avec Git Appliquer les principes DevOps pour améliorer les traitements data Collaboration & méthodes Travailler en méthodologie agile Scrum Sprint planning backlog refinement Collaborer avec : équipes métiers équipes data équipes techniques