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Contexte : Dans le cadre de nouveaux logiciels qui doivent être adaptés pour les rendre disponibles pour les systèmes de classe Debian (Ubuntu, Mint, etc). Le déploiement de ces logiciels, et leur maintenance, est ensuite assuré par l’infrastructure Debian : • Dépôts de développement de codes () ; • Usine logicielle avec tests d’intégration (NEW, unstable/testing/backport, ) ; • Dépôts de paquets prêts à l’installation (paquets sources et binaires .deb, ) • Mise à jour lorsque de nouvelles versions de code source sont rendues disponibles. MISSIONS • Conformation avec les pratiques Debian pour le packaging à partir de code source (patches, signatures de codes, etc). • Communication des besoins définis par le GRADES à travers la page /tree/master, en particulier les catégories « what is on the way » et « HIGH priority ». Ces besoins évoluent avec le temps. • Évaluation du travail nécessaire pour le packaging de chaque logiciel et dépendances (organisation du code, dépendances, estimation des patchs, …). Écriture des ITP. • Importation des projets logiciels dans le GIT Debian (). • Écriture des fichiers de packaging (dossier « debian » avec les patchs et autres recettes). • Demande de migration dans la file « NEW ». • Suivi de l’évolution du packaging (NEW → unstable→ testing → stable) et résolution des erreurs rencontrées. • Communication de toutes ces étapes sur la liste "Debian-pan-maintainers" • Les paquets produits pourront faire l’objet de mise à jour (en particulier de sécurité) selon l’évolution des logiciels scientifiques. LIVRABLES Analyse technique et évaluation du packaging ; - - - - - - Code source adapté pour packaging ; Fichiers de packaging Debian ; Paquets Debian ; Documentation technique ; Profil & Exigences techniques : • Le candidat doit posséder une solide expérience du packaging Debian en paquet ‘source’. L’ensemble des produits de la prestation sera publié sous la forme de code source sur , et sous les formes requises par le processus d’intégration Debian (ITP, bugs, etc). Les paquets installables (binaires) seront produits et hébergés par l’usine logicielle de Debian. • Développement en Informatique spécialisé en packaging Debian –(code source, Debian Science • Maitrise de langages informatiques : Python, C, Node, Fortran, Perl, ...).

Nous recherchons un Développeur Python et Django pour rejoindre notre équipe dynamique. Ce poste implique le développement (Build) et la maintenance (Run) d'applications web sécurisées en utilisant Python et Django, tout en respectant les meilleures pratiques en matière de sécurité des systèmes Linux. Équipe Actuellement en place Run (Déploiement, MCO, MCS) Collecte (Récupération de Données) Web (IHM) Responsabilités Principales Développer (Build) et maintenir (Run) des applications web en utilisant Django, avec une majorité des tâches centrées sur le Build et le Run. Collaborer avec les membres de l'équipe pour assurer l'intégration des systèmes et le déploiement des applications. Participer activement à toutes les activités : Run (Déploiement, MCO, MCS) de Collecte (Récupération de Données) Web (IHM) Contribuer à la création d'interfaces utilisateur (IHM). Renforcer les mesures de sécurité des systèmes. Compétences Requises Langages de programmation : Python Technologies et Outils : Django MySQL et SQL GitLab pour la gestion de version Environnement de développement Eclipse VS Code Systèmes : Environnement Linux (RUN N2/N3 Autres : Connaissance des méthodes de développement agile et des outils d'automatisation. Qualifications : Expérience en développement web avec Python et Django. Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement. Compréhension des principes de sécurité informatique.

