Trouvez votre prochaine mission.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Automatise le déploiement continu et propulse les solutions GenAI au cœur de la productionAu sein de l'entité en charge des infrastructures et de la production informatique d'un grand groupe, nous recherchons un(e) DevOps GenAI. Ton rôle sera au cœur de l'innovation opérationnelle : tu accompagneras l'industrialisation, le déploiement automatisé et le passage en production des cas d'usage d'IA générative, en garantissant la fluidité des livraisons, la robustesse des environnements et la haute disponibilité des services. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe dédiée aux infrastructures modernes et à l'automatisation cloud native. En prise directe avec les squads de développement GenAI, les data engineers, les équipes d'exploitation et les référents cybersécurité (DevSecOps), tu travailleras sur un écosystème technique agile et stimulant. C'est le cadre idéal pour appliquer les meilleures pratiques d'Infrastructure as Code et de GitOps aux nouvelles briques de l'IA générative, tout en assurant un support de proximité auprès des développeurs. Tes missions clésAutomatisation & Pipelines CI/CD GenAI (Mode BUILD) : Déployer et automatiser les environnements d'infrastructure nécessaires aux applications d'IA générative via des approches Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). Concevoir, faire évoluer et maintenir les pipelines d'intégration et de déploiement continus (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD) dédiés aux composants IA : code applicatif, gestion des configurations de modèles et versioning de prompts. Assurer la conteneurisation (Docker) et l'orchestration des microservices IA sur des clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift). Intégrer les applications GenAI avec les services transverses de la plateforme : Gateways LLM, bases documentaires, bases vectorielles et connecteurs d'entreprise. Supervision, Exploitation & Support (Mode RUN & DevSecOps) : Mettre en place et superviser les chaînes d'observabilité, de métriques et de journalisation des applications IA en production (Prometheus, Grafana, ELK). Intégrer les bonnes pratiques de sécurité (DevSecOps) au sein des pipelines de livraison logicielle. Accompagner et supporter au quotidien les équipes de développement dans le déploiement et la mise en production de leurs cas d'usage. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de déploiement, à la gestion des incidents d'exploitation et à la rédaction des documentations techniques associées. Ton profilFormation : Bac+3 à Bac+5 en informatique, génie logiciel, systèmes et réseaux ou équivalent. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en tant qu'ingénieur DevOps, avec idéalement une première expérience ou une forte appétence pour les projets IA / Data. Expertise DevOps & Automatisation Impérative : Maîtrise des outils d'intégration et de déploiement continus (GitLab CI, Jenkins) et des pratiques GitOps (ArgoCD). Solide expérience de la conteneurisation et de l'orchestration (Docker, Kubernetes, OpenShift). Pratique de l'Infrastructure as Code et de l'automatisation (Terraform, Ansible, scripts Python / Bash). Culture Cloud & GenAI : Connaissance d'un environnement Cloud (Azure, AWS ou GCP). Bonne compréhension du fonctionnement des applications basées sur les LLM (appels d'APIs, gestion des prompts, architectures RAG, Gateways LLM). Maîtrise des outils de monitoring et de logging (Prometheus, Grafana, suite Elastic / ELK). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsSens du Service et Esprit d'Équipe : Posture résolument orientée vers l'accompagnement des développeurs pour faciliter et fluidifier leurs déploiements. Sensibilité DevSecOps : Rigueur constante dans la sécurisation des chaînes de livraison et la gestion des configurations. Pragmatisme et Curiosité Technique : Volonté d'apprendre et de s'adapter en continu aux évolutions rapides de l'écosystème de l'IA générative. 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.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis le socle d'inférence et industrialise la plateforme d'IA générative du groupeDans le cadre du déploiement à grande échelle des solutions d'IA générative et agentique d'un grand compte, nous recherchons un(e) AI Platform Engineer. Ton rôle sera hautement structurant : tu construiras, administreras et opéreras la plateforme mutualisée destinée à héberger l'ensemble des cas d'usage IA et des modèles de fondation pour les équipes de développement et de data science du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe dédiée au Platform Engineering et à l'ingénierie d'infrastructure cloud de pointe. En interface directe avec les data scientists, les développeurs d'applications GenAI, les architectes cloud et les équipes de sécurité, tu concevras un environnement self-service robuste et scalable. C'est le cadre idéal pour manipuler des grappes de calcul GPU à grande échelle, piloter des gateways LLM d'entreprise et déployer des pratiques FinOps sur des charges d'inférence massives. Tes missions clésConception & Déploiement de l'Infrastructure IA (Mode BUILD) : Concevoir, déployer et faire évoluer la plateforme IA interne selon une approche Infrastructure as Code (Terraform). Provisionner et orchestrer les clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift) et configurer les environnements d'inférence optimisés sur infrastructures GPU et stockage objet (S3). Intégrer, configurer et administrer les Gateways LLM régissant les accès aux modèles internes (open source) et aux APIs des fournisseurs externes. Mettre en œuvre les mécanismes de gouvernance d'accès (IAM), de gestion dynamique des quotas et de refacturation interne des consommations (FinOps). Développer des templates standardisés et des fonctionnalités en self-service pour fluidifier l'onboarding des équipes projets. Exploitation, Observabilité & Maintien en Condition Opérationnelle (Mode RUN) : Assurer la haute disponibilité, la résilience et la sécurité des services hébergés sur la plateforme. Mettre en place et superviser les chaînes d'observabilité et de métriques dédiées aux workloads IA (ELK, Grafana, Prometheus). Piloter le capacity planning des ressources de calcul (GPU/CPU) et optimiser les coûts d'inférence en production. Assurer la gestion des incidents, le support de niveau avancé et la documentation technique de la plateforme. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, systèmes et réseaux ou génie logiciel. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 4 à 6 ans en Platform Engineering ou en ingénierie d'infrastructure Cloud / DevOps, incluant la gestion de workloads IA/ML en production. Expertise Infrastructure & Cloud Impérative : Excellente maîtrise d'au moins un fournisseur Cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des outils d'IaC (Terraform). Solide pratique de l'orchestration de conteneurs (Kubernetes, OpenShift) appliquée à des charges de travail distribuées. Connaissance opérationnelle des infrastructures GPU et des architectures de stockage objet (S3). Culture IA & Platform Engineering : Maîtrise des concepts d'inférence de modèles, des Gateways LLM et de la gestion fine des accès (IAM). Pratique des outils d'observabilité (Grafana, ELK) et sensibilité aux démarches FinOps. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsCulture Produit Interne : Conception de la plateforme comme un produit à forte valeur ajoutée, orienté vers la satisfaction et l'autonomie des développeurs internes. Rigueur et Sens de l'Industrialisation : Volonté constante d'automatiser les déploiements et de garantir une sécurité sans faille. Aisance Relationnelle : Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires et transverses dans un écosystème complexe. 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.

