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Notre client du secteur Aéronautique recherche son futur Ingénieur IA/Computer Vision C++ (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre du développement d’un modèle de reconnaissance entièrement automatisé. Vos missions : Intégré à une équipe passionnée et resserrée dédiée à la vision embarquée, vous devrez : Concevoir et entraîner un modèle de Computer Vision from scratch, adapté à la reconnaissance longue distance Repenser une architecture existante en retirant / ajustant les couches, réorganisant les features et proposant une alternative performante aux modèles type YOLO, inadaptés à ce cas d’usage. Automatiser la chaîne complète : génération et augmentation de données, entraînement, optimisation, prédiction, et réduction drastique de la labellisation manuelle actuellement nécessaire. Les compétences techniques • Maîtrise avancée de PyTorch ou TensorFlow • Développement C++ • Expertise en Computer Vision, détection, classification, architectures custom • Expérience en data augmentation, préprocessing et pipelines d’entraînement complexes • Compétences en optimisation de modèles pour flux vidéo haute résolution Capacité à concevoir un modèle sur mesure, au-delà du simple fine-tuning

Client : Organisation de transport ferroviaire Poste : Responsable technique en Data Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans Localisation : Commune de la banlieue parisienne Deadline réponse : 05/12/2025 Démarrage : 05/01/2026, mission d'un an Type de contrat : Salarié ou Freelance L’Ingénierie des équipements de l’organisation de transport a identifié de nombreuses zones d’usage des technologies d’intelligence artificielle pour son domaine d’activité. On peut notamment citer : La maintenance prédictive (séries temporelle et événementielles), L’aide à l’organisation de la maintenance (tri, priorisation et regroupement d’opérations, en gérant diverses contraintes d’exploitation), La vision artificielle pour le contrôle qualité ciblé, l’exploitation des véhicules… Mais aussi la gestion et l’utilisation de l’information, qui touchent l’aide aux techniciens (historique des pannes, préconisations de maintenance…) et encore plus les processus d’ingénierie : extraction d’information, comparaison, résumé, aide à la génération et à la transformation de documents. Missions : Au sein du département développement, le prestataire devra apporter une expertise en intelligence artificielle (IA) et en intégration de l’IA (IAG) pour répondre aux besoins de l’Ingénierie des équipements et de ses partenaires : Évaluation des solutions innovantes pour répondre à un cas d’usage précis : solutions open source ou propriétaires / disponibilité d’un ensemble de briques technologiques permettant de réaliser la fonction / développement spécifique nécessaire. Prototypage d’applications et briques applicatives simples, notamment pour l’accélération des processus documentaires (plus qu’un MVP, un prototype fonctionnel et au-delà). Aide à l’orientation stratégique pour le développement des capacités techniques en IA de l’Ingénierie. Il collaborera avec le responsable de la feuille de route IA, la communauté interne en intelligence artificielle, ainsi que divers chefs de projets.

Pour un acteur majeur du monde de l’interbancaire et du paiement, vous intégrez nos équipes d’experts technico-fonctionnels pour participer à un projet mené en mode Agile. Dans le cadre d'un projet en relation avec des partenaires du domaine financier, le client démarre un projet de création et maintien d'applications haute performance back-end avec Python, bases de données et les outils standard de Python, ainsi que une expérience significative sur des sujets de haute performance et/ou forte volumétrie. Une première expérience de construction avec IA/IA générative serait un grand plus. Définition de la prestation Vous souhaitez intervenir sur un service majeur de l’entreprise en participant à la création de l'application, depuis la conception, la mise en œuvre et son déploiement, - Vous n’avez pas peur des challenges et souhaitez relever des défis, - Vous appréciez de travailler dans un mode collaboratif, agile, tout en étant autonome, - Vous reconnaissez vos qualités et vos compétences parmi les profils recherchés

Métier : Conseil métier, AMOA Fonction : Architecte Spécialités technologiques : Cloud Applications Web IA générative (GenAI) CRM Type de facturation : Assistance Technique (taux journalier) Compétences : Technologies et Outils : genai ; Java (6 ans) Langues : Anglais (Courant / Professionnel) Secteur d'activité : Assurance Description de la mission : Dans un contexte de transformation technologique à l’échelle du groupe, la mission vise à renforcer l’architecture d’entreprise, notamment la définition de l’Architecture Blueprint et les initiatives autour de l’IA générative (GenAI). L’architecte supporte les équipes d’architecture et métiers, en particulier en lien avec les environnements CRM. Objectifs : Contribuer à la structuration et à l’évolution de l’architecture d’entreprise Accompagner les initiatives stratégiques autour de la GenAI Assurer la cohérence technique avec les enjeux métiers, notamment dans l’assurance Missions principales : Soutenir les activités d’architecture d’entreprise au niveau groupe Participer à la définition, formalisation et mise à jour de l’Architecture Blueprint Contribuer à l’intégration des technologies Cloud et IA dans le SI existant Fournir une vision structurante sur les architectures applicatives et techniques Collaboration : Équipe d’architectes d’entreprise Équipes techniques et métiers, notamment CRM Faciliter la communication entre IT, architecture et métiers Produire des livrables clairs et synthétiques pour les parties prenantes

Le développeur aura pour missions : Création d’applications cloud native sur des systèmes distribués pour les outils dédié à l’IA générative. Construction d’outils pour aider à automatiser plusieurs processus métier Participation au support et à l’onboarding des business case sur la plateforme Création de services d’intégration de Données Prise en charge et évolution des outils internes basés sur des systèmes distribués cloud natifs Intégrations de solutions IA aux outils existants

Nous recherchons un consultant développeur Python ayant une bonne connaissance de l’IA pour une mission chez un de nos clients dans le secteur de l’asset management. La mission sera de longue durée (3 ans), avec un démarrage ASAP, et 2/3 jours de télétravail par semaine. Tâches et missions : - Création d’applications cloud native sur des systèmes distribué pour les outils dédié à l’IA générative, - Construction d’outils pour aider à automatiser plusieurs processus métier, - Participation au support et à l’onboarding des business case sur la plateforme, - Création de services d’intégration de Données, - Prendre en charge et faire évoluer les outils internes basés sur des systèmes distribués cloud natifs, - Intégrations de solutions IA aux outils existants, - Participation à l’analyse des données et à la rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques, - Intervention dans le projet (méthodologie AGILE), - Gestion des incidents post-production et correction du code, - Enrichir l’automatisation des tests, - Respect des délais impartis. - Contribuer à l’évolution et au maintien de la plateforme, pour l’intégration des use case IA dans la plateforme - Faire des applications à l’échelle, avec du passage en prod et du suivi de production, dans le respect des critères de qualité pour la production. Stack technique : Django React sur la partie front pour intervenir sur la solution interne pour le Big data et l’IA. L’équipe est composée de 12 personnes et est divisée en 2 parties : la première sur l’innovation technologique IA, l’autre partie est en charge du maintien de l’évolution de l’outil qui vient mettre à l’échelle les innovations d’IA. Ils déploient des solutions à l’ensemble d’Amundi et aux externes également.

🎯 Contexte du stage Dans le cadre du développement de nouveaux outils internes et de projets innovants autour de la donnée, nous recherchons un stagiaire Développeur Python , avec idéalement une première sensibilité aux sujets d’ Intelligence Artificielle . Vous évoluerez au sein d’une équipe technique dynamique, accompagnée pour monter en compétence sur des technologies modernes. 🧩 Missions principales Développer des scripts, outils ou micro-services en Python Participer à la conception et l’optimisation de pipelines ou traitements de données Contribuer à l’amélioration ou au développement d’algorithmes Réaliser de la veille technique et proposer des améliorations Participer à des projets IA / ML (selon profil) : entraînement de modèles création de POC automatisation de tâches Rédiger de la documentation technique 🛠️ Compétences recherchées Techniques Maîtrise de Python (obligatoire) Bases en : gestion de données (Pandas, NumPy…) API / scripts Bonus apprécié (non obligatoire) : IA / Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…) Notions de LLM / IA générative

