Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation et de la modernisation du système d'information de la plateforme Assurance de Personnes, nous recherchons un PMO Portefeuille Technique Senior pour accompagner le pilotage transverse des projets techniques stratégiques. Au sein d'un environnement complexe regroupant plusieurs entités du groupe, vous interviendrez sur des sujets critiques tels que l'obsolescence, la modernisation du SI, la sécurité, l'urbanisation, l'optimisation et la fiabilisation des plateformes techniques. PMO stratégique et transverse Le consultant devra piloter l'ensemble du portefeuille technique de la plateforme et non un domaine spécifique. Vos responsabilitésPilotage du portefeuille technique Construire, maintenir et piloter la roadmap annuelle des projets techniques. Consolider et piloter le portefeuille d'investissements techniques. Assurer le suivi des risques, dépendances, alertes et arbitrages. Mettre en place et animer la gouvernance associée. Préparer et animer les revues mensuelles de portefeuille. Produire les reportings consolidés et les supports d'aide à la décision. Assurer le suivi budgétaire global du portefeuille. Gouvernance et coordination Définir et faire appliquer les processus de gouvernance. Coordonner les différents acteurs : équipes Produits, Architecture, Infrastructure, Excellence Opérationnelle et partenaires IT. Animer les instances de pilotage et les comités de décision. Garantir la cohérence entre les projets techniques et les projets métiers. Pilotage du programme Obsolescence Construire et coordonner la roadmap Obsolescence. Maintenir une vision consolidée des risques techniques liés à l'obsolescence. Préparer et animer les COPIL dédiés. Identifier les dépendances et points de blocage. Préparer les arbitrages et les scénarios de priorisation. Assurer la coordination avec les programmes transverses du Groupe. Livrables attendus Roadmap technique annuelle. Roadmap Obsolescence. Portefeuille technique consolidé (planning, budget, risques, dépendances). Reporting mensuel exécutif. Dashboards et indicateurs de pilotage. Supports de gouvernance et de décisions. Planning global des actions d'obsolescence. Supports et comptes-rendus de COPIL.
Dans le cadre d'une transformation Data et de la modernisation de l'offre BI, vous intégrerez Looker et LookML dans un environnement GCP organisé en Data Mesh. Votre mission consistera à structurer les bonnes pratiques autour de la plateforme, à industrialiser son déploiement (DataOps, CI/CD, versioning, automatisation) et à garantir son interopérabilité avec le Data Hub. Vous serez également responsable de la supervision (incidents, performances, sécurité, FinOps), de la définition des règles de gouvernance, et de l'optimisation des performances (BigQuery, cache, vues matérialisées).
Ingénieur NetDevOps (H/F) - Toulouse Nous recrutons un Ingénieur NetDevOps (H/F) pour accompagner la refonte du réseau de notre client dans un contexte d'automatisation avancée. Vous interviendrez au cœur d'un projet stratégique visant à optimiser, industrialiser et fiabiliser les infrastructures réseau grâce au développement et aux outils d'automatisation. Au-delà de votre expertise technique, vous jouerez un rôle clé dans la structuration et l'amélioration continue des pratiques autour du NetDevOps et de l'automatisation réseau. Les missions principales : Développer des jobs Nautobot en respectant les standards et bonnes pratiques du projet. Participer à l'automatisation des infrastructures réseau (LAN / MAN / WAN). Documenter les développements réalisés afin d'assurer la maintenabilité et le partage des connaissances. Collaborer avec les équipes réseau et techniques dans un environnement Agile. Contribuer à l'amélioration des processus d'automatisation et des outils utilisés. Garantir la qualité du code via des pratiques de versioning et de structuration (Git).
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.
Dans le cadre de l'industrialisation de ses modèles de machine learning, un grand compte recherche un ML Engineer pour assurer le passage des modèles du stade expérimental à la production, et leur maintien en conditions opérationnelles. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'industrialisation des modèles développés par les équipes de data science : refactoring, packaging, optimisation ▪ Le développement des APIs et services d'inférence exposant les modèles ▪ La mise en production dans un environnement conteneurisé et le déploiement continu ▪ Le monitoring des modèles en production : performance, dérive des données (drift), alerting ▪ L'automatisation des pipelines de réentraînement et de validation ▪ Le suivi des expérimentations et le versioning des modèles ▪ L'optimisation des performances et des coûts d'inférence
Vos missions : • Porter le design technique et les standards (architecture, conventions, qualité). • Concevoir et faire évoluer des APIs (REST) et des traitements batch/planifiés. • Mettre en place / faire appliquer des approches DDD et CQRS quand pertinentes (modélisation, découpage, projections). • Piloter les sujets performance (profiling, optimisation, scalabilité, accès DB, latence). • Définir les standards : structure projet, gestion d'erreurs, sécurité, validations, tests, versioning d'API, documentation. • Garantir la maintenabilité (clean architecture, modularité, dette technique maîtrisée). • Co-piloter les sujets OPS (avec un senior dev) : CI/CD, déploiement Kubernetes (Helm), stratégie de scaling (HPA/VPA), monitoring/alerting. • Être moteur sur la veille technologique (ASP.NET Core,.NET ecosystem, design d'API, observabilité). • Animer l'équipe : revues de code, mentoring, support technique, partage de bonnes pratiques. Référence de l'offre : ztphaxruh5
Contexte Client grand compte du secteur assurance / protection sociale. La mission s'inscrit au sein du Département Solutions Data et Usages (Direction DSI et Digital), dans le cadre du train SAFE Dat@gile (une dizaine d'équipes, une centaine de personnes) dont fait partie l'équipe BI&Analytics. Dans le cadre de sa transformation data, l'entreprise a fait le choix d'un data hub sur GCP, organisé en Datamesh, avec un espace « bac à sable » mis à disposition des métiers et business lines. L'équipe BI&Analytics est en cours de déploiement d'un nouvel outil BI — Looker — dans le cadre de la structuration des pratiques de datavisualisation et du renforcement des compétences internes. Rôle et responsabilités principales Poser le cadre d'intégration et implémenter les solutions LookML et Looker dans l'Org GCP/S3NS et dans le SI client Définir et mettre en place l'interopérabilité avec l'architecture du Data Hub (data platform sur S3NS) Définir et mettre en place l'industrialisation des couches sémantiques (Data Mesh), des dashboards et des espaces « bac à sable » (DataOps, environnements, provisionning, CI/CD, versionning, templatisation, automatisation) Définir et mettre en place la surveillance (incidents, performance, sécurité, FinOps, respect des bonnes pratiques) Définir et mettre en place les règles de sécurité et de gouvernance Poser le cadre d'utilisation et les bonnes pratiques Looker : templates réutilisables, conventions de nommage, structuration des rapports, organisation des projets, modélisation de la couche sémantique, optimisations (caching BigQuery/Looker, vues matérialisées), gestion des droits et accès, versionning et cycle de vie des dashboards Accompagner l'équipe BI&Analytics et les équipes métiers/business lines dans leur montée en compétence sur Looker, pour qu'elles puissent onboarder et créer leurs dashboards en autonomie Créer des guides internes pour les contributeurs Looker ; animer des sessions de pair programming et de code review Livrables attendus Cadre d'intégration LookML/Looker documenté (Org GCP/S3NS, SI client) Couches sémantiques industrialisées en mode Data Mesh Dashboards Looker Espaces « bac à sable » opérationnels Dispositif de surveillance (incidents, performance, sécurité, FinOps) Règles de sécurité et de gouvernance formalisées Templates réutilisables et conventions de nommage Guides internes pour contributeurs Looker Sessions de pair programming et de code review animées
Résumé: Le poste de Développeur Full Stack Angular / .NET C# implique de prendre en charge des tâches de TMA (Tierce Maintenance Applicative) dans le secteur Logistique, en développant des applications Full Stack. Responsabilités: Prendre en charge des sujets de TMA sur le périmètre Logistique. Développer des évolutions applicatives Full Stack avec Angular en frontend et .NET C# en backend. Mettre en place des outillages de contrôle des flux et des indicateurs de pilotage KPI. Analyser, chiffrer et réaliser les demandes d'évolution confiées à l'équipe L3-LOG. S'intégrer rapidement dans les contextes fonctionnels et techniques existants. Assurer la qualité des livrables : code, tests, documentation et versioning. Must Haves: Profil développeur Full Stack senior avec minimum 8 ans d'expérience en développement applicatif. Expérience confirmée sur des environnements Full Stack Angular / .NET C#. Très bonne maîtrise du développement frontend Angular. Très bonne maîtrise du développement backend .NET C#. Bonne maîtrise des bases de données SQL Server / MSSQL. Bonne maîtrise des outils de versioning TFS/Git. Nice to Haves: Expérience de 10 ans ou plus en développement applicatif. Capacité à travailler sur des KPI et des outils de contrôle opérationnel. Anglais technique. Other Details: Location: Fos sur Mer. Team Structure: Équipe en charge de la maintenance, de l'évolution et de l'amélioration continue des applications et outils logistiques.
En tant que Tech Lead Java / Spring Boot, vos missions principales sont : • Porter le design technique des services (architecture, patterns, conventions, qualité). • Cadrer et faire appliquer une approche DDD / CQRS lorsque pertinent (modélisation, découpage, bounded contexts). • Concevoir et faire évoluer des APIs (REST) et des traitements batch (Spring Batch) robustes et observables. • Piloter les sujets performance (profiling, optimisation, tuning JVM, accès DB, latences). • Encadrer l'équipe : revues de code, diffusion des bonnes pratiques, mentorat. • Définir les standards : structure projet, gestion d'erreurs, sécurité, validations, tests, versioning d'API, documentation. • Garantir la maintenabilité (clean architecture, modularité, dette technique maîtrisée). • Co-piloter les sujets OPS (avec un senior dev) : CI/CD, déploiement Kubernetes (Helm), stratégie de scaling (HPA/VPA), monitoring/alerting. • Être moteur sur la veille technologique (Java/Spring, design d'API, observabilité). Référence de l'offre : aw2hf8tfid
Missions principales1. Architecture et intégration Looker Définir le cadre d'intégration de Looker / LookML Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnement GCP / S3NS ; Définir et mettre en œuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture du Data Hub / Data Platform ; Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ; Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ; Provisionnement et automatisation ; Versioning et gestion du cycle de vie ; Mise en place des pratiques CI/CD ; Templatisation et création de composants réutilisables ; Automatisation des processus ; Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; Gestion des habilitations, droits et accès ; Surveillance des incidents et de la disponibilité ; Suivi des performances ; Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; Suivi des coûts et optimisation FinOps ; Identification et traitement des écarts aux standards définis ; Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : Les conventions de nommage ; La structuration des projets et des rapports ; La modélisation de la couche sémantique avec LookML ; La conception et la structuration des dashboards ; La création de templates réutilisables ; Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; La gestion des droits et habilitations ; Les stratégies d'optimisation ; La gestion du caching BigQuery et Looker ; L'utilisation des vues matérialisées ; Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ; Mettre en place et animer des sessions de pair programming ; Mettre en place et animer des sessions de code review ; Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicable par l'équipe BI & Analytics.
