Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Software Development LifeCycle (SDLC)

Vos missions Développer et maintenir des bibliothèques Python et des outils internes destinés aux équipes de développement et de recherche. Accompagner les Quants, Data Scientists et chercheurs dans l'utilisation des outils et des plateformes logicielles internes. Participer à la modernisation des pipelines CI/CD en intégrant des technologies telles que uv, micromamba, rattler-build et Kaniko. Contribuer à l'amélioration des processus d'intégration, de build, de test et de déploiement des applications. Mettre en place des outils de télémétrie et des dashboards permettant de suivre l'utilisation et les performances des solutions développées. Participer à la création et à la maintenance d'une distribution logicielle commune regroupant les dépendances tierces, en garantissant leur compatibilité avec différents systèmes d'exploitation, processeurs et environnements conteneurisés. Concevoir des solutions transverses autour du Software Development Lifecycle (SDLC), de la sécurité et du cloud. Contribuer, lorsque nécessaire, à l'évolution des pipelines de développement C++ et Rust.

En tant que développeur au sein de l'équipe Data & AI, le Développeur IA Agents SDLC construit, déploie et maintient des agents IA ainsi que des orchestrations multi-agents pour les programmes d'ingénierie. À partir d'un framework agentique existant et d'une bibliothèque d'agents, le développeur étend et améliore ces actifs afin d'en faire des outils robustes et réutilisables, adaptés aux processus et aux pratiques d'ingénierie de chaque programme. Le poste combine le développement logiciel pratique avec une collaboration étroite avec les ingénieurs V&V, les responsables de programme et les développeurs, dans l'environnement approuvé comprenant GitHub Copilot, GitLab Duo et les outils IA associés. Responsabilités principales• Construire des agents : concevoir, développer, tester et déployer des agents IA soutenant les activités d'ingénierie tout au long du SDLC, notamment l'analyse des exigences, le développement, la revue de code, la vérification et validation (V&V), ainsi que la documentation. • Construire des orchestrations : concevoir des workflows multi-agents, chaîner les agents, acheminer les tâches, gérer le contexte partagé et les transferts, gérer les défaillances et conserver les étapes de revue et d'approbation humaine lorsque nécessaire. • Étendre les actifs existants : comprendre le framework agentique existant et la bibliothèque d'agents, réutiliser leurs interfaces et modèles, et améliorer les capacités et la fiabilité plutôt que de repartir de zéro. • Travailler avec des équipes et programmes cloisonnés : prendre en compte les différents processus, priorités et niveaux de maturité, identifier les besoins communs et consolider les capacités réutilisables sans perdre les exigences propres à chaque programme. • Collaborer avec les ingénieurs V&V, responsables de programme et développeurs : animer des ateliers de travail, comprendre les tâches et contraintes d'ingénierie, et les traduire en comportements d'agents, exigences d'intégration et critères d'acceptation testables. • Intégrer les outils d'ingénierie : développer dans les environnements GitHub Copilot, GitLab Duo et autres outils approuvés ; connecter les dépôts, pipelines CI/CD et IBM ALM RDNG, EWM et ETM via les API prises en charge, les protocoles MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent), lorsque cela est applicable. • Industrialiser et maintenir les agents : appliquer les tests automatisés, des évaluations reproductibles, le contrôle de version, le packaging, le déploiement et la supervision ; appliquer le principe du moindre privilège d'accès, protéger les données confidentielles, maintenir la traçabilité entre exigences et tests, et documenter le fonctionnement ainsi que le transfert de connaissances. Compétences obligatoires• Diplôme de niveau Master en informatique ou en ingénierie logicielle. • Expérience pratique avérée dans la construction et le déploiement d'agents IA et d'orchestrations multi-agents au-delà des preuves de concept, incluant l'extension d'un framework agentique existant et d'une bibliothèque d'agents. • Développement pratique basé sur les LLM : frameworks d'agents, appels d'outils (tool calling), Retrieval Augmented Generation (RAG), prompt engineering et context engineering. • Solides bases en ingénierie logicielle : Python, développement et intégration d'API, Git, tests automatisés, packaging et code maintenable. • Expérience pratique avec GitHub Copilot, GitLab et GitLab Duo, les workflows CI/CD et l'intégration sécurisée d'agents ; compréhension des protocoles MCP et A2A ainsi que des capacités des plateformes concernées. Compétences souhaitées• Expérience dans l'adaptation d'agents SDLC à des programmes d'ingénierie et à des pratiques V&V, y compris les processus spécifiques aux programmes et les éléments de preuve d'acceptation. • Expérience avec GitHub Copilot, GitLab Duo, Azure AI Foundry, Azure OpenAI ou des services similaires approuvés pour le développement et le déploiement d'agents. • Expérience pratique de mise en œuvre de serveurs ou clients MCP, d'interopérabilité A2A et de connecteurs vers IBM ALM ou d'autres outils d'ingénierie. • Expérience dans l'évaluation de la fiabilité des agents et systèmes multi-agents, la gestion des risques d'injection de prompts, la mise en œuvre de contrôles d'approbation humaine et le soutien à la conformité Responsible AI. • Expérience dans l'exploitation de bibliothèques d'agents réutilisables, incluant la gestion de configuration, l'observabilité, la gestion des versions et l'adoption auprès de multiples équipes.