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Développeur IA LLM Python API. Maîtrise de Python pour le backend et l'interfaçage API. Expérience avérée en développement d'API REST (FastAPI, Flask ou Django). - Intégration de LLM (Large Language Models) : Expérience pratique de l'utilisation d'APIs de modèles génératifs (OpenAI, Mistral, Anthropic, ou modèles Open Source via Hugging Face). Capacité à démontrer des travaux sur le Prompt Engineering et la structuration des sorties (Output Parsing, JSON mode). - Développement Web Fullstack: Capacité à développer et maintenir un Back-office fonctionnel en environnement PHP (Symfony) ou Javascript (Node.js/React/Vue), pour s'interfacer avec l'existant. - Frameworks d'Orchestration IA : Maîtrise de frameworks spécifiques tels que LangChain ou LlamaIndex pour gérer les chaînes de traitement. - Évaluation & Qualité (LLM Ops) : Expérience dans la mise en place de métriques pour mesurer la qualité des réponses (frameworks comme RAGAS, DeepEval, ou méthodologie de "LLM-as-a-judge"). - Conteneurisation : Autonomie sur l'usage de Docker - Architecture RAG : Connaissance des principes de Retrieval Augmented Generation (bases de données vectorielles type Qdrant, Chroma, Pgvector) - Nécessité d'avoir collaboré pour des sites médias à forte volumétrie C ompétences souhaitées : Infrastructure as Code : Capacité à lire et comprendre des scripts Terraform existants pour dialoguer efficacement avec l'équipe Ops. Conteneurisation : Connaissance de l'environnement d'exécution Kubernetes (savoir lire un fichier de déploiement, logs, exec, ). Travail en environnement agile (scrum)

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Python / Simulation & IA (H/F) pour intervenir chez l’un de nos clients. Contexte : Dans un environnement orienté R&D, vous serez intégré(e) au sein de la DSI afin de participer à la création d’un simulateur logiciel permettant de tester, comparer et optimiser des algorithmes d’apprentissage automatique dédiés au contrôle d’un bras robotisé. L’objectif : proposer un environnement de simulation robuste, modulaire et flexible , intégrant des outils issus de la théorie du contrôle et permettant l’évaluation de multiples stratégies d’apprentissage

Profil recherché : Senior disponible en début d’année, avec une charge estimée autour de 3/5 lors des trois premiers mois, sans exigence immédiate de plein temps. Spécialisation : Développeur senior spécialisé en IA Générative (Gen AI), notamment sur la stack GEn AI. Responsabilités Clés Développement Expert & Maintien : Créer des agents intelligents autonomes utilisant l’approche Agentic AI, capables d’utiliser des outils externes ou de collaborer avec d’autres agents via des API, MCP ou autres services. Développer des applications pour la consommation des agents et algorithmes, avec des interfaces spécifiques pour les utilisateurs finaux. Mettre en place des pipelines robustes pour alimenter les LLM/Agents avec Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). Assurer le support en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques. Compétences clés IA générative (Gen AI) : Bonne maîtrise des modèles génératifs (GPT, diffusion, etc.), capacité à exploiter des LLM via API ou fine-tuning pour la génération de texte, code ou images, tout en comprenant leurs limitations et biais. Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud, gestion de l’orchestration d’agents, partage d’état via MCP, et enjeux de performance et coût pour des systèmes multi-agents. Architecture de solution & POC : Concevoir des POCs pour les usages en Gen AI et systèmes agentiques, en explorant et validant des architectures. Prendre des responsabilités architecturales en validant les choix techniques (stack d’agents, orchestration, modèles LLM, cloud Azure) pour assurer scalabilité, sécurité et performance. Conseiller sur l’optimisation des services Azure pour l’IA Générative, en termes de coût, performance et résilience.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Nous recherchons un profil technique disposant d’un excellent niveau sur Java, Angular et Python . Le poste regroupe deux missions distinctes, réparties à parts égales . 1ère mission – 50% Il ne s’agit pas de développement opérationnel, mais d’un rôle d’expertise visant à : Assurer la maintenance en condition opérationnelle des frameworks, Prendre en charge la sécurité , Gérer l’ authentification , Conduire les montées de version et l’évolution des environnements. Nous recherchons quelqu’un dont la maîtrise des trois langages est telle qu’il n’intervient plus directement dans le développement, mais optimise, fait évoluer et améliore continuellement les environnements techniques . 2ème mission – 50% Une mission orientée IA générative , comprenant : L’accompagnement de l’équipe de développement, L’identification et la promotion des cas d’usage IA, La gestion des demandes de tokens et des accès aux modèles, La participation à l’intégration et au déploiement des solutions IA dans les projets.

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. Compétences techniques clés - Systèmes d'exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack.