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Concevoir une architecture permettant de mettre en œuvre Network Connectivity Center dans le contexte de la Landing Zone existante. Automatiser le déploiement, la configuration et la gestion des services de la Landing Zone via Terraform (Infrastructure as Code). Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins…) pour l'automatisation. Implémenter des tests sur le fonctionnement de l'infrastructure déployée. Documenter les architectures techniques, partager les bonnes pratiques et accompagner les autres équipes dans l'appropriation des solutions déployées. Mettre en œuvre le monitoring sur les nouveaux services.

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.

Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa stratégie en Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Architecte Senior IA Générative pour piloter la vision technologique autour des solutions de GenAI, identifier les innovations du marché et définir les orientations architecturales des plateformes d'IA. En tant qu'expert(e) de référence, vous interviendrez sur les technologies d'IA générative, les Large Language Models (LLM), les architectures agentiques et les plateformes Cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google Cloud AI : Gemini, Vertex AI, AI Search et RAG Engine. Vous accompagnerez les équipes dans les décisions stratégiques liées à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des solutions d'IA générative. Missions principales1. Vision et stratégie technologiqueDéfinir la vision technologique et les orientations stratégiques en matière d'IA générative. Assurer une veille permanente sur les innovations et les évolutions du marché. Analyser et comparer les solutions des principaux acteurs : Google, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Mistral, IBM, etc. Élaborer des recommandations et des dossiers de choix technologiques. Contribuer à la définition des feuilles de route des plateformes IA. 2. Architecture et expertise IA générativeConcevoir des architectures de référence pour les solutions d'IA générative. Définir les standards d'architecture autour des LLM, du RAG, du GraphRAG, de l'Agentic AI, des systèmes multi-agents et du Knowledge Retrieval. Valider les choix techniques et challenger les architectures proposées. Accompagner les équipes sur les problématiques complexes d'architecture, d'intégration et d'industrialisation. 3. Expertise Google Cloud AIApporter une expertise approfondie sur l'écosystème Google : Gemini et Vertex AI ; Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder ; Vertex AI RAG Engine ; Agent Development Kit (ADK) ; BigQuery AI et Vector Search. Évaluer les capacités, les limites et les cas d'usage des différentes solutions. Définir les bonnes pratiques d'intégration, de déploiement et d'industrialisation des solutions GenAI. 4. Leadership technique et innovationChallenger les architectures et les solutions proposées par les fournisseurs et les intégrateurs. Piloter des benchmarks techniques et des comparatifs de solutions. Encadrer les expérimentations, les Proofs of Concept (POC) et les études d'opportunité. Accompagner la montée en compétences des équipes sur les technologies d'IA générative. Promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance et d'IA responsable. Profil recherchéVous justifiez d'une expérience significative en architecture IA et en IA générative, avec une capacité à intervenir à la fois sur les orientations stratégiques et sur les choix techniques complexes. Vous disposez d'une solide expertise sur les architectures LLM, les solutions RAG et les architectures agentiques, ainsi que d'une bonne maîtrise des environnements Cloud et des enjeux d'industrialisation. Compétences techniques recherchéesIA générative et LLM Large Language Models (LLM) et Foundation Models. RAG, GraphRAG et systèmes de recherche augmentée. Agentic AI et architectures multi-agents. Prompt Engineering, Model Evaluation et Fine-Tuning. Guardrails, Responsible AI et gouvernance des modèles. LLMOps et AgentOps. Google Cloud AI Gemini et Vertex AI. Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder. Vertex AI RAG Engine et Agent Development Kit (ADK). BigQuery AI et Vector Search. Architecture et développement Architectures Cloud Native, microservices et API. Kubernetes. Python. LangChain, LangGraph et LlamaIndex. CI/CD et pratiques DevSecOps. Data et Knowledge Management Bases de données vectorielles et embeddings. Moteurs de recherche. Knowledge Graphs. Gouvernance, qualité et sécurité des données. Environnement techniqueGenAI, LLM, RAG, GraphRAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Gemini, Google Vertex AI, Vertex AI Search, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI RAG Engine, ADK, BigQuery AI, Vector Search, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, Cloud Native, API, Microservices, LLMOps, AgentOps, CI/CD, DevSecOps.