Description Profil OPS Python/Angular pour travailler sur le développement d’IHM autour de la ferme GPU, ainsi que sur l’intégration des services autour de la plateforme MISTRAL. Mission dans le secteur bancaire, en contexte MCO & Build. Compétences indispensables : IA générative, Python et Angular. Localisation : Toulouse. Le poste combine des activités de build et de maintien en conditions opérationnelles, avec une forte orientation IA générative. La mission est basée à Toulouse ou Nantes ou IDF ou Gradignan ou Nancy ______________________________________________________________________________________________________________________________

Pour un poste en CDI , nous recherchons un prompt engineer (2/5 ans expérience) Salaire Fixe + différentes primes de performance La mission interviendra sur un projet d’IA mise au service de la force de vente. Les principaux cas d’usages de la mission seront la génération de Pre-meeting Reports pour les commerciaux et la génération de leads IA (AI-generated leads). Phase : passage à l’industrialisation (post‑POC / phase initiale). Tâches à réaliser : Concevoir des frameworks de prompts et d’agents (agentic + standard). Mettre en place des pipelines d’évaluation structurés (Promptfoo, LangSmith, QA custom). Garantir des sorties structurées et typées (Pydantic, JSON). Gérer le PromptOps complet : Git, versionning, meilleures pratiques. Optimiser les coûts tokens via RAG et context pruning. Concevoir des API / tool-calling schemas pour l’intégration aux systèmes. Utiliser Chain-of-Thought et Self-Reflection pour améliorer le raisonnement. Construire des systèmes IA autonomes robustes pour la production.

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un(e) Team Leader Data Engineering qui, sous la responsabilité du Head of Engineering Logistique, sera responsable de l'équipe Data Engineering dédiée à la plateforme C-Logistics. Véritable référent technique et manager opérationnel, vous agirez comme facilitateur, coach technique et moteur de la performance de l'équipe, en s'appuyant sur les principes du Lean management. Vous contribuerez à la mise en oeuvre d'une plateforme data performante, fiable et scalable, en étroite collaboration avec le Product Manager et les équipes métiers. À ce titre, vos principales responsabilités seront : -Piloter et accompagner l'équipe Data Engineering -Optimiser les processus de delivery et d'industrialisation des pipelines data -Identifier, analyser et résoudre les causes racines des incidents de production -Favoriser l'autonomie, la collaboration et la montée en compétence de l'équipe -Garantir la performance, la fiabilité et la scalabilité des solutions data -Assurer l'alignement des solutions techniques avec la vision produit -Contribuer à l'amélioration continue des pratiques techniques et organisationnelles Périmètre Le poste couvre : -La production et la gestion des données et KPI pour les collaborateurs de la filiale C-Logistics -Le partage de données avec les autres filiales du groupe -Le partage de données avec les clients B2B Environnement technique : Vous évoluerez dans un environnement data moderne comprenant : -Snowflake -SQL -Talend -DBT -Kafka -Python -Power BI Outils utilisés : -Jira -Confluence Équipe : Vous encadrerez une équipe composée de : 4 Data Engineers et 1 Lead Developer

• 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

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Développer et maintenir des suites de tests automatisés Piloter l’évolution des bancs de tests automatisés intégrant microcontrôleurs ESP32, objets connectés et robots pilotés via API • Assurer l’exécution des tests dans les pipelines existantes tout en déployant de nouvelles chaînes selon les besoins • Contribuer à la définition de la stratégie de test globale et spécifique aux différents produits Préparer et mener les campagnes manuelles et automatisées de non-régression • Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu’à leur correction • Valider les User Stories en cours de sprint en étroite collaboration avec les Product Owners et les développeurs

🚀 Chez K-LAGAN, nous parions sur vous ! Vous recherchez un projet data structurant , dans un environnement moderne et orienté cloud & analytics ? Vous souhaitez évoluer sur des sujets à forte valeur ajoutée au sein d’une Data Platform ambitieuse ? Alors cette opportunité pourrait vous intéresser 👇 🔍 Nous recrutons un·e Data Engineer (F/H) confirmé Pour rejoindre l’un de nos clients et contribuer activement au développement de sa Data Fabrik , dans un environnement innovant et orienté performance. 🎯 Vos missions Définir les pré-requis techniques nécessaires aux nouveaux cas d’usage data Participer à la conception et l’implémentation de nouveaux modèles de données Développer, optimiser et maintenir les pipelines de transformation Contribuer à l’évolution des outils et bonnes pratiques Data Engineering Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements Collaborer étroitement avec les équipes Data, BI et Métiers