Notre client, acteur reconnu dans le secteur de la construction et de l'industrie, recherche son futur Architecte Solution / Architecte Applicatif Senior (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de l'évolution et de la modernisation de son système d'information. ### Vos missions Intégré à la DSI, vous devrez : * Piloter les projets d'intégration d'applications tierces au sein du système d'information. * Définir et valider les architectures applicatives et les solutions d'intégration. * Superviser les échanges entre les différentes applications de l'entreprise. * Assurer le pilotage de la TMA et des évolutions de l'ERP IFS en collaboration avec les prestataires. * Coordonner les équipes internes, éditeurs et partenaires techniques. * Accompagner les projets liés à l'Intelligence Artificielle, aux agents IA et aux architectures MCP. * Contribuer à la gouvernance des données et piloter les initiatives autour de la future Data Platform Microsoft Fabric. * Participer à l'évolution des outils décisionnels et des environnements BI. Les compétences techniques * Architecture solution et architecture applicative. * Pilotage de projets IT et gestion de prestataires. * ERP IFS ou expérience significative sur un ERP majeur. * Architectures d'intégration. * API Management. * Webservices REST et SOAP. * ESB et Middleware. * Gouvernance des données. * BI et reporting décisionnel. * Connaissance des environnements IA et des architectures MCP. * Bon niveau de compréhension des enjeux Cloud et urbanisation du SI.