Mission Interlocuteur clé sur les bibliothèques et les techniques de développement auprès de centaines de PhD et d'ingénieurs logiciel : développement d'outils SDLC et de librairies communes, support aux autres développeurs. Accompagner les Quants, Data Scientists et Chercheurs dans l'usage des outils et le développement sur la plateforme logicielle Aider les ingénieurs à faire évoluer leurs pipelines CI/CD vers une stack Python moderne (uv, micromamba, rattler-build, kaniko), et si possible les pipelines C++ ou Rust Ajouter de la télémétrie et des dashboards aux outils pour suivre leur usage et orienter leurs évolutions Assembler les dépendances tierces dans une distribution unique (type Anaconda), compatible et optimisée pour les conteneurs, OS et CPUs internes Développer des bibliothèques et outils partagés sur les enjeux SDLC, sécurité, cloud et autres sujets transverses

Nous recherchons un(e) AI Agents Developer pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA destinés à accompagner les différentes étapes du cycle de vie du développement logiciel — SDLC. La mission s'appuie sur un framework agentique et une bibliothèque d'agents existants. L'objectif est d'enrichir ces composants, de construire des orchestrations multi-agents et de les intégrer aux outils de développement, de gestion des exigences, de test et de livraison. Le périmètre couvre l'ensemble de la chaîne : analyse des besoins, conception, développement, revue de code, vérification et validation (V&V), documentation et maintenance. L'enjeu est de passer de composants existants à des solutions fiables, testables, sécurisées et exploitables en production. Vos missions Concevoir, développer, tester, déployer et maintenir des agents IA couvrant l'analyse des exigences, le développement, la revue de code, la V&V et la documentation. Développer des workflows multi-agents intégrant le routage, le partage de contexte, la gestion des transferts (handoffs) et les validations humaines (Human-in-the-loop). Étendre et faire évoluer le framework agentique existant. Intégrer les agents avec GitHub Copilot, GitLab Duo, les chaînes CI/CD et IBM ALM, via API, MCP et A2A. Industrialiser les agents : tests automatisés, évaluations, versionnement, packaging, déploiement et monitoring. Livrables attendus Agents IA versionnés, testés et déployables Workflows multi-agents Extensions du framework agentique Intégrations GitHub Copilot, GitLab Duo, CI/CD et IBM ALM API et interfaces MCP / A2A Tests automatisés et rapports d'évaluation Packages de déploiement Documentation d'exploitation et de maintenance, et supports de transfert de connaissances

Au sein d'un grand groupe engagé dans une démarche de transformation et d'industrialisation de ses processus de delivery, le consultant interviendra sur des projets liés à l'intégration de l'intelligence artificielle et au développement de solutions basées sur des architectures agentiques. La mission s'articule autour de deux axes principaux : Mise en place d'un SDLC agentique : structuration et sécurisation d'un cycle de développement de bout en bout intégrant des agents IA, depuis l'expression du besoin jusqu'au déploiement, avec des contrôles qualité à chaque étape. Développement d'un prototype métier intégrant de l'IA : qualification d'une solution agentique venant enrichir un parcours métier existant, notamment pour analyser des documents entrants et exploiter les informations dans un processus opérationnel. Dans ce contexte, l'objectif est de définir et d'industrialiser une véritable démarche de qualité et de test adaptée aux systèmes d'intelligence artificielle, et plus particulièrement aux architectures agentiques. Le consultant interviendra à la fois sur la qualité du cycle de développement, l'évaluation des agents IA et la sécurisation du produit final. 1. Missions principales1.1. Cadrage de la qualité et définition de la stratégie de testDéfinir et structurer la stratégie de test adaptée aux solutions intégrant des composants IA et des architectures agentiques. Identifier les exigences qualité et les critères d'acceptation à chaque étape du cycle de développement. Définir les activités de test, les contrôles qualité et les indicateurs de performance. Transformer les besoins métier et les comportements attendus en critères de validation mesurables. Définir les critères de décision Go / No Go pour les mises en production. 1.2. Conception et exécution des tests IAConcevoir et exécuter des scénarios de tests dédiés aux LLM, agents IA et orchestrations multi-agents. Évaluer la conformité des réponses et des comportements des agents par rapport aux attentes métier. Tester la robustesse des solutions face aux différentes situations et aux entrées inattendues. Identifier et mesurer les risques d'hallucination, les réponses hors périmètre et les comportements non conformes. Évaluer les interactions entre agents, reviewers et outils externes. Définir des jeux de tests reproductibles et des métriques d'évaluation. Qualifier les composants IA ainsi que leur intégration dans les parcours fonctionnels de bout en bout. 1.3. Intégration de la qualité dans le SDLC et les processus CI/CDIntégrer les activités de test et de contrôle qualité tout au long du cycle de développement logiciel. Définir et mettre en place des Quality Gates aux différentes étapes du delivery. Garantir la traçabilité des exigences, des tests et des résultats obtenus. Participer à l'intégration des tests automatisés dans les pipelines CI/CD. Contribuer à la définition des contrôles associés aux User Stories, Pull Requests et déploiements. Mettre en place des mécanismes de restitution des résultats et de suivi de la qualité. 1.4. Industrialisation et observabilitéAutomatiser les dispositifs de test et d'évaluation des solutions IA. Mettre en place des mécanismes de suivi et d'observabilité des agents. Assurer le suivi des traces d'exécution, des appels aux outils, des erreurs, des latences et des coûts. Structurer et maintenir les jeux de données et scénarios de tests. Contribuer à la sécurisation des architectures agentiques, notamment face aux risques d'injection de prompts, d'exfiltration de données et d'actions non autorisées. Formaliser les résultats et produire des rapports d'évaluation exploitables par les équipes. 1.5. Accompagnement des équipesAccompagner les équipes techniques et métier dans l'appropriation des pratiques de test IA. Clarifier le rôle et les responsabilités de la fonction QA dans les projets agentiques. Harmoniser les pratiques de test et les critères de qualité entre les différentes équipes. Sensibiliser les équipes aux risques spécifiques liés aux LLM et aux architectures multi-agents. Être force de proposition sur l'amélioration continue des pratiques de qualité et de delivery.

Au sein d'un grand groupe engagé dans une démarche de transformation et d'industrialisation de ses processus de delivery, le consultant interviendra sur des projets liés à l'intégration de l'intelligence artificielle et au développement de solutions basées sur des architectures agentiques. La mission s'articule autour de deux axes principaux : Mise en place d'un SDLC agentique : structuration et sécurisation d'un cycle de développement de bout en bout intégrant des agents IA, depuis l'expression du besoin jusqu'au déploiement, avec des contrôles qualité à chaque étape. Développement d'un prototype métier intégrant de l'IA : qualification d'une solution agentique venant enrichir un parcours métier existant, notamment pour analyser des documents entrants et exploiter les informations dans un processus opérationnel. Dans ce contexte, l'objectif est de définir et d'industrialiser une véritable démarche de qualité et de test adaptée aux systèmes d'intelligence artificielle, et plus particulièrement aux architectures agentiques. Le consultant interviendra à la fois sur la qualité du cycle de développement, l'évaluation des agents IA et la sécurisation du produit final. 1. Missions principales1.1. Cadrage de la qualité et définition de la stratégie de testDéfinir et structurer la stratégie de test adaptée aux solutions intégrant des composants IA et des architectures agentiques. Identifier les exigences qualité et les critères d'acceptation à chaque étape du cycle de développement. Définir les activités de test, les contrôles qualité et les indicateurs de performance. Transformer les besoins métier et les comportements attendus en critères de validation mesurables. Définir les critères de décision Go / No Go pour les mises en production. 1.2. Conception et exécution des tests IAConcevoir et exécuter des scénarios de tests dédiés aux LLM, agents IA et orchestrations multi-agents. Évaluer la conformité des réponses et des comportements des agents par rapport aux attentes métier. Tester la robustesse des solutions face aux différentes situations et aux entrées inattendues. Identifier et mesurer les risques d'hallucination, les réponses hors périmètre et les comportements non conformes. Évaluer les interactions entre agents, reviewers et outils externes. Définir des jeux de tests reproductibles et des métriques d'évaluation. Qualifier les composants IA ainsi que leur intégration dans les parcours fonctionnels de bout en bout. 1.3. Intégration de la qualité dans le SDLC et les processus CI/CDIntégrer les activités de test et de contrôle qualité tout au long du cycle de développement logiciel. Définir et mettre en place des Quality Gates aux différentes étapes du delivery. Garantir la traçabilité des exigences, des tests et des résultats obtenus. Participer à l'intégration des tests automatisés dans les pipelines CI/CD. Contribuer à la définition des contrôles associés aux User Stories, Pull Requests et déploiements. Mettre en place des mécanismes de restitution des résultats et de suivi de la qualité. 1.4. Industrialisation et observabilitéAutomatiser les dispositifs de test et d'évaluation des solutions IA. Mettre en place des mécanismes de suivi et d'observabilité des agents. Assurer le suivi des traces d'exécution, des appels aux outils, des erreurs, des latences et des coûts. Structurer et maintenir les jeux de données et scénarios de tests. Contribuer à la sécurisation des architectures agentiques, notamment face aux risques d'injection de prompts, d'exfiltration de données et d'actions non autorisées. Formaliser les résultats et produire des rapports d'évaluation exploitables par les équipes. 1.5. Accompagnement des équipesAccompagner les équipes techniques et métier dans l'appropriation des pratiques de test IA. Clarifier le rôle et les responsabilités de la fonction QA dans les projets agentiques. Harmoniser les pratiques de test et les critères de qualité entre les différentes équipes. Sensibiliser les équipes aux risques spécifiques liés aux LLM et aux architectures multi-agents. Être force de proposition sur l'amélioration continue des pratiques de qualité et de delivery.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Tech Lead hands-on pour une plateforme data de classe mondiale, bâtie selon les principes du Data Mesh sur AWS et dédiée aux activités de marché. Vous êtes le pilier technique d'une équipe distribuée : vous décidez de l'architecture, vous codez les composants critiques et vous tirez l'équipe vers le haut. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre et intégrez notre communauté d'experts. Vos missions : - Assurer le leadership technique d'une équipe de 4 développeurs, dont 2 travaillent à l'international. - Concevoir l'architecture de la plateforme : Data Mesh, microservices, API-first, patterns d'intégration et flux de données. - Développer les composants critiques et les PoC d'architecture en Java / Spring Boot et React / TypeScript. - Définir et faire respecter les standards de code et un SDLC robuste, via les code reviews. - Mentorer les développeurs et favoriser la montée en compétences sur la stack moderne. - Optimiser scalabilité, performance, résilience et sécurité (OAuth2, chiffrement, IAM). - Traduire les besoins métier en solutions techniques avec les chefs de projet et les Business Analysts. - Explorer les usages de LLM et d'agents IA pour exploiter les données en langage naturel. Environnement : Java, Spring Boot, React, TypeScript, Kubernetes (EKS), Helm, Terraform, ArgoCD, GitLab CI, AWS (S3, SageMaker, DataZone, Lake Formation), MongoDB, Spark, ELK. Ref : O-PPRDH

Software Safety EngineerSummary Join a growing software medical device consultancy helping innovative healthcare technology companies bring safe, compliant software products to market. This role combines software engineering, safety assurance, regulatory compliance, and emerging AI-driven technologies within a highly regulated environment. Required Skills 4+ years' experience within medical devices, regulated healthcare, or other safety-critical industries 2+ years' experience developing software for regulated or safety-critical environments Knowledge of software development lifecycle (SDLC), verification & validation, configuration management, and cybersecurity Experience with medical device software standards such as IEC 62304 is advantageous Offering Salary: £80,000-£85,000 Location: London - 2/3 days per week in office Opportunity to work on cutting-edge software and AI-enabled medical technologies Collaborative environment alongside software, regulatory, and machine learning specialists If you are interested in learning more, please apply with your latest CV and a member of our team will be in touch to discuss the opportunity further. To find out more about Computer Futures please visit Computer Futures, a trading division of SThree Partnership LLP is acting as an Employment Business in relation to this vacancy | Registered office | 8 Bishopsgate, London, EC2N 4BQ, United Kingdom | Partnership Number | OC387148 England and Wales

Nous recherchons un Software Engineer Python expérimenté pour rejoindre une équipe en charge des composants et outils centraux utilisés quotidiennement par plusieurs centaines de développeurs, chercheurs, Quants et Data Scientists. L'objectif : faire évoluer une plateforme de développement moderne permettant aux équipes techniques de développer, tester, packager et déployer leurs applications dans des environnements performants et industrialisés. Vos missions : Vous interviendrez notamment sur : Le développement et la maintenance de bibliothèques Python et d'outils communs utilisés par les équipes de développement. L'accompagnement des développeurs, Data Scientists et chercheurs dans l'utilisation de la plateforme et des outils internes. La modernisation des pipelines CI/CD, notamment autour d'environnements Python récents. L'évolution de l'écosystème de packaging et de gestion des dépendances avec des outils tels que uv, micromamba ou rattler-build. L'intégration des outils dans des environnements conteneurisés, notamment avec Kaniko. L'assemblage et la gestion de dépendances tierces au sein d'une distribution logicielle homogène, dans une logique proche d'une distribution Anaconda interne. L'ajout de télémétrie, métriques et dashboards afin de mesurer l'utilisation des outils et orienter leur évolution. Le développement de composants répondant à des problématiques transverses de SDLC, sécurité, cloud et industrialisation. L'amélioration continue de l'expérience développeur et des bonnes pratiques de Software Engineering. Une connaissance des problématiques CI/CD appliquées à C++ ou Rust serait appréciée.

Dans le cadre d'une initiative stratégique visant à déployer une plateforme interne de développement (Internal Developer Platform – IDP), vous accompagnerez les équipes fournisseurs de services dans leur intégration à la plateforme. L'objectif est de standardiser et d'automatiser le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la conception au déploiement et à l'exploitation, en s'appuyant sur des parcours standardisés, sécurisés et gouvernés. La plateforme s'inscrit également dans une stratégie de développement logiciel intégrant des capacités d'intelligence artificielle, avec une supervision humaine et des mécanismes de sécurité et de gouvernance adaptés. Vos principales missions seront les suivantes : Accompagnement à l'intégration des fournisseurs : être le point de contact privilégié des équipes fournisseurs, évaluer leur niveau de préparation et coordonner les étapes, responsabilités et dépendances nécessaires à leur intégration. Formalisation du catalogue de services : animer des ateliers pour structurer les offres de services, les responsabilités, les entrées et sorties, les dépendances, le cycle de vie et les informations de support. Adoption du standard Score : accompagner les fournisseurs dans la création, la revue et la maintenance des définitions Score, notamment les métadonnées des workloads, les conteneurs, les services exposés, les ressources requises et les extensions autorisées. Intégration API et webhooks : accompagner la conception et la mise en œuvre des intégrations sécurisées, incluant les contrats d'interface, l'authentification, le mapping des données, la gestion des événements, les erreurs, les reprises, l'observabilité et le versionnement. Validation technique et résolution des incidents : coordonner les tests de connectivité et de bout en bout, analyser les problèmes d'intégration et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Documentation et transfert de connaissances : produire des guides, modèles, exemples, checklists, FAQ et supports de dépannage, ainsi qu'animer des démonstrations, formations et sessions d'accompagnement. Suivi de l'adoption et amélioration continue : piloter le suivi des intégrations, mesurer les indicateurs de progression et de qualité, recueillir les retours des fournisseurs et proposer des améliorations des standards et des parcours d'intégration.

MI Analyst with MS SQL Server - City London Our Client is an international bank with offices in the City London. They are looking to recruit an MI Analyst with at least 5 years experience of MS SQL Server, SSIS, SSRS, and Sharepoint. The main elements of the role are follows: - Work within MI team in supporting and delivering all aspects of MI - BAU encompassing data warehouse back end maintenance and Housekeeping - Support annual Disaster Recovery invoking/testing - Contribute to design, build and implementation of new reports and applications/interfaces. - Facilitate internal/external Audits and Penetration Testing. Remediation General Skills -Experience working within mission-critical environments -Experience in operational deployments -Maintains required industry recognised skills through training and self-study methods Technical Skills -In-depth knowledge of MS SQL -In-depth knowledge of SDLC -C# Development (advantageous) Technologies SQL - TSQL, SSIS and SSRS. SQL - DBA. SharePoint & InfoPath. Hyperion (Oracle EPM). C# Any experience of process automation and Equation/iSeries DB knowledge. SWIFT. AIX would be very handy. Good interpersonal skills Thorough and reliable Technically competent Ability to work unsupervised This is 6 month full-time permanent role. The salary will be £45K - £50K pro-rata. It is intended that you will work 2 days from the office and 3 days remotely from home for the foreseeable future. Do send your CV to us in Word format along with your salary and availability.