Vous êtes Tech Lead ou Développeur(se) Senior sur l'écosystème Microsoft Dynamics 365 ? Nous recrutons pour l'un de nos clients du secteur bancaire, en plein projet de modernisation de son CRM Dynamics vers une migration complète sur le Cloud Azure. Vous piloterez techniquement l'évolution de la plateforme (Dataverse, Power Platform) et interviendrez sur l'architecture cible, en lien direct avec une équipe de développement basée en Inde. Vous serez au cœur d'un projet à forte visibilité, avec une vraie latitude sur les choix techniques et une montée en compétences accélérée sur les technologies Cloud Microsoft. Vos missions : – Pilotage technique et fonctionnel de la migration Dynamics On-Premise vers Azure – Personnalisation Dynamics CRM (plugins, workflows, rôles de sécurité), développement C# .NET / SDK Dynamics – Intégrations API (REST/SOAP), mise en place de CI/CD sur Azure DevOps – Encadrement et coordination de l'équipe de développement offshore

Au sein du domaine Data & IA, vous rejoindrez une équipe dédiée aux plateformes GenAI et participerez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation d'une plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. L'objectif est de mettre à disposition des entités du groupe des solutions IA agentiques, souveraines, sécurisées et hautement disponibles. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la plateforme, de sa conception jusqu'à son maintien en conditions opérationnelles en production. Vos missionsIndustrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme. Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Documenter les offres et services et accompagner leur mise en production. Réaliser des présentations et démonstrations des solutions développées. Assurer le MCO/MCS des plateformes IA en production. Participer à la résolution des incidents et au maintien de la disponibilité et de la sécurité des plateformes. Collaborer au sein d'une équipe Agile / Dev Team. Participer aux daily meetings, ateliers de co-construction et rituels de la squad. Prendre en charge les éléments de backlog définis avec la Product Owner. Contribuer à la roadmap de la plateforme. Participer aux astreintes techniques du pôle. Compétences techniques recherchées GPU / IA / MLOpsExpérience avec des plateformes ou infrastructures GPU. Connaissance de solutions d'orchestration GPU : , Slurm, Volcano, ClearML, KAI Scheduler, etc. Bonne compréhension des architectures IA / Machine Learning. Connaissance de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, Transformers. Expérience MLOps / AI Platform / ML Platform appréciée. Une expérience GenAI / LLM constitue un plus. Kubernetes / ConteneurisationKubernetes / OpenShift. Docker. Expérience significative en environnement de production. Une certification CKA / CKAD ou OpenShift constitue un plus. InfrastructureExpérience en environnement On-Premise. Infrastructure distribuée, sécurisée et hautement disponible. Connaissances Cloud : AWS, GCP, Azure, Scaleway, etc. DevOps / AutomatisationGitLab CI/CD. Jenkins. Infrastructure as Code / automatisation. Python et Bash. Go constitue un plus. Kestra constitue un plus. Supervision / ObservabilitéPrometheus. Grafana. ELK Stack. Dynatrace. Outils / MéthodologiesJira / Wiki / outils Atlassian. Méthodes Agiles. Expérience du fonctionnement en équipe produit / plateforme.

Au sein de l'organisation Cloud Platform Engineering d'un grand acteur du retail et du digital, l'équipe Observabilité conçoit et pilote la plateforme centralisée pour l'ensemble des équipes d'ingénierie. Dans un environnement distribué multi-cloud (AWS, GCP, Kubernetes à grande échelle), vous jouez un rôle clé dans la vision technique, la standardisation via OpenTelemetry, et la performance de nos systèmes. Vos responsabilités principales : Stratégie & Architecture : Piloter la trajectoire d'adoption d'OpenTelemetry, concevoir des architectures scalables de collecte de signaux (métriques, logs, traces) et rationaliser les outils clés (Datadog, Splunk, oTEL). Leadership Technique : Accompagner la montée en compétences des équipes (mentoring, bonnes pratiques) et collaborer avec les Feature Teams pour promouvoir les indicateurs de fiabilité (SLI, SLO, SLA). Industrialisation & FinOps : Automatiser les composants via l'Infrastructure as Code (Terraform, GitOps) et piloter la stratégie FinOps pour optimiser les coûts d'ingestion des données et des plateformes SaaS. Résilience & Incidents : Mettre en place des mécanismes automatisés de détection, réduire le MTTR et animer les analyses post-mortem pour l'amélioration continue.

