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Le consultant interviendra au sein d'une équipe IT d'un grand groupe bancaire pour le compte de la CEGC. La mission portera sur le suivi de POC Machine Learning et la proposition de solution d'intégration / industrialisation des modèles algorithmiques développés par les équipes Risques CEGC : • Accompagnement des équipes • Préconisations de bonnes pratiques de développement Python orienté ML • Structuration de projet de type ML/DL • Intégration de containers Docker • Relais technique envers les interlocuteurs (francophone / anglophone) • Participation aux projets suivant les sollicitations • Gestion de l'environnement de DEV (Serveurs, BDD, etc.) • Préconisations CI/CD • Préconisations Cloud (AWS, Azure) - langage Python - pratiques Machine Learning / Deep Learning. - web service - Cloud - Docker Rôle clé au sein des entités IT de la CEGC. Expertise technique, rigueur et sens de l'engagement et du service sont des atouts indispensables pour ce poste.

Au sein de la DSI de notre client, vous serez en charge du développement et de la maintenance des applications stratégiques du Groupe. Dans le cadre du projet DatOps, nous recherchons un Data Engineer GCP pour renforcer les équipes Data. En collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps, vous participerez à la mise en œuvre des évolutions demandées par les métiers, au développement des pipelines de données et à l'évolution de la plateforme Data. Vous évoluerez dans un environnement Cloud moderne, Agile et international, avec des échanges réguliers avec les équipes basées à Porto.

Dans le cadre d'un programme stratégique d'industrialisation des infrastructures de calcul de notre client, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Intégration et Automatisation Senior. Votre défi ? Participer à la création de deux environnements de référence standardisés : l'un destiné aux déploiements et livrables clients (D0 - Export), l'autre dédié au Cloud interne et aux besoins de calcul (Z0),. L'objectif est de transformer des architectures théoriques en solutions industrielles automatisées, sécurisées et reproductibles,. Vos missions principales : Conception & Intégration : Participer à la conception détaillée et assurer l'intégration technique des différentes briques des environnements D0 et Z0. Automatisation & DevOps : Industrialiser les processus de déploiement, automatiser l'installation et la configuration (Infrastructure as Code, Ansible, CI/CD, Scripting) Intégration de la Stack Tech : Assurer l'intégration de bout en bout sur un environnement 100% Red Hat : RHEL, Ceph, OpenStack et OpenShift / OpenShift AI. Sécurité & Qualité : Garantir la conformité des déploiements aux exigences de sécurité strictes du client. Documentation : Rédiger les procédures d'installation, les dossiers de validation technique et la documentation d'architecture.

Descriptif de mission Contexte Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes.

Nous recherchons un Administrateur Expert CyberArk pour assurer l'administration, le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution de notre plateforme PAM. Le candidat prendra en charge l'administration des composants CyberArk (Vault, PVWA, CPM, PSM, AAM), l'intégration de nouveaux comptes et applications, la gestion des Safe, des politiques de sécurité et des rotations automatiques des mots de passe. Il participera aux montées de version, au traitement des incidents de niveau 3, au maintien de la disponibilité de la plateforme et au durcissement de la plateforme. Il accompagnera également les projets d'intégration et apportera son expertise aux équipes IAM et infrastructures. Il sera force de proposition pour améliorer la couverture fonctionnelle de la plate-forme. Compétences attendues : CyberArk PAM, Active Directory, Windows Server, Linux, LDAP, PowerShell, Python ou Bash, SSH, RDP, API REST CyberArk. Expérience : minimum 5 ans en administration systèmes/sécurité, dont au moins 3 ans sur CyberArk. Une expérience en développement serait appréciée ainsi qu'une bonne maîtrise des scripts d'automatisation (PowerShell, Python ou Bash) est attendue pour automatiser les intégrations et les tâches d'administration. Certifications souhaitées : CyberArk Defender (obligatoire) et CyberArk Sentry (fortement souhaitée). Les certifications Microsoft Windows Server, Red Hat, ITIL Foundation, CISM ou CISSP constituent un atout

Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

ContexteIngénieur DevOps – Automation & Observability Au sein de l'équipe Automation & Observability, qui met à disposition des outils de self-provisioning de ressources d'infrastructure à destination des équipes internes, le titulaire du poste sera garant de la fiabilité, de la maintenance, des performances et de l'évolution de ces outils. Le prestataire est en contact direct avec les équipes de développement applicatif, les product owners et l'équipe infrastructure, afin d'être au plus près des besoins en automatisation. Périmètre techniqueAnsible (maîtrise requise) — AWX (Ansible Workflow Automation) est un fort plus Python : scripting, développement d'APIs et de petites applications Terraform, Bash / Shell, PowerShell CI/CD : Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions Docker & Kubernetes Sysadmin Linux et Windows Environnement hybride : Azure / AWS / On-Premises Connaissances en Splunk est un plus MissionsÉtudier et mettre en œuvre des solutions d'automatisation des tâches IT Contribuer à la construction et à l'évolution du catalogue de services d'infrastructure (self-provisioning) Faire évoluer la plateforme d'automatisation (AWX) Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD pour les déploiements Développer des APIs et applications Python pour exposer et intégrer les services d'automatisation Assurer un support aux équipes applicatives et infrastructure sur l'ensemble du périmètre technique Travailler en méthode agile, avec les outils Azure DevOps / GitHub Usage de l'IA dans le développementLe prestataire est attendu sur une utilisation active des outils d'IA générative dans ses activités de développement, notamment GitHub Copilot. Cela inclut : La génération et la revue de code assistées par IA (playbooks Ansible, pipelines, applications Python) Le développement d'APIs et d'applications Python avec assistance IA — génération de structure de projet, endpoints, tests unitaires, documentation L'optimisation des workflows / méthodologies de développement via l'IA Une capacité à évaluer la pertinence et la qualité des suggestions générées La maîtrise de ces pratiques est considérée comme un critère différenciant dans l'évaluation des candidatures.