Director of IT Engineering Role Expectations The Director of Engineering (DOE) possesses a range of management, technology, and engineering experiences serving as the leader of our engineering department. The DOE is responsible for developing the technological vision for the Company in partnership with other executives; establishing the executive direction related to the technological interests of the Company, how technology is utilized in support of our staff, partners, and customers to help improve and increase business; as well as oversee the effective deployment, implementation, and management of internal engineering operations. The DOE will develop a roadmap and budget to help support technology investments that enable the Company to meet its vision. The DOE is both a strategist and a technologist able to provide high-level strategy guidance to staff, partners, and vendors as well as provide mentorship and instruction to our delivery teams in all aspects of technology implementation. Responsibilities Executive Leadership ● Strategize with CIO and major stakeholders to align the goals of the engineering team with the goals of the Company. ● Provide sound technical leadership in all aspects of the Company business operations ● Advocate and communicate technology and engineering capabilities internally and externally and actively support the company's business and growth efforts by being the technical subject matter expert ● Establish and nurture relationships with The Company staff, partners, and vendors to demonstrate the Company's engineering capabilities and help them be more effective and efficient through leveraging technology and engineering ● Provide technical thought leadership for the business, internally among staff and externally across partners and vendors ● Develop the company's strategy for how technology and engineering will be used and ensure that the technological resources meet the company's short and long-term vision Technical Leadership and Team Management ● Lead and empower The Company's engineering team to develop strategies for the execution of our work and oversee that those strategies are thoughtfully executed and aligned with The Company's long-term business strategy and vision ● Serve the go-to person for the escalation of issues affecting engineering and technology teams (and help them navigate solutions) ● Continuously evaluate and improve engineering processes, tools, and methodologies to enhance efficiency and productivity ● Maintain relevance and up-to-date knowledge on modern technologies and practices to effectively deliver digital services in the art / gallery / museum / auction space ● Triage and problem-solve engineering and technology issues and assist teams in resolution and successfully lead teams to develop risk mitigation and incident management plans ● Audit The Company's technology usage and ensure technologies are used efficiently and securely ● Develop and implement strategies to mitigate the impact of engineering talent turnover on business continuity and maintain engineering capability resiliency ● Identify, attract, recruit, hire, and on-board experienced and value-aligned engineering personnel ● Mentor, coach, and support teams in the delivery of digital products and services Product Planning and Development ● Work with business and product management to develop and maintain a roadmap and budget for the execution of investments in the technology space in support of The Company's vision and mission ● Develop and maintain a standardized and efficient SDLC process, including methodologies, best practices, and tools, to ensure consistency and quality throughout the development process ● In collaboration with business and product management, oversee prioritization, project planning, execution, and delivery, ensuring that projects are completed on time, within scope, and within budget ● Collaborate with other stakeholders, including vendors, partners, designers, engineers, contractors, testers, and product managers, to ensure seamless project execution Qualifications ● Proven experience as a Director of Engineering or similar leadership role ● Experience in leading and overseeing development in all aspects of the SDLC using Agile/RAD methodologies ● Experience in designing and scaling out in-house customer relationship management, asset management, and business intelligence (and tangential ERP processes) software(s) ● Strong technical expertise in leading web applications projects built with Python (Django) and Javascript (React), deployed to cloud infrastructure (AWS) ● Exceptional leadership and team-building skills, particularly hiring/managing a remote, cross-functional (including UX designers, product managers, testers), global team ● Excellent project management and organizational skills ● Effective communication and interpersonal skills ● Strong problem-solving and decision-making abilities You will have at least 10 to 20 years expertise at this level. The position will be based in Central New York. The salary will be circa $200K - $250K. Do send your CV to us for this exciting new position and include your salary in USD along with your notice period and residential status.

Dans le cadre d'un programme de transformation ERP d'envergure internationale, notre client recherche un Consultant fonctionnel JD Edwards pour renforcer son équipe Core Model, en charge du périmètre P2P – Purchase to Pay. Le contexte porte notamment sur une évolution de l'environnement JDE historique vers JD Edwards EnterpriseOne 9.2, avec des enjeux de maintien et d'évolution du Core Model, de support aux équipes et d'accompagnement des besoins métiers. Missions Maîtriser et faire évoluer les processus du Core Model JD Edwards sur le périmètre P2P. Recueillir et analyser les besoins métiers, en lien avec le BPO / Business Process Owner. Rédiger les spécifications fonctionnelles et documentations de conception. Préparer les scénarios de tests et réaliser les tests de validation. Évaluer les impacts, risques de régression et faisabilité des demandes d'évolution. Collaborer avec les équipes de développement offshore dans le cadre du SDLC. Accompagner les équipes de support et contribuer au transfert de compétences / à la formation. Travailler avec des interlocuteurs en France et à l'international.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Pilote l'ingénierie des indicateurs de risques et de P&L en temps réelNous recherchons un(e) Business Analyst Crédits Dérivés senior pour intégrer une nouvelle équipe au sein du département d'études et développements IT Pre-Trade Sales & Execution d'une Banque de Financement et d'Investissement (BFI) majeure. Ton rôle sera stratégique et hautement technique : tu participeras à l'implémentation d'une nouvelle solution de data visualisation et de suivi en temps réel des indicateurs de risques de marchés et de P&L pour les desks de dérivés de Crédit. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle technologique de premier plan dédié aux solutions d'exécution et de suivi d'exposition Pre-Trade pour les métiers Global Markets & Risks. En interface directe avec les traders, les ingénieurs financiers et les équipes de gestion des risques, tu travailleras sur un périmètre hautement dynamique de dérivés de Crédit de flux (CDS Single Name & Index, CDS Index options, Bonds). C'est le cadre de travail idéal pour relever des challenges techniques de pointe autour de la collecte de la market data en temps réel et de la modélisation de tableaux de bord décisionnels interactifs. Tes missions clésCadrage, Analyse & Spécifications Fonctionnelles : Recueillir et analyser les besoins des desks de trading Dérivés de Crédit pour concevoir une solution de data visualisation innovante et réactive. Traduire les exigences des traders et des gestionnaires de risques en spécifications fonctionnelles et techniques détaillées. Modéliser les maquettes et les flux de données nécessaires pour afficher les indicateurs de risques et de P&L de manière claire et exploitable en temps réel. Maîtriser le cycle de développement logiciel (SDLC) de bout en bout et travailler en étroite collaboration avec les développeurs pour sécuriser le delivery. Modélisation Financière & Risques de Marché : Garantir l'exactitude des calculs et du suivi des indicateurs de marché clés (Grecques, P&L Explain, Expected P&L) sur le périmètre des dérivés de taux et de crédit. Valider et piloter la gestion et l'intégration de la market data en temps réel au sein de la nouvelle plateforme de visualisation. Concevoir la stratégie de tests, préparer les jeux de données financières de recette et valider la non-régression des modèles de risques implantés. Ton profilFormation : Diplôme de niveau Bac+5 d'école d'ingénieur ou Master universitaire avec une double spécialisation en systèmes d'information et finance de marchés. Expérience : Tu justifies d'une expérience solide de 7 ans d'expérience minimum sur des fonctions similaires en environnement de salle de marchés. Expertise Fonctionnelle Métier : Excellentes connaissances des dérivés de Crédit (CDS Single Name & Index, CDS Index options, Bonds). Solides compétences en suivi des risques de marché (Grecques, P&L Explain/Expected) et gestion de la market data en temps réel sur un desk de taux ou de crédit. Expertise Technique & Progicielle : Maîtrise éprouvée du cycle de développement logiciel (SDLC) appliqué aux architectures de trading. Fort intérêt pour les nouvelles technologies de traitement et de visualisation de données de marché à haute fréquence. Langues : Anglais courant impératif (à l'écrit comme à l'oral) pour évoluer dans un contexte de marché globalisé. Tes atoutsEsprit d'Analyse et de Synthèse : Capacité à appréhender des modèles de risques quantitatifs complexes pour les synthétiser dans des interfaces visuelles ultra-performantes. Rigueur et Grande Réactivité : Rigueur absolue requise dans la validation des données de P&L, alliée à une forte réactivité pour répondre aux exigences des desks de trading. Excellente Communication et Proactivité : Sens du relationnel développé pour fluidifier les échanges entre les équipes IT et métiers, associé à un tempérament curieux et autonome qui sait prendre des initiatives. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre du développement et de la sécurisation des usages de l'intelligence artificielle au sein d'un grand compte du secteur bancaire et financier, CYNERS recherche un AI Security Officer / Architecte Cybersécurité IA Senior (H/F). Vous interviendrez en qualité de référent sécurité sur les technologies d'intelligence artificielle générative, les Large Language Models (LLM), les architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les agents IA. Votre objectif sera d'accompagner l'adoption sécurisée de ces technologies, d'identifier et maîtriser les risques cyber associés et de contribuer à la définition et à l'évolution du référentiel de sécurité IA. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'architecture, de développement, Data, innovation, sécurité et gouvernance. Vos principales responsabilités : 1. Architecture et sécurité des systèmes IA Analyser les architectures IA, les flux de données, les composants techniques et leurs dépendances. Évaluer la sécurité des solutions LLM, RAG et des systèmes multi-agents. Identifier les risques liés aux modèles, aux données, aux fournisseurs et aux composants tiers. Challenger les choix d'architecture et recommander des mesures de sécurité adaptées. Participer aux revues de sécurité et au suivi des plans de remédiation. 2. Sécurisation des LLM et de l'IA générative Évaluer les risques de prompt injection, d'exfiltration de données et de divulgation de secrets. Définir les contrôles de sécurité applicables aux modèles, prompts, API et connecteurs. Accompagner la sécurisation des composants open source et des intégrations tierces. Contribuer à la définition des exigences de protection des données et des accès. 3. Sécurité des architectures RAG et des agents IA Analyser les risques associés aux sources documentaires, embeddings, index et bases vectorielles. Définir les mécanismes de contrôle d'accès et de cloisonnement des données. Sécuriser les identités, permissions, secrets et capacités d'action des agents IA. Mettre en œuvre les principes de moindre privilège, de validation humaine et de traçabilité. Définir les mécanismes de contrôle et de révocation des actions sensibles. 4. Gouvernance des risques et référentiel AI Security Réaliser des analyses de risques et des exercices de threat modeling appliqués à l'IA. Contribuer à l'évolution des standards et baselines de sécurité IA. Définir les scénarios de menace, exigences de sécurité, critères de validation et indicateurs de suivi. Accompagner le traitement des écarts, exceptions et risques résiduels. Assurer une veille sur les menaces émergentes et les bonnes pratiques AI Security. 5. Secure SDLC et DevSecOps appliqués à l'IA Intégrer les exigences de sécurité IA aux cycles de développement. Définir des security gates et des contrôles adaptés aux projets IA. Contribuer aux stratégies de tests de sécurité spécifiques aux LLM et systèmes agentiques. Accompagner l'automatisation des contrôles dans les pipelines CI/CD. Participer à l'amélioration continue des dispositifs de logging et monitoring. Vous occuperez un rôle de référent technique et méthodologique, avec une forte dimension transverse et une capacité à accompagner les équipes dans leurs décisions d'architecture et de sécurité.

ContexteDans le cadre du développement de ses usages de l'intelligence artificielle, notamment de l'IA générative, des grands modèles de langage (LLM), des architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des agents IA, une grande société de gestion d'actifs souhaite renforcer la maîtrise des risques de cybersécurité associés à ces technologies. La mission consiste à intervenir en qualité d'AI Security Officer afin d'accompagner l'adoption sécurisée de l'intelligence artificielle. La personne retenue sera le principal point de référence sur les sujets de sécurité liés à l'IA. Elle interviendra en contribution avec les équipes d'architecture, de développement, de données et d'innovation, ainsi qu'auprès des responsables des solutions et projets concernés. Le profil de la mission devra combiner : Expertise technique approfondie en matière de sécurité des systèmes d'IA ; Maîtrise des méthodes d'analyse et de gestion des risques ; Aptitude à accompagner des équipes techniques et non techniques ; Capacité à communiquer clairement les risques et les recommandations. MissionsLe sujet interviendra en qualité de référent AI Security et accompagnera les parties prenantes dans l'identification, l'évaluation et la maîtrise des risques de sécurité liés aux solutions d'intelligence artificielle. À ce titre, des responsabilités incluront notamment : Expertise technique sur les architectures et solutions IA, incluant notamment les LLM, les architectures RAG et les agents IA ; Analyse des architectures, flux de données, composants, dépendances et solutions tierces ; Identification et évaluation des risques de sécurité liés aux modèles, aux données, aux accès, aux fournisseurs et aux composants externes ; Débat des choix techniques et définition des mesures de réduction des risques adaptées ; Contribution aux revues de sécurité et assurer le suivi des écarts, plans de remédiation, exceptions et risques résiduels ; Définition de l'évolution de cadre de référence AI Security, incluant notamment la méthodologie d'analyse des risques, les scénarios de menace, les contrôles et baselines de sécurité, les critères de validation et les indicateurs de suivi ; Assurer une veille sur les menaces, standards et pratiques émergentes en matière d'AI Security. Domaines techniques couvertsLLM et IA générative : définition et évaluation des mesures de sécurité couvrant notamment la prompt injection, la protection des données et des secrets, ainsi que la sécurisation des outils, API et connecteurs. Architectures RAG : sécurisation de la chaîne RAG, incluant notamment les sources de connaissances, les contrôles d'accès, les mécanismes d'ingestion et de retrieval, les embeddings, index et bases vectorielles. Agents IA : sécurisation des identités, permissions, secrets et capacités d'action des agents, incluant notamment le moindre privilège, la validation des opérations sensibles, la traçabilité et les mécanismes de contrôle et de révocation. Secure SDLC et DevSecOps appliqués à l'IA : intégration des exigences AI Security dans le cycle de vie des solutions, incluant notamment les security gates, l'évaluation des composants, les tests de sécurité spécifiques à l'IA et l'automatisation des contrôles dans les pipelines CI/CD. Référentiels de la missionConnaissance pratique des principaux standards et référentiels applicables à l'AI Security est attendue, incluant notamment : OWASP ; OWASP Top 10 for LLM/GenAI ; MITRE ATLAS ; NIST AI Risk Management Framework (AI RMF).