Contexte Dans le cadre du développement et de la standardisation de la plateforme d’automatisation, la mission vise à accompagner la conception, l’implémentation et l’extension des solutions d’Infrastructure as Code (IaC), ainsi que l’intégration de solutions techniques via l’automatisation. Missions principales Concevoir et implémenter une plateforme d’automatisation robuste et évolutive Étendre la couverture Infrastructure as Code (IaC) Standardiser et industrialiser les processus d’automatisation existants Piloter des projets d’intégration de solutions techniques via l’automatisation Participer à la définition de l’architecture technique Assurer la cohérence et la conformité des environnements techniques Contribuer aux pratiques Agile et à l’amélioration continue Compétences techniques Expertise Ansible (Expert – utilisation continue) Architecture IT (Expert – expérience 1 à 3 ans) Gestion de projets IT (Expert – expérience 1 à 3 ans) Intermédiaire Python (expérience récente – cette année) GitLab (CI/CD – cette année) Enterprise Vault (cette année) Linux (1 à 3 ans) Windows (1 à 3 ans) NAS (1 à 3 ans) OpenShift (expérience régulière) Méthodologie Agile (1 à 3 ans) Environnement technique Automatisation : Ansible CI/CD : GitLab Systèmes : Linux & Windows Conteneurisation / Orchestration : OpenShift Scripting : Python Stockage : NAS Archivage : Enterprise Vault Profil recherché Solide expertise en automatisation et Infrastructure as Code Forte capacité d’architecture et de vision transverse Expérience confirmée en gestion de projets IT Capacité à travailler en environnement Agile Esprit d’analyse, rigueur et orientation résultats Bonne capacité à standardiser et industrialiser des processus techniques

Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour industrialiser et optimiser les traitements de données via Dataiku et une architecture AWS (S3, Redshift, Glue, Athena) . Le rôle inclut la collecte via API , la modélisation des données , ainsi que la qualité, sécurité et gouvernance des flux en lien avec les équipes métier. Profil attendu : 5 ans d’expérience minimum , maîtrise SQL/Python , Dataiku, environnement Cloud, anglais professionnel requis.. . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .. .

Contexte : Le candidat intervient dans le cadre de la refonte ou de l’évolution d’applications web métier critiques sur l’ensemble du cycle de développement (frontend et backend). Il évolue dans un environnement agile et DevOps, avec des outils modernes (Docker, Docker Compose, CI/CD) et des stacks technologiques comprenant React ou Angular en frontend et Java/Spring Boot côté backend. Il est en lien avec les équipes produit, UI/UX, et infrastructure, notamment pour la conteneurisation et l’orchestration des environnements. MISSIONS Activités principales : • Conception et développement de nouvelles fonctionnalités front et back. • Mise en place et maintenance de pipelines d’intégration et déploiement continus. • Collaboration avec les équipes produit et design pour l'expérience utilisateur. • Réalisation de tests unitaires, d’intégration et gestion des anomalies. • Livraison d’applications conteneurisées prêtes à être déployées en production. LIVRABLES Code source complet (frontend + backend) ; - - - - Pipelines CI/CD et conteneurs ; Tests unitaires et d’intégration ; Documentation technique et manuels de déploiement ; PROFIL & Exigences techniques : • Maîtrise de l’ensemble du cycle : spécifications, conceptions, développements, tests, déploiements, support, maintenance, évolutions... • Connaissance des couches : frontend/backend, microservices, REST, React/Angular, Spring Boot, etc. • Implémentation d’outils et pipeline d’intégration / déploiement automatisés (Jenkins, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD) • Maîtrise des exigences RGPD, IAM, OAuth2, gestion des vulnérabilités (OWASP, SAST, etc.) • Maîtrise des technologies frontend/backend (React.js et Angular, Java, Python, Spring Boot, Django et API REST). • Solide expérience avec Docker, Docker Compose, et principes de conteneurisation. • Bonne compréhension des architectures microservices. • Maitrise des bases de données SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB). • Pratiques DevOps : CI/CD, versioning Git, intégration de SonarQube. • Gestion d’état avec Redux ou Context API / RxJS pour Angular.