Dans le cadre d'un programme de gestion unifiée des identités et des accès (identités internes et externes, accès physiques et numériques), un grand groupe recherche un Architecte Expert IAM pour définir la trajectoire et l'architecture technique cible de son futur système. Objectifs : unifier et sécuriser la gestion des accès physiques et logiques, améliorer la performance opérationnelle des processus métiers et créer les conditions de leur digitalisation. Missions principales : étudier et décrire l'architecture technique cible du programme, puis celle du lot 0 (MVP), et évaluer les impacts sur le système d'information existant. Vous contribuerez aussi aux cadres transverses : gestion d'APIs sécurisées, architecture orientée évènements (EDA), applications front. Environnement : solutions IAM du marché (One Identity Manager, Memority, SailPoint, CyberArk, ForgeRock, Okta, Ping Identity), protocoles (SAML, OAuth 2.0, OpenID Connect, Kerberos, LDAP), sécurité et cryptographie (PKI, certificats, MFA, Zero Trust), annuaires Active Directory et Entra ID, scripting PowerShell et Python, IAM cloud AWS et Azure et architectures hybrides. Une ouverture au contrôle d'accès physique (connecteurs badges) est un plus. Mission longue, démarrage dès que possible, sur site à Bois-Colombes (92), télétravail partiel possible selon les activités.

En tant qu'Architecte Data, vous concevez et faites évoluer les plateformes de données de l'entreprise. Vous définissez les architectures cibles, accompagnez les équipes techniques et garantissez des solutions performantes, sécurisées et évolutives répondant aux enjeux métiers. Vos missions : Concevoir des architectures Data modernes (Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh). Définir les stratégies d'ingestion, de transformation et de restitution des données (batch & streaming). Garantir la qualité, la sécurité, la performance et la gouvernance des plateformes. Définir les standards d'architecture, de CI/CD et d'observabilité. Optimiser les performances et les coûts des plateformes (FinOps). Accompagner les équipes Data et participer aux instances d'architecture dans un environnement Agile/SAFe.

Développeur Java / DevOps – Projets IA (H/F)Type de contrat : CDI Expérience : 1 an minimum Secteur : Industriel Prise de poste : Dès que possible ContexteDans le cadre de sa transformation numérique, un groupe industriel multi-sites souhaite renforcer son équipe technique avec un développeur capable d'intervenir sur trois axes complémentaires : le développement Java, l'industrialisation DevOps et l'intégration de solutions d'intelligence artificielle. Ce poste est avant tout opérationnel : vous concevez, développez, testez et déployez des applications destinées aux équipes métiers et industrielles. Vous contribuez également à transformer des cas d'usage IA en solutions fiables et exploitables en production. Vos missionsDéveloppement Java / BackendDévelopper et maintenir des applications backend en Java 17+ et Spring Boot. Concevoir et faire évoluer des API REST, des services métiers et leurs interactions avec les bases de données. Écrire des tests et participer aux revues de code. Améliorer la qualité, la sécurité et les performances des applications. Documenter les développements et contribuer aux choix techniques de l'équipe. DevOps et industrialisationConstruire et améliorer les pipelines CI/CD sous GitLab. Conteneuriser les applications avec Docker et Docker Compose. Automatiser les phases de build, de test, de déploiement et de supervision. Contribuer à la fiabilité des environnements : logs, monitoring, alerting et résolution d'incidents. Accompagner les mises en production sur les différents sites du groupe. Intelligence artificielleParticiper à l'identification et au prototypage de cas d'usage IA à valeur métier. Intégrer des modèles ou des services d'IA dans les applications et les processus existants. Développer des solutions d'automatisation, d'assistance aux utilisateurs, d'analyse ou de recherche augmentée. Préparer et exploiter les données nécessaires, notamment à l'aide de Python. Industrialiser les prototypes : tests, versioning, déploiement, supervision, sécurité et maîtrise des coûts. Assurer une veille active sur les outils IA/ML, les LLM et leurs usages en environnement industriel. Environnement techniqueJava 17+, Spring Boot, Spring Security, JPA/Hibernate, GitLab CI/CD, Docker, Docker Compose, Maven/Gradle, API REST, PostgreSQL, Python, IA/ML, LLM et monitoring.