La mission consiste à : - Mise à jour de l'architecture et travaux de conception - Rédaction des documentations techniques, étude des US - Développement de nouvelles fonctionnalités/features/APIs - Analyse et amélioration des performances du SI - Revue de code et accompagnement des membres de l'équipe - Missions basées en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Min. 3 ans d'expérience en développement (hors stage et alternance) - HTML, CSS, Javascript, Node JS, Vue JS, Angular, API, Kafka, BDD relationnelles et non relationnelles... - Intégration continue - Culture Devops, connaissances Docker et Kubernetes - Environnement GCP - Maîtrise et pratique de l'Agile - Anglais un +

LCLEn qualité d'Architecte technique IA, vous contribuerez à définir et mettre en œuvre des architectures permettant d'intégrer l'IA de façon concrète, fiable et durable dans les usages métiers et IT. Votre action couvrira la définition de la cible, sa traduction opérationnelle et son inscription dans une démarche shift-left, qu'elle concerne les spécifications, la sécurité, le platform engineering ou le DevSecOps. Vous veillerez à la sécurité, à la résilience, à l'urbanisation, au passage à l'échelle et à la maîtrise des coûts, tout en contribuant aux cadres de référence d'architecture de LCL, en cohérence avec les orientations portées par la Design Authority Architecture. Vous interviendrez au sein du Pôle Technologies, au plus près des équipes IA, comme architecte de référence pour construire des solutions IA modernes, fiables et prêtes pour la production. Vous définirez les fondations d'une architecture agentique et de socles mutualisés capables d'héberger, d'accélérer et de sécuriser des cas d'usage d'IA générative, d'assistants métiers, d'automatisation augmentée et d'analyse avancée. Vous encadrerez leur intégration dans le SI via APIs, microservices, événements, services cloud et plateformes data, en définissant les patterns d'architecture pour les assistants IA, les agents, le RAG, l'orchestration et les échanges entre modèles, données et services. Vous porterez ainsi cette approche plateforme qui visera à transformer des initiatives isolées en capacités réutilisables, industrialisées et gouvernées, avec une sécurité IA by design articulée à la gouvernance des données et aux équipes Data pour garantir un levier indispensable à la confiance, à la conformité, la traçabilité et le passage à l'échelle des usages IA. LCL

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Aligne les enjeux métiers et les solutions SINous recherchons un(e) Développeur(se) Java pour renforcer nos équipes et accompagner le développement de nos nouvelles offres applicatives. Au sein d'un dispositif transverse et innovant, ton rôle combinera l'apport d'expertise technique auprès de différentes squads, la conception d'architectures microservices distribuées et le maintien en conditions opérationnelles d'applications stratégiques. Ton futur environnementTu évolueras au cœur d'un écosystème cloud natif et événementiel de premier plan, où la performance, la sécurité des flux et l'automatisation sont des priorités absolues. En interface constante avec les squads agiles, les équipes d'exploitation et les pôles d'homologation, tu seras le garant de la qualité logicielle et de l'intégration continue des services. C'est le cadre idéal pour exprimer ta maîtrise de l'écosystème Java moderne (Spring, Kafka, Cloud GCP) et exercer un rôle d'accélérateur de delivery à forte valeur ajoutée. Tes missions clésIngénierie, Architecture & Cadrage Agile : Apporter ton expertise technique aux différentes squads afin de fluidifier et d'accélérer le delivery des projets. Prendre en charge les analyses techniques et les études d'impacts d'architecture (modélisation UML) en amont des phases de développement. Fournir des estimations de charges et des chiffrages détaillés des futures réalisations dans le cadre des rituels Scrum. Concevoir et développer des solutions robustes (Back-end et outillage) en respectant scrupuleusement les bonnes pratiques d'ingénierie et de sécurité des API. Qualité, Industrialisation & DevOps : Assurer les développements logicielles et réaliser des contrôles croisés (revues de code) pour garantir le haut niveau de qualité de l'équipe. Participer activement à l'industrialisation des déploiements au sein de l'infrastructure cloud conteneurisée et des chaînes de delivery continu (CI/CD). Contribuer à la configuration de l'écosystème de build et d'automatisation des scripts d'infrastructure. Recette, Déploiement & Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO) : Assurer le support technique de niveau 2 auprès des équipes d'homologation lors des phases de recette fonctionnelle. Préparer et sécuriser le support technique lors des phases de mise en production de chacune des évolutions applicatives. Assurer le maintien en condition opérationnelle des applications de ton périmètre : piloter l'analyse des incidents complexes en support aux équipes d'exploitation et implémenter les correctifs requis. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 spécialisé en informatique, génie logiciel ou ingénierie des systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience réussie et significative sur un poste similaire de développeur Java en environnement distribué. Expertise Back-end & Architecture : Parfaite maîtrise du développement Java (versions 11+), des frameworks Spring (Boot, Security, Data, Cloud) et d'Hibernate. Solide pratique des architectures modernes de type Microservices, incluant les patterns CQRS et les architectures orientées événements (Event-driven). Pratique confirmée de la sécurisation des API et maîtrise des serveurs d'applications Tomcat / technologies JEE. Streaming & Data : Connaissance approfondie et pratique d'Apache Kafka et Kafka Streams. Solides compétences en bases de données relationnelles et modélisation (SQL, Oracle, MySQL). Infrastructure Cloud & DevOps : Expérience opérationnelle sur l'infrastructure Cloud GCP (Google Cloud Platform). Pratique de la conteneurisation et du déploiement : Kubernetes, Helm, ArgoCD. Maîtrise des environnements Unix/Linux (Redhat) et du scripting (Shell, Bash, Python). Utilisation des outils CI/CD (Jenkins, Bamboo) et de contrôle de source (Git, Bitbucket). Environnement de build & Méthodologie : Pratique des outils Node.js, Grunt, Bower. Utilisation quotidienne de l'IDE IntelliJ, maîtrise de la conception UML et parfaite intégration de la méthodologie Agile SCRUM. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsPolyvalence et Adaptabilité : Capacité à naviguer avec aisance entre des problématiques de développement de code pur, de scripting système et de déploiement cloud d'infrastructures. Rigueur de Delivery et d'Analyse : Discipline indispensable dans le chiffrage de tâches, l'analyse d'impacts d'architecture et le diagnostic d'incidents complexes en période de run. Excellente Communication : Aptitude à collaborer de manière transverse avec des interlocuteurs multiples (squads, exploitation, homologation) et à mener des revues de code constructives. 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. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie. Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. 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.