Contexte : Le candidat intervient au sein d’équipes dans des contextes très variés tel que l’optimisation opérationnelle pour des applications de maintenance préventive, optimisation des processus d’acquisition et de contrôle ou le support aux lignes de lumière pour traiter les données expérimentales. MISSIONS Activités principales : • Faire l’analyse technique et la conception du ou des logiciels à réaliser. • Réaliser les logiciels dans le/les langage(s) le plus approprié. • Concevoir et implémenter des procédures de test. • Déployer les logiciels (paquets). • Rédiger les spécifications, documentations techniques et utilisateurs. LIVRABLES Analyse technique et conception (spécifications techniques, architecture logicielle) ; Code source des logiciels développés ; Procédures et scripts de test ; Packages déployables ; Documentation technique et utilisa teurs Profil & Exigences techniques : • Maîtrise approfondie des concepts de traitements de données scientifiques : • Développement et implémentation d'algorithmes pour l'analyse d'images scientifiques (ex: détection de features, segmentation, reconstruction tomographique, analyse de diffraction/diffusion). • Application et développement de méthodes de calculs statistiques (ex: ajustement de modèles, analyse d'erreurs, tests d'hypothèses, classification) et mathématiques (ex: transformées de Fourier, algèbre linéaire, optimisation numérique) appliquées aux données expérimentales. • Compréhension des formats de données scientifiques (HDF5, NeXus, TIFF, etc.) et des bibliothèques associées. • Expérience dans le séquencement et l’orchestration de traitements de données (Apache Airflow, etc.) • Expérience dans la gestion et le traitement de volumes importants de données (Big Data) et dans l'optimisation des pipelines de traitement. • Connaissance et utilisation d'outils de réduction et d’analyse de données du monde open source : • ImageJ/Fiji : Pour le traitement et l'analyse d'images. • Python/Jupyter Notebooks/JupyterLab : • Pour l'analyse interactive, la visualisation et le prototypage. • Bibliothèques spécialisées : Connaissance de bibliothèques dédiées à des techniques d'analyse spécifiques (ex: SPEC, Lima, Bliss, Sardana, TANGO Controls). • Optionnellement, mais fortement apprécié, maîtriser les méthodes de parallélisation de codes pour le calcul intensif (HPC) : • Parallélisation multi-threading (OpenMP). • Calcul distribué (OpenMPI, ZeroMQ, gRPC). • Programmation sur GPU (CUDA/OpenCL, OpenACC). • Compréhension des architectures de calcul parallèle et des problématiques de scalabilité.

Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa stratégie d’Intelligence Artificielle en développant des solutions avancées de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA Générative. L’objectif est de valoriser les données, optimiser les processus internes et améliorer l’expérience client grâce à des modèles robustes, explicables et industrialisés. Missions principales : 1. Modélisation Risque & Scoring Concevoir, optimiser et challenger les modèles de scoring d’octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour améliorer la performance et la stabilité des modèles. Déployer les modèles en production et assurer leur monitoring (dérive, performance, stabilité). Travailler en étroite collaboration avec les équipes Risque, Validation et les experts métier. 2. Développement de Solutions IA Intégrer les modèles ML/AI en temps réel dans les parcours digitaux (scoring instantané, personnalisation des offres…). Participer à la conception de l’architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les équipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilité. 3. IA Générative & Agents Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support…). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des tâches complexes : analyse documentaire, octroi de crédit, interaction client. Évaluer et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, RAGAS, LLM-as-a-Judge…).