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Au sein de l'équipe Assets IA, vous intégrez le projet phare du moment : la conception et le maintien en production d'une solution d'IA Générative souveraine (type "ChatGPT interne") destinée à assister plus de 100 000 collaborateurs au quotidien. Vos Missions En collaboration directe avec le Tech Lead et le Product Owner, vous êtes le garant opérationnel de la sortie des nouvelles fonctionnalités. Votre rôle est hybride entre pilotage et "faire" : Spécification Technique & Fonctionnelle : Traduire la roadmap en spécifications claires pour les développeurs et l'équipe UX/UI. Pilotage Agile (Scrum) : Animer les rituels d'une équipe de 5 experts (stand-up, planning, rétro) et suivre la vélocité. Stratégie de Recette (QA) : C'est un point clé. Vous pilotez et réalisez les phases de tests pour garantir que l'IA répond aux exigences de qualité avant le déploiement massif. Documentation : Assurer la pérennité du projet via une documentation technique et utilisateur rigoureuse.

Nous recherchons un QA Lead Automatisation Transverse (h/f) pour accompagner l’un de nos clients majeurs du secteur média , au sein de son Service Digital. La mission s’effectue dans un environnement multi-applications pilotant la gestion du patrimoine digital, la réception et la diffusion de contenus, la génération de playlists ainsi que le monitoring/reporting. 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre d’une évolution stratégique du rôle de la qualité, le consultant interviendra pour renforcer la transversalité QA et structurer une TNR Labo garantissant la stabilité globale du système (applicatif, réseau, infrastructure, dépendances, montées de version…). Vous collaborerez avec la Responsable QA, les Product Owners, les Tech Leads et 5 à 6 squads agiles . 🧩 Responsabilités principales Définir un cadre méthodologique QA commun et structurer les bonnes pratiques. Accompagner les équipes dans la montée en compétence sur les tests automatisés , principalement avec Cypress + plugin Cucumber , tout en intégrant un existant incluant une équipe sous Gauge . Garantir la présence de la qualité à chaque étape du cycle digital. Construire et maintenir un patrimoine de tests partagé et fiable. Concevoir des plans de test orientés risque , évitant la surcharge inutile. Contribuer activement aux initiatives d'amélioration continue (process, qualité, organisation). Conseiller, guider et co-construire avec les équipes. 🛠️ Environnement technique Cypress – Cucumber – Gauge – Jira – Xray – Écosystème digital multi-applications

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un architecte logiciel senior C++ compétences C++ moderne & écosystème (C++17/20, STL, Boost, Qt/QML, Drogon, Conan, CMake) : 5 / 5 Motif : expertise explicitement demandée, avec au moins 10 ans d’expérience C++ et maîtrise de l’écosystème. Architecture logicielle micro-services / systèmes distribués (REST, Kafka, gRPC, découplage, modularisation) : 4 / 5 Motif : conception et modélisation d’architectures micro-services, pratiques de découplage et protocoles inter-services exigés. Modélisation & conception (UML 2.0, ArchiMate, Design Patterns, principes SOLID, DDD) : 4 / 5 Motif : usage systématique pour modéliser l’architecture, modélisation UML/ArchiMate et DDD mis en avant. Qualité logicielle & tests (TDD, BDD, tests unitaires et d’intégration, maintenabilité/scalabilité) : 4 / 5 Motif : pratique des tests, sensibilité à la maintenabilité/robustesse et pratiques TDD/BDD requises. Animation technique & accompagnement d’équipes (lead technique, formations, multi-équipes) : 4 / 5 Motif : capacité à collaborer avec équipes pluridisciplinaires, donner des formations, animer des réunions techniques et comités d’architecture. Durée et localisation Durée : Longue (démarrage cible le 02/02/2026, montée en charge progressive puis production de livrables ; 1 ETP). possibilité de télétravail 2 à 3 jours par semaine. Travail en dehors du territoire métropolitain interdit. Livrables attendus Modèles ArchiMate détaillant les architectures applicatives définies. Dossiers d’architecture et de conception pour les périmètres applicatifs pris en charge. Guidelines techniques et documentation API (normes de développement, patterns, contrats d’API, conventions C++). Templates de projets C++ / “applications blanches” pour industrialiser la création de nouveaux services. Supports de formation et supports d’animation des réunions techniques/comités d’architecture. Bilan mensuel de prestation : synthèse des jours travaillés, projets concernés et réalisations associées. Notes Séniorité élevée attendue : au moins 10 ans d’expérience en développement C++ et 2 ans en architecture applicative/logicielle ; niveau demandé explicitement “Senior”. Environnement critique & industriel : SI de conduite réseau électrique, fortes contraintes de disponibilité, performance, sécurité et conformité cyber. Évaluation forte en début de mission : compétences techniques et comportementales évaluées durant les 4 premiers mois ; la prestation peut être arrêtée si le niveau requis n’est pas atteint (note minimale 2/3). Contrainte de présence : possibilité de réduire le télétravail au démarrage pour favoriser la montée en compétence ; nécessité de présence sur site pour certaines campagnes de tests.

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

Developper JAVA – KYC Analyste / Développeur - Niveau 5 Objectifs de la mission : Description du poste : Un client du secteur bancaire entreprend la réécriture « from scratch » d’une application de scoring KYC de ses clients lors de leur onboarding (clients B2B & B2C). Cette initiative reprend les fonctionnalités d’un progiciel existant tout en simplifiant sa couverture fonctionnelle et son parcours utilisateur. La méthodologie choisie pour la conduite du projet repose sur les pratique Agiles (framework Scrum). Vos missions au sein de la Dev Team seront riches et variées : • Participer aux différentes cérémonies et ateliers proposés pour la construction du produit logiciel • Contribuer à l’amélioration de l’ensemble des solutions techniques mises en place par la Dev Team • Contribuer aux évolutions de notre socle • Participer aux conceptions applicatives (où vous serez force de proposition) • Tester et valider unitairement vos développements • Collaborer au quotidien avec les autres développeurs de notre équipe Profil recherché • Expérience significative d’au moins 5 ans en développement Front et Back-End. • Maîtrise des normes et outils pour le développement d’applications Web (langages, frameworks, architectures, tests, déploiement, sécurité) • Maîtrise des outils pour le Développement Front-end : Angular 14, RxJS, NodeJS 16, HTML5, CSS3, TypeScript • Maîtrise des outils pour le Développement Back-end : Java17, SGBD PostGreSql, Micro Services, Spring Boot , Hibernate, Junit , Swagger, MAVEN_3, REST API , JSON • Maîtrise des méthodes et bonnes pratiques de coding (Code review, SonarQube, Checkmark, TDD) • Maîtrise des technologies DevOps (Kubernetes, Jenkins, Nexus, Docker, JIRA, GIT, BitBucket,..) • Sécurisation des communications Web (SSO, JWT, OpenId…) • Méthodes de développement Agiles (Scrum) • L’environnement étant international, un Anglais courant est demandé Qualités essentielles : • Esprit d’équipe • Autonomie • Curiosité