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Ce qu’il faut savoir sur Python
Python est un langage de programmation puissant et facile à apprendre, largement utilisé dans la science des données, le développement web et l'automatisation. Ses bibliothèques étendues et sa syntaxe claire en font un favori parmi les développeurs.
Intégré au sein de l'équipe, vous aurez un rôle de Tech Lead, à la fois opérationnel et moteur sur la stack GCP. Vous collaborerez étroitement avec les autres squads pour concevoir, prioriser et développer les processus d'ingestion, de transformation et d'exposition des données sur notre plateforme Google Cloud Platform (GCP). Vous maîtrisez GCP et des outils tels que Composer, dbt et BigQuery, et êtes capable de définir les bonnes pratiques, challenger les choix techniques et accompagner les autres ingénieurs dans leur mise en œuvre. Ce poste est stratégique pour renforcer les capacités de livraison du produit DATA via la mise en place d'un socle robuste (comptoir data, jobs d'ingestion et de préparation, industrialisation des pipelines). Métiers : tous métiers hors bancaire Technique : écosystème cloud (Google Cloud Platform décliné en Cloud Platform Data Group CDPG), BigQuery, Linux, Python, SQL, dbt, Composer
ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.
Concevoir, développer et maintenir des Data Products batch et temps réel. Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Collaborer avec les équipes métier, Produit et Data. Participer à la migration Cloud et à la réduction de la dette technique. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de testing, documentation et monitoring. Promouvoir l'utilisation responsable des outils d'IA (Copilot, Claude Code, etc.). Participer aux code reviews et au partage de connaissances.
Profil : ✅ Gestion et maintien en conditions opérationnelles des Landing Zones Azure et GCP ✅ Mise en œuvre des pratiques DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code, automatisation) ✅ Création, évolution et optimisation de pipelines CI/CD Jenkins ✅ Concevoir, développer et sécuriser les APIs internes ✅ Expérience en scripting Python dans un contexte de gestionnaire de source Git ✅ Maintenir la landing zone en condition opérationnelle ✅ Déploiement et gestion d'infrastructures Cloud via Terraform ✅ Maîtrise du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) Compétences clés : ✅ Cloud : Azure / GCP ✅ Infrastructure as Code : Terraform ✅ Sécurité : DNS, Bastion ✅ CI/CD : Azure DevOps, GitLab CI/CD, GitHub Actions ✅ FastAPI / OpenAPI ✅ Linux (SSH, Bash)
Dans le cadre du renforcement de notre équipe cybersécurité, nous recherchons un(e) Ingénieur Détection Cybersecurity passionné(e) par la cyberdéfense et les technologies de détection des menaces. Vous intégrerez un environnement technique exigeant où votre mission ne se limitera pas à l'analyse d'alertes. Vous participerez activement à la conception, au développement et à l'amélioration des capacités de détection et d'automatisation des opérations de sécurité. Vos missions Concevoir et maintenir des cas d'usage de détection des menaces. Développer des outils et scripts d'automatisation, principalement en Python. Créer et optimiser des règles de détection au sein des plateformes SIEM. Participer aux activités de threat hunting et d'investigation. Améliorer les capacités de réponse à incident et de cyberdéfense. Développer des connecteurs et intégrer de nouvelles sources de données de sécurité. Travailler en collaboration avec les équipes SOC, CSIRT et cybersécurité. Assurer une veille sur les nouvelles techniques d'attaque et les bonnes pratiques de détection. Environnement technique SIEM : Splunk Microsoft Sentinel QRadar Elastic / ELK Outils sécurité : SOAR XSOAR Sekoia CrowdStrike EDR Méthodologies et concepts : MITRE ATT&CK Threat Intelligence (CTI) Threat Hunting Réponse à incident DFIR Sigma YARA API & automatisation
La mission consiste à : - Concevoir les architectures sur les sujets complexes - Interlocuteur crédible du produit et du business - Animer les pratiques de gouvernance technique - Architecture logicielle / culture plateforme et industrialisation / sécurité / data et architectures orientées données / capacité d'apprentissage - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Maitrise solide de l'architecture logicielle (DDD, hexagonale, event-driven, CQRS) - Développement : Typescript, Javascript, Java et Python - Azure, Kubernetes, Terraform, Helm, GitOps, Argo CD - Culture data un + - Anglais professionnel
Dans le cadre de l'industrialisation de solutions d'IA générative et d'architectures agentiques, nous recherchons un Expert Observabilité IA & Cyber. Vous interviendrez sur la conception, l'implémentation et l'exploitation des mécanismes de supervision, monitoring, évaluation, sécurité et gouvernance de systèmes d'IA générative. Votre objectif sera de garantir la fiabilité, la sécurité, la performance et la traçabilité des agents IA déployés au sein d'un environnement SOC. Vous contribuerez notamment à l'observabilité de bout en bout des workflows IA, à la détection des comportements anormaux, à l'identification des hallucinations et dérives de modèles, ainsi qu'au suivi des performances des agents et des LLM. Vos missionsObservabilité des systèmes IA Définir et mettre en œuvre la stratégie d'observabilité d'une plateforme agentique. Mettre en place le monitoring des agents IA, chaînes de raisonnement et workflows LangChain / LangGraph. Collecter et corréler les métriques techniques, fonctionnelles et métier. Construire des dashboards temps réel permettant de suivre les performances et la qualité des agents. Concevoir les mécanismes de traçabilité des interactions avec les systèmes IA. AI Reliability Engineering Mettre en place des frameworks d'évaluation continue des agents IA. Définir les KPI de qualité et de fiabilité. Garantir le respect des SLA / SLO de la plateforme. Identifier les dérives et contribuer à l'amélioration continue de la qualité des réponses produites. Sécurité & gouvernance des systèmes IA Superviser les risques liés à l'utilisation de l'IA. Définir les mécanismes de gouvernance autour des agents. Détecter les comportements anormaux ou potentiellement dangereux. Participer aux analyses de risques IA. Contrôler les accès, permissions et échanges entre les différents agents et composants. Intégration Observabilité & SOC Intégrer les événements de la plateforme IA dans Splunk. Concevoir les dashboards d'exploitation. Développer les alertes de détection liées aux systèmes IA. Mettre en place des corrélations entre événements cyber et événements IA. Produire les indicateurs de supervision destinés aux équipes opérationnelles. RUN & amélioration continue Assurer le maintien en condition opérationnelle de la plateforme d'observabilité. Investiguer les incidents liés aux agents IA. Identifier les causes racines des défaillances. Optimiser les performances, les coûts et les niveaux de service.