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Le contexteNotre client, un groupe de l'agroalimentaire, crée un poste de Data Analyst au sein d'une de ses branches. L'objectif : structurer toute l'architecture data de la branche, autour de son CRM et de ses ERP. Une équipe data groupe, chargée de l'administration, est déjà en place. Vous travaillerez en lien étroit avec elle. La mission peut démarrer par un état des lieux de 3 à 6 mois, puis se dérouler en deux temps. La missionTrois axes : collecte, structuration, décisionnel. Structuration et collecte : structurer la donnée et les extractions issues des ERP, et alimenter le datalake AWS. Dossiers de collecte : porter les dossiers de collecte pour chaque sujet. Intégration : travailler avec l'équipe data groupe pour valider les collectes et recetter l'intégration des données. Qualité : assurer la qualité de la donnée. Décisionnel : accompagner les métiers dans la prise en main de Dataiku et la formalisation de leurs tableaux de bord. Formulaires : développer des formulaires maison en Apps Script pour les besoins non couverts par les ERP. IA : accompagner les métiers dans l'usage de l'IA pour leurs développements.

Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe AI Solutions en charge de la conception, de l'optimisation et de l'exploitation de produits IA, une prestation d'AI Engineer est recherchée. L'environnement concerne notamment AI Endpoints, permettant la mise à disposition par API de modèles open source optimisés et hébergés dans le cloud, ainsi que des produits Machine Learning Services : AI Notebooks, AI Training et AI Deploy. Lieux de réalisation : Paris ou Rennes La prestation sera intégrée au fonctionnement de l'équipe et à ses sprints. Les interventions porteront sur les sujets suivants : - Intégration et déploiement de nouveaux modèles open source sur AI Endpoints (LLM, embeddings, speech-to-text, text-to-speech, ...) - Optimisation de l'inférence avec vLLM et SGLang : quantization, batching, KV cache, prefix caching, speculative decoding - Réalisation de benchmarks de performance sur les GPU actuels et sur les nouvelles générations à venir - Amélioration de l'autoscaling, de l'observabilité et de la fiabilité des services en production - Participation au run sur les produits Livrables : - Nouveaux modèles déployés en production sur AI Endpoints, avec une configuration d'inférence optimisée et documentée - Rapports de benchmark par modèle et par GPU, avec des recommandations - Code livré par pull requests revues et intégrées (Python, Rust) - Dashboards et alertes de supervision des services - Documentation technique et transfert de connaissances à l'équipe

1. CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre d'un projet client, nous sommes à la recherche recherche un Business analyst senior / expertise RH. 2. DESCRIPTION DE LA PRESTATION Animer ou participer à des workshops de cadrage avec les métiers et les développeurs, afin de recueillir les besoins du client, ses processus, etc. Formaliser les spécifications des solutions ou des évolutions à l'aide d'outils d'IA, et coordonner leur mise en œuvre. Suivre la mise en œuvre des évolutions en veillant au respect du contenu, des délais et de la qualité. Produire et actualiser la documentation destinée aux utilisateurs (guides utilisateurs, diagrammes de flux, etc.). Produire les livrables et conduire les échanges en français et/ou en anglais, selon les interlocuteurs concernés. 3. CONDITIONS TECHNIQUES ET FONCTIONNELLES DE LA PRESTATION La prestation se déroulera en accompagnement de l'équipe IT Finance & RH, équipe de rattachement du ou des prestataires. Le périmètre fonctionnel est très riche et comprend, entre autres : Des outils groupe encadrant certains pans complets des RH (paie, congés, etc.), sous la maîtrise directe des RH. Des progiciels déployés au sein de l'entreprise autour de la formation, de la gestion de coffres-forts, etc. Ces outils peuvent différer d'un pays à l'autre. Des développements internes existants ou en cours.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Je recherche un Lead DevOps Cloud Kubernetes orienté infra pour une prestation d'accompagnement dans le cadre d'ingénierie de production et de gestion de patrimoine d'outils de développement (IDE) avec capacités IA et agentique. En fonction des périmètres la prestation peut s'effectuer dans un cadre Agile/DevOPS. Les missions sont: - Administration et déploiement des plate-formes dans le respect du Framework de production de BNP Paribas – Support N3 – Réalisation des sessions de présentation et de formation aux utilisateurs, – Etude sur l'amélioration des plateformes (accostage Toolchain DevOps, solution IAM groupe…) – Veille technologique et mise en place de nouvelles versions et/ou fonctionnalités – Vérification du bon usage des services par les utilisateurs Compétences attendues dans le cadre des ces activités : - Ansible/tower - Python - CI/CD : gitlab, gitlab-ci - Red Hat Open Shift - Docker - Kubernetes - Architectures Cloud - Illumio (microseg)

Designer technique avec une expérience tangible sur des projets d'IA : - Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. - Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. - Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. - Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. - Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. - Collaboration avec les équipes IA et Produit. - Personnalisation et adaptation des interfaces.

Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la modernisation de son système décisionnel, un grand groupe international recherche un Senior Product Owner Data & IA. Vous serez responsable de la roadmap Data, du pilotage des livraisons et de la coordination des équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur des projets de migration BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Le poste nécessite une double compétence produit et technique, avec une bonne maîtrise des environnements Data Engineering. Missions principales1. Pilotage produit et roadmap Data Recueillir et qualifier les besoins des métiers Finance et Supply Chain. Définir et prioriser la roadmap Data selon la valeur métier et les contraintes de capacité. Gérer le backlog produit : epics, user stories, critères d'acceptation et dépendances. Préparer et présenter les comités de pilotage auprès du management. Coordonner les équipes Data Engineering, Data Analytics et DataOps. 2. Pilotage technique et évolution de la plateforme Piloter la livraison des produits Data, de l'intégration des sources à la restitution des données. Challenger les choix techniques et contribuer à l'optimisation des modèles et pipelines Data. Concevoir des produits Data réutilisables par plusieurs entités. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. 3. Migration et modernisation BI Piloter la migration des traitements et modèles décisionnels historiques vers une plateforme Data moderne. Accompagner la transformation des flux ETL et des modèles BI. Suivre l'avancement, la qualité et les coûts des migrations. préparer le décommissionnement des solutions historiques. Microsoft Fabric, Warehouse, Lakehouse. dbt, SQL avancé, modélisation décisionnelle, Power BI, SSIS, SSAS. Jira, Azure DevOps, Confluence. Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience dans la Data, dont au moins 4 ans en tant que Product Owner ou Product Manager Data. Expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering appréciée. Solide maîtrise du pilotage produit : roadmap, priorisation, backlog et gestion des parties prenantes. Très bonne maîtrise de SQL et de dbt, avec la capacité de lire, challenger et corriger des modèles de données. Compétences appréciées : Expérience de Microsoft Fabric et des environnements SSIS/SSAS. Enjeux de la missionPrendre en charge la roadmap Data, accélérer la modernisation du patrimoine décisionnel et contribuer à l'intégration concrète de l'IA dans les pratiques des équipes techniques ANGLAIS INDISPENSABLE

La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l'essor de nos infrastructures et l'évolution des technologies associées, ou encore l'automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de Logs, devenues très hétérogènes, dispersées et silotées de par l'organisation de [entreprise anonymisée] et de ses Clients (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Prenant en compte ce cadre, vos missions seront plus spécifiquement : - Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la chaine de collecte à la mise à disposition des Logs - Accompagner les besoins et les cas d'usage dès la phase d'étude jusqu'à l'implémentation comprenant la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation - Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d'automatiser les pipelines d'ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) - Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données - Accompagner les besoins d'analyse de données des utilisateurs, notamment pour les besoins de sécurité (détection d'événement de sécurité) et de suivi opérationnel En adéquation avec l'équipe DATA et l'équipe LOG Management Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - ETL (LogStash/Apache flink) - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source) - OpenTelemetry (Cadre normatif et collecteur) Attendus Pour réaliser la mission, vous serez à même de : - Participer à la conception des solutions techniques et fonctionnelles - Gérer les données de l'entreprise (flux : collecte, traitement, stockage et leur cycle de vie) - Rédiger les documents fonctionnels et techniques, d'exploitation, en veillant au respect des normes existantes - Mettre en œuvre en respectant les principes Agile/DevOps (CI/CD) - Assurer le support technique et fonctionnel, notamment analyse et résolution des incidents ou problèmes - Être en relation avec les équipes opérationnelles de l'entreprise pour prise en compte des besoins et flux de données - Développer les cas d'usage de Dashboard / ML / IA dans la solution, remontés par les utilisateurs

Ingénieur QA / Automatisation de tests Contexte Nous recherchons un Ingénieur QA confirmé à senior, disposant de 5 à 7 ans d'expérience, pour contribuer à la qualité et à la fiabilité d'une application métier, avec une dimension d'automatisation des tests. Missions principales Définir et mettre en œuvre les plans de test à partir des exigences fonctionnelles et techniques. Concevoir et exécuter les tests fonctionnels, d'intégration et de non-régression. Développer et maintenir des tests automatisés avec Python, Robot Framework ou Selenium. Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Collaborer avec les équipes techniques et métier pour sécuriser les livraisons. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et de la couverture de test. Profil recherché 5 à 7 ans d'expérience en assurance qualité logicielle et en automatisation des tests. Solide maîtrise des méthodologies de test, de la conception des scénarios et de la gestion des anomalies. Maîtrise de Python pour l'automatisation et expérience de Robot Framework et/ou Selenium. Anglais professionnel indispensable, à l'oral comme à l'écrit. Rigueur, autonomie, capacité d'analyse et esprit d'équipe. Compétences appréciées Une expertise en intelligence artificielle constituera un atout majeur, notamment pour améliorer ou automatiser les pratiques de test. Une expérience sur des applications finance sera appréciée.

Nous recherchons un(e) AI Software Engineer Senior pour une mission longue durée au sein d'un environnement technologique orienté IA, Cloud & Software Engineering. TJM : 650 euros Expérience : 5 à 10 ans Localisation : Ile de France Télétravail : 50 % Présentiel : 50 % Durée : 1 an Démarrage : ASAP Vos compétences Développement logiciel – 5 à 10 ans d'expérience minimum Angular Python AWS : Lambda, API Gateway, CloudWatch, S3 Architecture Microservices APIs REST DevOps & CI/CD Sensibilité aux sujets GenAI, Agentic AI et intégration d'agents IA Nous recherchons un profil senior, autonome et passionné par les nouvelles technologies, capable d'évoluer sur des sujets mêlant Software Engineering, Cloud et Intelligence Artificielle.

Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe