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Objectif de la mission Mettre en place et maintenir une chaîne d’intégration et de déploiement des modèles de Machine Learning en production, garantissant robustesse, scalabilité et monitoring. Contexte Vous interviendrez au sein d’une équipe Data & IA pour industrialiser des modèles ML liés à la qualité, la classification et l’enrichissement des données produits. Collaboration étroite avec Data Scientists et Data Engineers pour transformer des prototypes en solutions fiables. Responsabilités Conception & Déploiement Développer et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD). Mettre en place l’infrastructure cloud via IaC. Assurer le versioning des modèles, données et pipelines (ZenML, MLflow). Monitoring & Maintenance Implémenter l’observabilité (drift, latence, qualité prédictions). Configurer alertes pour anomalies et dégradations. Optimiser les ressources de calcul. Collaboration & Qualité Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps. Intégrer des Data Quality Gates dans les pipelines. Contribuer à l’architecture Data Mesh (modèles = Data Products).

Objectifs de la mission Concevoir, développer et industrialiser des cas d’usage d’IA générative dans un environnement cloud computing Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD pour le déploiement des modèles IA Participer à la structuration de la chaîne MLOps (du POC à la mise en production) Travailler sur l’outillage IA autour de Vertex AI Responsabilités principales Développement et intégration de solutions d’ IA générative (LLM, agents, workflows) Utilisation et orchestration de Vertex AI (training, déploiement, endpoints) Conception et amélioration de pipelines CI/CD pour projets IA Déploiement et exploitation de solutions IA dans des environnements cloud Collaboration avec les équipes Cloud, Data et DevOps Contribution aux bonnes pratiques de sécurité, performance et scalabilité nvironnements Cloud & IA : Google Cloud Platform (GCP) Vertex AI IA générative / LLM CI/CD & DevOps : Pipelines CI/CD Infrastructure cloud Automatisation des déploiements Développement : Python (prioritaire IA) APIs / services cloud

Contexte de la mission Dans le cadre d’une démarche de transformation digitale au sein d’un environnement e-commerce, nous recherchons un Chef de projet senior Data / Automatisation & IA disposant d’une forte culture Data et Business Analysis . La mission s’inscrit dans une logique d’amélioration continue des processus métiers, avec un focus sur l’automatisation, l’exploitation de la donnée et l’intégration de solutions d’intelligence artificielle au service de la performance opérationnelle. Objectifs de la mission Identifier, cadrer et piloter des opportunités à forte valeur ajoutée autour de l’automatisation et de l’IA Accompagner les métiers dans la définition et la mise en œuvre de solutions data-driven Garantir la cohérence des solutions avec l’écosystème technologique existant Responsabilités principales Identifier et prioriser des opportunités de transformation digitale (automatisation, IA, data) Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers en collaboration avec les parties prenantes Réaliser le cadrage fonctionnel et piloter les projets de bout en bout Coordonner les équipes internes et externes impliquées (métiers, IT, partenaires) Traduire les données en insights actionnables et recommandations stratégiques Concevoir et suivre des cas d’usage concrets autour de l’automatisation et de l’IA Veiller à l’alignement des solutions avec les standards internes et l’écosystème Google Profil recherché Expérience confirmée (7 à 10 ans) en Data Analysis / Business Analysis , avec une évolution vers des rôles de gestion de projets digitaux Forte appétence pour les sujets d’automatisation, d’IA et de transformation des processus métiers Excellente maîtrise de l’écosystème Google : Workspace AppSheet Looker / Looker Studio Solutions IA (Vertex AI, Gemini, Google AI Studio) Solide capacité à cadrer des besoins métiers complexes et piloter des projets transverses Très bonnes compétences en communication et en conduite du changement Esprit analytique, orienté résultats Anglais professionnel requis Modalités Localisation : Massy (91) Télétravail : 2 jours par semaine Démarrage : Début janvier 2026 Durée : 3 mois, renouvelable (jusqu’à 15 renouvellements possibles)

Mon Client recherche un Data Engineer expérimenté (min. 5 ans en Cloud Engineering GCP) pour intervenir sur un nouveau projet GCP natif dans le domaine Trade-Corporate Sales , à partir du 5 janvier 2026 pour une durée initiale d’un an. La mission, basée exclusivement sur site à Toulouse , vise à concevoir et construire la première itération de la solution cloud. L’expert interviendra sur la mise en place des composants et services GCP , le développement de pipelines de données (Cloud Storage, Dataform, BigQuery) ainsi que l’ intégration d’un moteur de machine learning conçu par les data scientists (probablement via Vertex AI). Il contribuera également à la création d’un tableau de restitution sous Power BI et à la coordination avec une équipe fullstack . Au-delà de la réalisation technique, la mission inclut un fort volet de transfert de compétences pour autonomiser l’équipe interne. Le profil attendu doit allier expertise technique GCP , capacité de conception et de documentation fonctionnelle , autonomie , engagement et aisance relationnelle en environnement collaboratif anglophone.

Contexte du poste Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour rejoindre notre équipe Data & Cloud. Vous jouerez un rôle clé dans la conception d’architectures data robustes, l’industrialisation des pipelines, l’optimisation des performances BigQuery et la mise en place de solutions IA/ML. Vous interviendrez dans un environnement GCP-first , moderne, orienté automatisation et bonnes pratiques DevOps. 1. Compétences techniques attendues Architecture Système & Cloud Excellente maîtrise de Google Cloud Platform (GCP) Containerisation & architectures serverless Maîtrise des patterns d’intégration d’entreprise DevOps & Infrastructure as Code Terraform (développement de modules, automatisation, paramétrages avancés) CI/CD : GitHub Actions, pipelines automatisés Maîtrise de Git / GitHub Développement d’API Conception & développement d’API REST Expérience sur Apigee , Cloud Run , FastAPI Architectures orientées événements Mise en place de flux événementiels : GCP Pub/Sub Connaissance de Kafka Modélisation de données Modèles en étoile (Star Schema) Modèles en flocon (Snowflake Schema) Modélisation dimensionnelle avancée BigQuery – Expertise avancée Écriture et optimisation de procédures stockées complexes Optimisation des performances & des coûts Optimisation DirectQuery pour outils BI Orchestration & pipelines de données Cloud Workflows, EventArc, Cloud Run Scripting Python ML / IA / GenAI Algorithmes classiques, MLOps Expérience sur Vertex AI (pipelines, modèle, tuning) Compréhension des réseaux neuronaux (encodeur/décodeur) Connaissance de concepts LLM, RAG, MCP BI & Analytics Looker, modèles LookML Qualité & Observabilité Expérience en qualification, monitoring & observabilité des données Méthodologies & Leadership Travail en équipes Agile / Scrum Mentorat & accompagnement de développeurs Atouts (Nice to have) Compétences WebApp : JavaScript / React Certification GCP Data Engineer ou Cloud Architect