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La plateforme vise à industrialiser les usages Data et Machine Learning et à accompagner les directions métiers dans leurs expérimentations et produits data science. Le Platform Engineer intervient sur deux axes majeurs : le déploiement de l’infrastructure as code sur le cloud Azure le développement et l’industrialisation de pipelines CI/CD pour les usages Data Science Missions de l’équipe plateforme Assurer le maintien en condition opérationnelle , l’ évolutivité et la maîtrise technique de la plateforme Azure. Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et produits industriels Fournir un support fonctionnel et technique aux équipes métiers

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).

La plateforme ShareAI est au cœur de l’écosystème IA : un hub centralisé regroupant assets, use cases, formations, ressources techniques et communautés d’experts. Pour soutenir son évolution, nous recherchons un(e) Product Owner passionné(e) par les technologies et la gestion de contenu, capable de structurer, animer et faire grandir cette plateforme stratégique. En tant que Product Owner ShareAI , vous serez responsable de : 🔹 La gouvernance & l’excellence du contenu Garantir une plateforme toujours à jour, claire, organisée et facile à utiliser. Curater et structurer les contenus : assets IA, formations, documentations, use cases, dépôts de code. Définir les standards, templates et bonnes pratiques de publication. Assurer la qualité, la cohérence et la découvrabilité de toutes les ressources. 🔹 L’animation de la communauté IA Développer et fédérer la communauté ShareAI (data scientists, ingénieurs, product owners, équipes métiers…). Organiser onboarding, tutoriels, ateliers et sessions de support. Gérer les retours utilisateurs et identifier les besoins d’évolution. 🔹 La promotion & la valorisation des initiatives IA Mettre en avant les assets, use cases et success stories internes. Créer newsletters, communications et contenus de valorisation. Animer des campagnes d'engagement et événements communautaires. 🔹 La roadmap & l’amélioration continue Identifier les besoins d’évolution de la plateforme. Collaborer avec les équipes techniques pour optimiser l’expérience utilisateur. Maintenir une vision long terme alignée avec la stratégie IA du Groupe.

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

METSYS est un intégrateur de solutions Cloud, Microsoft et Cybersécurité. Pour un de nos clients grands-comptes, de renommée nationale dans son secteur d'activité, nous recherchons un.e Expert.e Sécurisation Cloud AWS et GCP (F/H) pour un démarrage le 23 mars 2026 dans les Yvelines (78). Vous travaillerez en lien étroit avec les équipes Cyber et les équipes de notre Client en charge des offres Landing Zones en Cloud Public GCP et AWS ainsi que les utilisateurs métiers qui y déploient et opèrent leurs applications. Plus globalement, votre rôle sera d’assister notre Client sur les missions Run Sécurité suivantes : Lutter contre les vulnérabilités Cloud : -Administrer l’outil CNAPP qui permet de gérer les vulnérabilités, les audits de configuration et les comportements à risque de nos environnements cloud publics ; -Assurer l’adoption de l’outil auprès des utilisateurs : Documentation, formation, accès, amélioration, suivi des bugs, suivi des licences ; -Aider à maintenir tous les contrôles, politiques et procédures à jour en fonction des normes de l'industrie dans un objectif d'amélioration continue. Bâtir une gouvernance sécurité transverse ; -Assurer le pilotage global des risques opérationnels détectés sur ce périmètre par les différents outils en place ; -Coordonner les parties prenantes (dev, secops, infra, référents sécurité) ; -Produire des indicateurs de suivi de la sécurité opérationnelle afin d’apporter de la visibilité et de la confiance ; -Surveiller, gouverner et valider le niveau de maturité et de conformité aux référentiels (ISO, NIST, RGPD, IA Act.) Accompagner les équipes techniques : -Animer des atelier pour aider les équipes techniques à qualifier les vulnérabilités et à répondre aux alertes sur leurs actifs projets ; -Contextualiser les vulnérabilités découvertes selon l’environnement de notre Client ; -La participation et le soutien technique à la résolution des vulnérabilités ; -L’assistance des équipes techniques à la mise en place des bonnes pratiques de cybersécurité pour les clouds publics ; -L’affectation des vulnérabilités aux bonnes équipes, automatiquement ou manuellement ; -Former les développeurs et data scientists aux bonnes pratiques de sécurité. Participer à la vie de l’équipe sécurité : -Analyser les risques liés aux projets ; -Rédiger des expressions de besoins de sécurité ; -Transmettre la connaissance et montée en compétence de la sécurité cloud des équipes ; -Coopérer avec les pairs et la communauté de la cybersécurité au sein de notre Client pour établir une relation de travail collaborative globale, créer une adhésion et une base solide pour les décisions des parties prenantes. Cette liste n'est pas limitative.

Missions Principales du Responsable de Plateforme MLOps (mission Pilote de Socle) Conception et Architecture : • Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme MLOps en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA et les standards . • Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps les plus pertinents en se basant sur le cadrage réalisé en 2025 (orchestration, versioning de modèles, monitoring, CI/CD pour l'IA, etc.). • Assurer la cohérence et l'intégration de la plateforme MLOps avec les socles CI/CD, LLMOps existant et Python à venir. Mise en Œuvre et Déploiement : • Superviser et participer activement à la mise en œuvre technique de la plateforme MLOps. • Compléter le socle CI/CD avec les compostants spécifiques aux modèles d'IA. • Définir et implémenter les processus de déploiement et de mise à jour des modèles en production en s’appuyant sur l’existant et les équipes production DSI. Opérations et Monitoring (RUN) : • Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme MLOps en production. • Mettre en place des outils et des processus de monitoring proactif des modèles et de l'infrastructure. • Définir et suivre les indicateurs clés de performance (KPIs) et les Service Level Agreements (SLAs) de la plateforme. • Gérer les incidents et les problèmes liés à la plateforme MLOps en cohérence avec les pratiques Standardisation et Bonnes Pratiques : • Établir et promouvoir les bonnes pratiques MLOps au sein des équipes Data & IA. • Définir les standards de développement, de test et de déploiement des modèles. • Assurer la documentation technique et fonctionnelle de la plateforme. Accompagnement et Support : • Accompagner les équipes Data Scientists et Machine Learning Engineers dans l'utilisation de la plateforme. • Fournir un support technique de niveau expert aux utilisateurs. • Contribuer au processus de formation et de partage de connaissances sur les outils et processus MLOps en lien avec les équipe change du Data Office. Veille Technologique : • Assurer une veille technologique constante sur les évolutions du marché MLOps et proposer des améliorations continues.

Nous recherchons un Data Architect qui intégrera l'équipe stable dédiée à la Business Intelligence (BI) et à l'Analyse, avec un focus particulier sur le domaine Achats. Objectifs et livrables Ce que vous aurez à réaliser : En tant que Data Architect, vous veillerez à ce que les produits délivrés par votre équipe soient conformes à notre architecture cible globale. Pour soutenir cette fonction, nous cherchons un Data Architect spécialisé dans Azure, possédant une bonne compréhension des services disponibles dans la stack analytique Azure. Vous collaborerez avec le DPO, les Data Analysts, Data Engineers & Data Scientists de l'équipe, ainsi qu'avec la communauté d'architectes, afin de définir une architecture de qualité, apportant une valeur métier pertinente et assurant la maintenabilité à long terme. De plus, vous devrez faire preuve de compétences en leadership pour prendre en charge le rôle de lead technique et participer aux discussions avec les parties prenantes métier et l’architecture d’entreprise. Vous apportez un leadership technique, participez aux efforts de développement et représentez l’ensemble des capacités internes et externes de la plateforme. Vous êtes un membre actif de la guilde des architectes, chargé de superviser le processus de gestion des données et de fournir guidance et orientation aux équipes de développement. Vous êtes responsable de la conception et de la documentation des solutions dans votre domaine. Vous avez une expérience avec Databricks, ADLS Storage, SQL Database, Azure Data Factory (ADF) et Power BI. Vous avez l’expérience de la définition et de la gestion d’une architecture de données évolutive de bout en bout, en tenant compte de l’architecture d’entreprise et des normes du secteur. Vous maîtrisez le développement, la documentation et la maintenance de modèles de données logiques et physiques. Votre futur équipe Dans le cadre du domaine Achats, vous devrez relever de nombreux défis et aborder des sujets passionnants : Mettre en place des Data Products pour soutenir l’approche CAST (produits réutilisables partagés), conformément à notre stratégie. Contribuer à la définition de la feuille de route des initiatives BI & Analytics. Définir le Modèle de Données EDM et le mettre en œuvre en respectant les directives existantes. Participer à l’équipe de maintenance afin d’assurer la continuité des processus métier.

Mission : Data Modeler – Transformation Data B2B sur Paris Projet : Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) Contexte : Programme de transformation Data B2B, création d’un nouvel espace de données sur Google Cloud Platform / BigQuery . Approche : Greenfield – reconstruction des produits de données depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI). Équipe : Intégré à la “Core Team” pour bâtir le socle technique et les données de référence utilisées par les Squads Métiers. Démarrage : ASAP / URGENT Objectif de la prestation : Le prestataire sera Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée , faisant le lien entre Experts Métiers et Lead Data Engineer Agile. Responsabilités principales : Conception du Core Model : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) sur BigQuery (Star Schema / Data Vault). Règles de Gestion RCU : Définir/prototyper en SQL les règles de rapprochement entre données techniques et légales (SIREN/SIRET). Archéologie de la Donnée : Analyser les sources legacy (Oracle), identifier règles implicites et écarts avec la cible. Gouvernance & Dictionnaire : Documenter les métadonnées dans AIDA et ODG. Support aux Squads : Préparer des datasets certifiés pour Data Scientists et Analystes. Livrables attendus : Modélisation cible : Modèles Logiques de Données validés par Tech Lead. Mapping Source-to-Target. RCU / Vision 360 : Spécifications SQL des règles d’unicité, matrice de cas particuliers. Gouvernance : Dictionnaire de données intégré dans AIDA et ODG. Qualité des données : Définition des règles DQ pour chaque objet métier. Prototypage / exploration : Requêtes SQL et datasets de test pour validation métier. Planning clé : 1er draft RCU : mi-mars 2026 MVP RCU : fin mars 2026 Gouvernance et qualité : continu Prototypage : à la demande

Contexte : Dans le cadre de nos travaux IA et de notre roadmap, nous lançons plusieurs pilotes autour de l’ IA Agentic en phase d’expérimentation. Nous recherchons un Product Owner pour nous accompagner dans cette démarche de test et R&D , avec un fort rôle d’interface entre les besoins métier et la mise en œuvre technique. Missions : Le PO sera intégré aux équipes IA Client, Conseiller CRC/Opérations et pilotera la démarche avec l’ensemble des équipes : Métier, IT, Data Scientists , ainsi qu’avec des partenaires éditeurs. Ses missions incluront : Interaction forte avec le Top Management : restitution claire et synthétique des avancées, mise en avant de la valeur business générée. Orientation Business : traduire les besoins métier en cas d’usage IA Agentic concrets et mesurables, démontrer la valeur ajoutée attendue et définir comment l’IA Agentic sera déployée. Compréhension de l’Asset et de la techno : maîtrise des concepts IA Agentic pour dialoguer avec les équipes techniques, tout en s’appuyant sur le PO Asset pour la mise en œuvre technique détaillée. Travail avec des éditeurs : cadrer, suivre et évaluer les contributions des partenaires dans le cadre des pilotes IA Agentic. Analyse de la réalité opérationnelle et de la performance : mettre en place des indicateurs de suivi (KPI), analyser les résultats, proposer des ajustements. Pilotage complet : gestion du projet de bout en bout, de l’idéation à l’évaluation des pilotes, avec une autonomie totale.

Data Engineer (Snowflake / AWS) 📍 Localisation : Liège (Belgique) 📅 Expérience : 3 ans minimum 🎯 Mission principale En tant que Data Engineer , vous contribuez à la conception, au développement et à l’optimisation de plateformes data modernes dans un environnement cloud. Vous intervenez sur l’architecture, l’ingestion, la transformation et la gouvernance des données en utilisant Snowflake, AWS et Databricks , avec une attention particulière à la gestion des métadonnées et à la qualité des données. 🛠️ Responsabilités🔹 Développement Data Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) Développer des flux ETL/ELT performants Modéliser des entrepôts de données (Data Warehouse / Data Lakehouse) Implémenter des solutions sur Snowflake et Databricks 🔹 Cloud & Infrastructure (AWS) Déployer et gérer des services AWS (S3, Glue, Lambda, EC2, IAM, Redshift…) Automatiser les workflows (CI/CD, Infrastructure as Code – Terraform est un plus) Assurer la sécurité et la performance des environnements cloud 🔹 Metadata & Data Governance Mettre en place des stratégies de gestion des métadonnées Maintenir un data catalog Assurer la traçabilité (data lineage) Participer aux initiatives Data Quality 🔹 Collaboration Travailler avec Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers Participer aux choix technologiques et bonnes pratiques Documenter les solutions techniques 🧠 Profil recherché🎓 Formation Master en informatique, data engineering ou équivalent 💡 Expérience Minimum 3 ans d’expérience en data engineering Expérience concrète sur projets cloud data 🔧 Compétences techniques indispensables Snowflake (modélisation, performance tuning) AWS (S3, Glue, Lambda, IAM…) Databricks / Spark (PySpark) SQL avancé Python Gestion des métadonnées & data catalog ➕ Atouts Connaissance de Data Mesh ou Lakehouse Expérience dans environnement réglementé (pharma, industrie) Outils BI (Power BI, Tableau…) CI/CD, Git, DevOps 🌍 Langues Français courant Anglais professionnel (documentation et échanges techniques) 🤝 Soft Skills Esprit analytique Autonomie Sens de la qualité et rigueur Capacité à vulgariser des sujets techniques

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

Vous assurez le pont entre la recherche en Data Science et la mise en production des modèles prédictifs. Votre mission principale consiste à industrialiser les pipelines de Machine Learning pour garantir leur robustesse, leur répétabilité et leur scalabilité. Vous mettez en place des chaînes de CI/CD spécifiques au ML (MLOps) incluant le versioning des données, des modèles et du code. Vous développez des outils de monitoring pour détecter la dérive des données (data drift) et la baisse de performance des modèles en production. Vous travaillez sur l'optimisation des infrastructures de calcul (GPU/CPU), la conteneurisation des modèles (Docker/Kubernetes) et l'exposition via des micro-services performants. Expert technique, vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les algorithmes et avec les équipes Infra pour garantir une intégration fluide dans l'écosystème Cloud ou On-premise de la banque.

Contexte Vous évoluez au sein d’une équipe transverse dédiée au développement rapide de solutions à forte valeur ajoutée pour différents métiers. Notre positionnement est hybride : Développement “commando” en proximité directe avec les équipes métier Conception de solutions innovantes intégrant l’IA Générative Veille technologique et exploration de nouveaux usages autour de la Data et de l’IA Accompagnement à l’industrialisation des solutions dans un environnement IT structuré L’équipe (une vingtaine de profils : data engineers, data scientists, développeurs full stack, tech lead, chef de projet) fonctionne en mode agile , avec une forte culture d’entraide, d’autonomie et de responsabilité collective. Le client recherche un profil capable de s’intégrer dans cette dynamique, avec un bon relationnel et une vraie capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers. Missions: Vous interviendrez en tant que Développeur Full Stack sur des sujets variés mêlant développement applicatif et IA générative. Projet principal: Vous démarrerez sur un chantier stratégique : Développement d’une solution d’évaluation ESG d’entreprises à partir d’un corpus documentaire, intégrant des APIs d’IA générative (LLMs, RAG). Vos responsabilités: Concevoir et développer des solutions logicielles de bout en bout Garantir la qualité du code (tests unitaires et fonctionnels, performance, maintenabilité) Développer des interfaces dynamiques et réactives en Angular Concevoir et exposer des APIs via FastAPI Participer à la réalisation de POCs autour de l’IA générative Concevoir des applications intégrant des modèles de type LLM Assurer la maintenance évolutive et le run d’applications existantes Collaborer avec les équipes produit/design lorsque nécessaire Participer à la mise en place des bonnes pratiques (documentation, standards, qualité) Échanger directement avec les équipes métier pour comprendre, challenger et affiner les besoins Profil recherché:Compétences techniques Très bonne maîtrise d’Angular Solide expérience avec FastAPI et les services web Très bonne maîtrise de Python Connaissance des bases de données relationnelles et non relationnelles Maîtrise des outils de versioning (Git) Bonne compréhension des concepts liés à l’IA générative (LLM, RAG, APIs d’IA) Une expérience sur des projets intégrant de l’IA générative est fortement appréciée.

Dans le cadre de la sécurisation et de l’industrialisation d’environnements Cloud public (AWS & GCP) , nous recherchons un(e) Expert(e) Sécurité Cloud pour travailler en lien étroit avec une équipe Cyber et les équipes en charge des Landing Zones . Vous accompagnerez la transformation DevOps & Cloud et la mise en place sécurisée de briques technologiques innovantes autour des architectures container , hybrides et cloud public , au service d’applications métiers en production. Vos missions (Run Sécurité Cloud) 1) Lutter contre les vulnérabilités Cloud Administrer une solution CNAPP (gestion des vulnérabilités, audits de configuration, comportements à risque) sur des environnements AWS/GCP. Assurer l’adoption de l’outil : documentation , formation , gestion des accès , amélioration continue, suivi des bugs et licences. Maintenir à jour les contrôles, politiques et procédures conformément aux standards de l’industrie. 2) Bâtir une gouvernance sécurité transverse Piloter les risques opérationnels détectés sur le périmètre par les outils de sécurité. Coordonner les parties prenantes : développement , SecOps , infra , référents sécurité. Produire des KPI de suivi de la sécurité opérationnelle (visibilité, confiance, pilotage). Suivre et valider la maturité et la conformité aux référentiels ( ISO , NIST , RGPD , IA Act ). 3) Accompagner les équipes techniques Animer des ateliers pour qualifier les vulnérabilités, répondre aux alertes et accélérer la remédiation. Contextualiser les vulnérabilités selon l’environnement, soutenir techniquement la résolution et promouvoir les bonnes pratiques cloud. Aider à l’affectation des vulnérabilités aux bonnes équipes (automatique et/ou manuel). Former développeurs et data scientists aux bonnes pratiques de sécurité . 4) Contribuer à la vie de l’équipe sécurité Analyser les risques projets, rédiger des expressions de besoins sécurité. Contribuer à la montée en compétence sécurité cloud des équipes et à une dynamique collaborative forte.