Le QA Analyst est intégré dans une squad de l'application mobile (iOS/Android) ou de la plateforme E-Commerce (Web/Backend). Il garantit la qualité des Stories et des Features livrées par sa squad, sprint après sprint. Il applique la stratégie de test définie par le management QA, qui donne la priorité à l'automatisation et à l'IA. Nous ne recherchons donc pas un testeur manuel centré sur l'exécution, mais un profil qui favorise le travail de conception dans un objectif d'automatisation dès que c'est pertinent et utilise l'IA au quotidien pour tester plus vite et mieux. Préparer ■ Participer aux cérémonies de la squad (refinement, sprint planning, review). ■ Analyser les Stories et Features avec l'outil IA du service : détecter les ambiguïtés et challenger les critères d'acceptance (UAC) avec le PO. ■ Concevoir les cas de test dans Xray l'outil IA, conformément à la stratégie QA. ■ Identifier dès le refinement les scénarios à automatiser et préparer les données de test. Tester ■ Tester les Stories au fil du sprint et valider les Features selon la Definition of Done. ■ Réaliser des tests exploratoires ciblés sur les parcours critiques (réservation, paiement, app). ■ Qualifier les anomalies : reproduction, analyse, priorisation avec le PO et suivi jusqu'à leur clôture. Automatiser ■ Rédiger les scénarios en Gherkin et contribuer aux tests automatisés Playwright ou Appium dans le framework existant. ■ Faire évoluer la non-régression automatisée de la squad, en lien avec les ingénieurs d'automatisation. ■ Analyser les résultats des exécutions CI/CD et distinguer vrais défauts et tests instables. Contribuer ■ Rendre visible l'état qualité des Stories et Features de la squad, notamment pour les jalons de release. ■ Remonter au Test Lead les difficultés rencontrées et les pistes d'amélioration, partagées dans l'Inspect & Adapt.

Dans le cadre de l'évolution et de la scalabilité d'une plateforme de streaming vidéo à dimension européenne (diffusion web, applications mobiles et TV connectées), nous recherchons deux Platform Engineers / DevOps Seniors. Votre mission consistera à concevoir, opérer et automatiser l'infrastructure cloud hébergeant les applications. Avec une forte culture Developer Experience (DX), vous fournirez aux équipes de développement les outils, pipelines et standards nécessaires pour concevoir, déployer et monitorer leurs services de façon autonome et sécurisée. Missions : Automatisation Cloud & IaC : Concevoir et maintenir l'infrastructure as code via Terraform (conception de modules, gestion d'états multi-environnements, intégration aux workflows CI/CD). Administration Kubernetes : Exploiter et sécuriser les clusters en production (GKE/Scaleway : node pools, upgrades, ingress, TLS, RBAC/OIDC, quotas, réseau et CoreDNS). CI/CD & Packaging : Concevoir et optimiser les pipelines mutualisés sous GitHub Actions (reusable workflows, runners, secrets, rollback) ainsi que les charts Helm partagés et Dockerfiles multi-stage. Observabilité & Performance : Déployer la collecte via OpenTelemetry et la suite VictoriaMetrics (métriques, VictoriaLogs, traces), concevoir les tableaux de bord Grafana / alertes PromQL, et piloter l'autoscaling (HPA/VPA, KEDA) lors des pics d'audience éditoriaux. FinOps : Rendre les coûts visibles et attribuables (tagging, tableaux de bord de showback/chargeback) et activer les leviers d'optimisation budgétaire. Pratiques de Dev assisté par IA : Intégrer et utiliser activement les agents de code IA de pointe (Claude Code, GitHub Copilot) dans les workflows d'ingénierie quotidiens.

Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer Cloud (AWS / Azure)Référence : RFP-271494-1 Localisation : À confirmer Date de démarrage : 09/11/2026 Durée : 3 mois Type de mission : Prestation Disponibilité : ASAP Contexte de la missionAu sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'intelligence artificielle : Machine Learning, Computer Vision et IA générative / LLM, dans des environnements multicloud (AWS, Azure et GCP). Dans ce cadre, nous recherchons un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer Cloud expérimenté, capable d'intervenir à l'interface entre les équipes Métier, Data Science, Infrastructure et Exploitation. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec une ingénieure ML/MLOps interne afin de garantir la continuité de service et de faire évoluer deux cas d'usage de Machine Learning en production. Missions principales1. Industrialisation de solutions Data Science et Serverless sur AWSRéaliser des analyses exploratoires de données industrielles à grande échelle. Concevoir, développer et maintenir des algorithmes de rapprochement et de matching spatio-temporel. Gérer les problématiques de données manquantes, de fenêtres temporelles et de signaux GPS défaillants. Concevoir et exploiter des traitements serverless et des flux de génération automatisée de documents, notamment des rapports multi-images. Participer à la conception et à l'optimisation des pipelines de traitement de données. Contribuer à l'intégration de solutions d'IA générative et de services LLM. 2. Industrialisation MLOps sur AzureMettre en place et maintenir les pipelines d'entraînement et d'évaluation automatisés des modèles. Assurer la gestion des jeux de données versionnés et des registres de modèles. Industrialiser les déploiements de modèles en production, notamment via des stratégies blue/green. Mettre en place le monitoring des performances et la détection de dérive des modèles (model drift). Concevoir et optimiser des architectures de déploiement multi-sites, avec un socle commun factorisé et des configurations spécifiques par site. Participer à l'implémentation de modèles d'optimisation par apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, notamment SAC). 3. Intégration, DevOps et exploitation CloudAutomatiser les déploiements et les opérations d'infrastructure à l'aide de pratiques DevOps et Infrastructure as Code. Contribuer à la fiabilité, à la sécurité et à la disponibilité des solutions ML en production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de CI/CD, de supervision et de gestion des environnements. Faciliter la collaboration entre les équipes Data Science, Infrastructure et Exploitation. Assurer la continuité de service et contribuer à l'amélioration continue des solutions existantes. Environnement techniqueCloud AWS : Amazon SageMaker : entraînement, inférence, pipelines et registre de modèles. Amazon Bedrock : GenAI, LLM, RAG et Guardrails. AWS Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena. Amazon Comprehend / Textract. boto3. Cloud Azure et MLOps : Industrialisation des modèles de Machine Learning. Pipelines d'entraînement et d'évaluation. Gestion des versions et registre de modèles. Déploiement blue/green et monitoring du model drift. DevOps et Data : Terraform et Infrastructure as Code. ELK. BigQuery. Automatisation et intégration continue / déploiement continu (CI/CD). Profil recherchéExpérience confirmée en ingénierie Cloud, DevOps et/ou MLOps. Expérience concrète dans l'industrialisation et la mise en production de modèles de Machine Learning. Bonne maîtrise des environnements cloud, notamment AWS et/ou Azure. Capacité à concevoir et exploiter des pipelines de données et des architectures serverless. Maîtrise des pratiques d'automatisation, de déploiement et de supervision. Capacité à travailler en équipe et à coordonner les échanges entre les interlocuteurs techniques et les équipes Data Science. Autonomie, rigueur, esprit d'analyse et orientation résultats. Compétences appréciéesExpérience avec Amazon SageMaker et Amazon Bedrock. Connaissance des architectures GenAI, LLM, RAG et des mécanismes de sécurisation associés. Expérience en traitement de données industrielles et en matching spatio-temporel. Connaissance des méthodes d'apprentissage par renforcement, notamment SAC. Expérience dans la conception d'architectures multicloud et multi-sites. Objectif de la missionGarantir l'industrialisation, la fiabilité et l'évolution de deux cas d'usage de Machine Learning en production, en renforçant l'intégration Cloud, les pratiques DevOps et les capacités MLOps des équipes. Pour candidater : merci de transmettre un CV actualisé, la disponibilité, le TJM et les expériences significatives en AWS, Azure, DevOps et MLOps.

MISSION 100% PRÉSENTIEL / démarrage ASAP / longue durée Les développements sont réalisés en France en mode full agentique, et le programme est actuellement en phase de non-régression. L'équipe compte déjà deux automaticiens et vise la suppression totale des tests manuels. Toute la chaîne de test est générée par l'IA : scripts, jeux de test et exécution. Le consultant intervient sur les tests applicatifs, API et flux, ainsi que sur les tests avec le matériel des caisses. Le client recherche un profil fonctionnel technique, déjà automaticien ou avec un bon niveau technique et l'envie d'évoluer vers l'automatisation, à l'aise avec l'usage des agents IA.

Profil résident à Nantes uniquement ! Développement maintien en condition opérationnelle et gestion des évolutions de l'application. De nombreux travaux de résorptions de la dette technique sont à prévoir (migration socle, librairies, …) sur la période. En coordination avec le Chef de projet et en binôme avec le Lead Développeur : Participer à la définition et à la mise en œuvre d'un environnement de développement moderne intégrant des assistants IA de développement. Contribuer à l'élaboration de bonnes pratiques d'utilisation de l'IA générative pour le développement, les tests, la documentation et la revue de code. Assurer la maintenance et la tierce maintenance applicative de la solution. Remettre à jour les spécifications de l'application Infonantes. Maintien en conditions opérationnelles des plateformes hébergeant les sites web, en coordination avec le chef de projet : Assurer le suivi maintenance avec la TMA/l'hébergeur. Participer aux projets de déploiement de nouveaux sites.

Co Pour le compte d'un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un Analyste Senior en Risques Cyber, disposant d'une expertise approfondie en analyse de risques et en méthodologie EBIOS Risk Manager. Vous rejoindrez une direction cybersécurité et interviendrez en tant que référent sur la qualité des analyses de risques, l'évolution du framework méthodologique et son application dans l'outil EGERIE. Le poste nécessite une véritable expertise opérationnelle de l'analyse de risques, au-delà des seules activités de gouvernance ou de conformité réglementaire. Vos missions - Garantir la qualité, la cohérence et l'exhaustivité des analyses de risques cyber. - Challenger et valider les analyses produites par les analystes. - Maintenir et faire évoluer le framework d'analyse de risques basé sur EBIOS Risk Manager. - Accompagner les équipes dans l'application des méthodes et des bonnes pratiques. - Optimiser les processus et workflows d'analyse de risques dans EGERIE. - Assurer l'interface avec l'éditeur EGERIE : remontée des besoins, suivi des évolutions, tests des nouvelles versions. - Participer aux comités utilisateurs et aux échanges avec les parties prenantes. - Intégrer les nouveaux risques cyber, notamment ceux liés à l'intelligence artificielle. - Prendre en compte les évolutions réglementaires DORA, NIS2 et RGPD. - Produire les indicateurs de risques et les reportings nécessaires au pilotage. Environnement technique Analyse de risques - EBIOS Risk Manager - ISO 27005 - Identification et évaluation des scénarios de risques - Plans de traitement et suivi des risques - Frameworks et méthodologies d'analyse Outils - EGERIE - Jira - Outils de reporting et de suivi des risques Cybersécurité - IAM / PAM - Infrastructure et sécurité réseau - Cryptographie - Gestion des secrets et certificats - Sécurité des architectures SI - Risques cyber liés à l'IA Référentiels et réglementation - DORA - NIS2 - RGPD - Environnements bancaires réglementés Profil recherché - Expérience senior en cybersécurité. - 5 à 7 ans minimum de pratique concrète en analyse de risques cyber. - Excellente maîtrise de la méthode EBIOS RM. - Expérience opérationnelle de l'outil EGERIE. - Capacité à construire, maintenir et améliorer un framework d'analyse de risques. - Expérience dans la revue et la validation d'analyses réalisées par d'autres experts. - Bonne connaissance des architectures techniques et des systèmes d'information. - Excellentes qualités de communication, de documentation et de synthèse. Une expérience essentiellement orientée audit, conformité DORA/NIS2 ou GRC généraliste ne sera pas suffisante. Pourquoi rejoindre cette mission ? - Un environnement bancaire exigeant. - Un rôle de référent méthodologique. - Une mission à forte valeur ajoutée sur les pratiques d'analyse de risques. - Des interactions avec les équipes cyber et l'éditeur EGERIE. - Une perspective de mission longue. Candidature Merci de transmettre un CV détaillant précisément vos missions EBIOS RM, votre expérience opérationnelle sur EGERIE et vos responsabilités méthodologiques.

Envie de relever un nouveau défi autour de la Data et de l'IA ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous êtes passionné(e) par la recherche d'information, les architectures data et l'IA générative ? Vous souhaitez intervenir sur des problématiques de volumétrie, d'indexation et de pertinence à grande échelle ? Nous recherchons un Tech Lead Data Retrieval / RAG pour rejoindre un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, basé à La Défense. Au sein d'une équipe spécialisée dans les services IA, vous contribuerez à la conception du socle data qui alimente des applications intelligentes destinées aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous serez le référent technique sur la collecte, l'ingestion, la transformation et l'indexation de corpus documentaires volumineux. Votre objectif : concevoir des pipelines fiables et scalables, tout en optimisant la pertinence des résultats issus de moteurs de recherche hybrides et de systèmes RAG. 🚀 Vos principales missionsIngestion de données : concevoir des pipelines capables de collecter et de traiter des sources hétérogènes, d'assurer le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. Indexation : industrialiser les mécanismes d'indexation et d'embeddings sur des corpus volumineux, en garantissant la fraîcheur et la cohérence des index. Recherche d'information : concevoir des stratégies de recherche combinant recherche lexicale, recherche sémantique, BM25, embeddings et reranking. Optimisation de la pertinence : définir des métriques et des jeux de tests pour mesurer et améliorer la qualité du retrieval. Architecture RAG : structurer la récupération des documents et du contexte transmis aux LLM, en gérant les citations, la déduplication et les fenêtres de contexte. Qualité et traçabilité : mettre en place le versioning des datasets et des index, le lignage des données et des mécanismes de supervision. Sécurité : contribuer à la protection des données, au cloisonnement des traitements et au respect des exigences réglementaires. Leadership technique : accompagner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques de développement et contribuer aux choix d'architecture. 🛠️ Environnement techniqueLangages : Python 3.11+, Go apprécié. Recherche et indexation : OpenSearch, Elasticsearch, pgvector, Weaviate, Qdrant, BM25, recherche hybride. IA et NLP : embeddings, sentence-transformers, tokenisation, parsing documentaire, reranking, RAG, LangChain. LLM : OpenAI, Mistral, Bedrock ou technologies équivalentes. Data engineering : PostgreSQL, Airflow, Spark ou équivalents. Infrastructure : Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes. Tests et évaluation : Pytest, precision, recall, nDCG, MRR.

ASAP Technologies recherche un Tech Lead Fullstack Senior pour accompagner un acteur majeur du secteur de la mobilité sur le développement de ses produits internes. Le contexte Au sein de la Plateforme IT de la direction technique, vous intervenez sur des outils destinés aux équipes projets et au suivi de la production. Les applications reposent sur une architecture serverless AWS, avec un back-end en TypeScript/Node.js et Python, un front-end React et une infrastructure gérée avec Terraform. Vous accompagnez une équipe en reconstruction, composée de développeurs fullstack, d'OPS et de QA, avec des profils juniors et confirmés. Votre rôle associe contribution technique, qualité des développements et transmission des connaissances. La maîtrise du développement assisté par l'IA agentique, notamment des approches Spec-Driven Development, constitue un attendu important. Vos missions Définir les solutions techniques adaptées aux enjeux des produits et garantir la cohérence du socle technologique. Contribuer aux développements et à l'amélioration continue des applications. Participer à la rédaction, au chiffrage et à la priorisation du backlog fonctionnel et technique. Réaliser les revues de code et accompagner l'équipe dans l'application des bonnes pratiques. Suivre la qualité du code, la couverture des tests unitaires et la sécurité. Favoriser la documentation et le partage des connaissances pour limiter la dépendance à une seule personne. Intégrer les pratiques de développement assisté par l'IA dans le delivery, avec des spécifications structurées et un contrôle des livrables. Contribuer au respect des critères d'acceptation des releases. Participer aux cérémonies agiles et veiller au respect des standards techniques, de sécurité et d'usage de l'IA.

Au sein d'une équipe IT développant des produits internes, vous encadrerez techniquement une équipe composée de développeurs fullstack, d'OPS et de QA. Les applications reposent sur une architecture serverless AWS, avec un back-end en TypeScript et Python, un front-end React et une infrastructure as code avec Terraform. L'enjeu : garantir la qualité technique des produits, structurer les pratiques de développement et accompagner la montée en compétences de l'équipe, notamment sur le développement assisté par l'IA et les approches Spec-Driven Development .Missions Définir les architectures et les choix techniques. Encadrer techniquement les développeurs et réaliser les revues de code. Garantir la qualité, la sécurité et la couverture des tests unitaires. Contribuer au backlog technique et fonctionnel : rédaction, chiffrage et priorisation. Améliorer le code, l'architecture et la maintenabilité des applications. Accompagner le delivery Agile et l'utilisation de l'IA agentique. Veiller au respect des standards techniques, de sécurité et des critères de mise en production. Accompagner une équipe composée de profils juniors et confirmés.

Le contexteNotre client, un grand groupe mutualiste français, a déployé une plateforme d'IA générative utilisée par plusieurs entités du Groupe (les « maisons »). La v1, construite dans un calendrier serré, est aujourd'hui en production. Une v2 est en préparation, mais certaines maisons resteront sur la v1 au-delà de septembre 2026. La v1 doit donc rester stable, performante, et être mise en conformité RGPD et sécurité avant son transfert à la DSI. L'enjeu est clair : ne pas dégrader l'expérience utilisateur, car c'est l'adoption de l'IA générative dans tout le Groupe qui est en jeu. La missionVous êtes le référent run et évolutions de la plateforme IA v1 : vous la faites tourner, vous la sécurisez et vous l'améliorez. Run et continuité de service : administrer la plateforme, suivre le backlog d'incidents, analyser et corriger Performance : suivre les indicateurs de production, optimiser le RAG (pertinence, latence, coûts) et proposer des améliorations Observabilité : exploiter Langfuse (traces, évaluations, coûts) et le monitoring GCP, mettre en place les alertes Conformité et sécurité : mettre la v1 en conformité RGPD (données personnelles, rétention, traçabilité) et aux standards sécurité du Groupe Évolutions mineures : développer sur l'API Python et le front React, sur les chaînes LangChain / LangGraph Tests et CI/CD : constituer des jeux de test, automatiser les évaluations, renforcer l'intégration continue Documentation et transfert : docs, schémas, specs, pour préparer la reprise par la DSI et capitaliser avec la v2

Renfort DataOps sur une plateforme Data AWS pour un client industriel en forte croissance des usages Data et IA. La mission consiste à industrialiser l'exploitation en fiabilisant les pipelines, automatisant les déploiements, outillant l'observabilité et structurant l'exploitation avec des procédures robustes. Localisation : Ile de France (Essonnes, 91). Contexte et enjeux de la mission : notre client exploite une plateforme Data sur AWS dont les usages (analytics, science des données, cas d'usage IA) croissent rapidement. Cette montée en charge exige d'industrialiser l'exploitation : fiabiliser les pipelines, automatiser les dépôtêtements, outiller l'observabilité et structurer l'exploitation avec des procédures et runbooks robustes.

AI Developer / AI Software Engineer basé à Lille (mode hybride), mission longue. Au sein d'un collectif digital en charge d'optimiser un système logistique mondial via un écosystème de modules applicatifs interconnectés, vous contribuerez au développement transversal des modules applicatifs et à l'intégration des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Vos principaux enjeux : concevoir et développer des architectures web modulaires, distribuées et Cloud Native répondant aux besoins opérationnels des entrepôts à l'échelle internationale ; participer à la création d'agents autonomes en vous appuyant sur le framework ADK Java (agentic coding, workflows d'IA agentique, RAG) ; appliquer des standards d'ingénierie rigoureux (Software Craftsmanship, pair/mob programming, revue de code, Doc as Code / C4 Model) ; exploiter les outils d'IA au quotidien pour accélérer les développements et améliorer la qualité du code. Les livrables attendus incluent des applications et modules mis en production, testés, documentés et maintenables ; des pipelines de tests et d'intégration continue opérationnels ; une documentation technique à jour (Doc as Code, schémas C4) ; et des retours d'expérience sur l'intégration des workflows d'IA dans le cycle de développement. Les compétences et l'expérience en AI n'est pas optionnel pour ce profil. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue à l'amélioration de l'interface utilisateur et à l'automatisation du déploiement des composants applicatifs. Missions : - Développer des interfaces utilisateur pour les fonctionnalités d'apprentissage en IA - Développer les interfaces utilisateur dédiées aux fonctionnalités d'inférence - Développer les systèmes back-office pour l'apprentissage en IA - Développer les systèmes back-office pour les fonctionnalités d'inférence - Mettre en place le déploiement automatisé des applications - Conteneuriser les applications avec Docker - Contribuer à l'intégration des composants d'intelligence artificielle dans l'application - Participer à la modernisation de l'architecture applicative Profil attendu : Développeur Full-Stack disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement d'applications web. Une expérience avec Python FastAPI, Docker, TypeScript et React est attendue. La connaissance des pratiques DevOps et du déploiement automatisé constitue un élément important pour la mission.