Description Contexte de mission Dans le cadre du programme**.com1**, environnement Microsoft 365 de plus de 215 000 utilisateurs, l'expertse se fait au sein du pôle Expertise & Architecture pour accompagner les projets SI et garantir l'intégration des solutions dans le respect des normes de sécurité et de gouvernance du tenant M365. Missions principales Définir et faire évoluer l'architecture Microsoft 365. Accompagner les projets SI dans l'intégration et l'accostage à l'environnement O365. Concevoir des solutions conformes aux exigences métier et sécurité. Évaluer les demandes d'évolution de la plateforme et des branches métiers. Participer aux phases de tests, recettes et validation de nouveaux services Microsoft 365. Assurer la veille technologique et la capitalisation des connaissances. Maintenir les documentations techniques et dossiers d'architecture. Être l'interlocuteur privilégié des DSI, architectes métiers et des équipes Microsoft pour les sujets complexes et incidents N3.

La prestation demandée est une mission d'Ingénierie DevOps Data Platform au sein de l'équipe Socle Data Cloud, ayant pour objectif d'administrer, industrialiser et faire évoluer les plateformes Data de l'entreprise dans un environnement hybride On-Premise / Azure Cloud. L'enjeu principal est de faire d'Azure Databricks la plateforme centrale du Socle Data Cloud, en assurant son intégration avec les solutions existantes (Dataiku DSS, Dremio, Tableau Server, Cloudera/Hadoop, Power BI) et en garantissant des flux de données sécurisés et performants entre les environnements On-Premise et Azure. Gestion des obsolescences Suivi des cycles de vie des composants Data et Big Data. Réalisation des upgrades et migrations des plateformes. Intégration des évolutions Azure et Azure Databricks. Mise en conformité avec les standards de sécurité et de gouvernance. Livrables / Résultats attendus Contribution à l'évolution de l'architecture du Socle Data Cloud Azure. Déploiement et administration des environnements Azure Databricks. Mise en place et maintien des connexions entre les plateformes On-Premise (Dataiku, Dremio, Tableau, Cloudera/Hadoop) et Azure Databricks. Développement et maintenance des infrastructures automatisées via Terraform, Ansible et Azure DevOps. Industrialisation des déploiements et des pipelines CI/CD. Automatisation des tâches d'exploitation en Python et Bash. Mise en œuvre des mécanismes de sécurité Azure (Entra ID, Key Vault, gestion des accès). Supervision et observabilité des plateformes (Grafana, Prometheus, ELK/OpenSearch). Support N3 et optimisation des performances des environnements Data et Big Data. Production de la documentation technique et des bonnes pratiques d'exploitation et de gouvernance.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Industrialise le cycle de vie des modèles et propulse les architectures GenAI en productionDans le cadre de l'industrialisation à grande échelle des solutions d'intelligence artificielle générative d'un grand compte, nous recherchons un(e) LLMOps / MLOps Engineer. Ton rôle sera hautement structurant et stratégique : tu concevras, déploieras et sécuriseras le socle technique, les pipelines d'automatisation et les environnements d'inférence nécessaires à l'exploitation industrielle de solutions d'IA et de systèmes agentiques en production. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie pluridisciplinaire d'excellence dédié à l'intelligence artificielle et aux pratiques cloud natives. En interface permanente avec les data scientists, les équipes d'architecture, la sécurité (DevSecOps) et les équipes d'exploitation, tu interviendras sur des projets à forte valeur ajoutée. C'est le cadre idéal pour combiner la rigueur du DevOps avec les spécificités de l'IA générative, déployer des chaînes CI/CD/CT automatisées et optimiser les coûts et performances des modèles en production. Tes missions clésArchitecture & Automatisation Cloud IA (Mode BUILD) : Concevoir et implémenter l'architecture technique cible de la plateforme IA selon les principes de l'Infrastructure as Code (Terraform). Déployer, configurer et administrer les environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP) et les clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift). Bâtir et industrialiser les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD, GitOps) adaptés aux spécificités des briques d'IA et des modèles de fondation. Intégrer les composants clés de l'écosystème IA : modèles de langage, Gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs de services cognitifs et bases de données vectorielles. Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité, la gestion fine des identités (IAM) et la gestion centralisée des secrets. Observabilité, MLOps & Pilotage FinOps (Mode RUN & Industrialisation) : Déployer et superviser les chaînes d'observabilité, de journalisation et de monitoring de la performance des modèles (MLflow, dashboards de suivi de latence et de dérive). Garantir la robustesse, la scalabilité et la haute disponibilité des environnements d'inférence en production. Piloter la maîtrise des coûts d'infrastructure et d'appel aux modèles via des pratiques de FinOps IA. Assurer la réversibilité, la maintenabilité et la documentation technique des architectures déployées. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, systèmes et réseaux ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en ingénierie DevOps / Cloud, avec une pratique effective du déploiement et de l'industrialisation de solutions MLOps ou LLMOps. Expertise DevOps, Cloud & Automatisation Impérative : Maîtrise d'un environnement Cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des outils d'IaC (Terraform). Excellente pratique de la conteneurisation et de l'orchestration (Docker, Kubernetes, OpenShift). Maîtrise des chaînes CI/CD et des démarches GitOps / DevSecOps. Culture IA & MLOps : Connaissance opérationnelle des cycles de vie ML/LLM (MLflow, Gateways LLM, intégration d'APIs de modèles, bases vectorielles). Sensibilité aux problématiques de FinOps IA et de monitoring d'inférence. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsCulture de l'Industrialisation et de la Rigueur : Volonté constante d'automatiser, de fiabiliser et de sécuriser les processus de livraison logicielle. Sens du Risque et Prévoyance : Capacité à concilier vitesse d'innovation, sécurité des accès et maîtrise budgétaire des ressources IA. Aisance Relationnelle et Transversalité : Aptitude naturelle à collaborer efficacement avec des interlocuteurs variés (data scientists, architectes, équipes de sécurité et exploitation). 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.

Contexte : O+O (Online & Offline) relie les écosystèmes digitaux et physiques afin de créer une fondation technologique unifiée. Dans le cadre de l'accélération de cette transformation à l'échelle de la zone Europe, l'équipe Platform Engineering recherche un architecte pour intervenir à temps partiel. Au sein d'un écosystème dynamique et intégré, l'équipe transversale Solution & Technical Architects travaille à décloisonner les plateformes, les domaines et les canaux. En reliant CRM, Retail, E-commerce et Digital Services, elle garantit une architecture cohérente, évolutive et unifiée, au service de la croissance et de l'expérience utilisateur sur les différents marchés européens. Vous collaborerez avec les architectes transverses et les différents programmes afin de définir et de faire respecter les standards d'architecture. Missions et responsabilités 1. Architecture technique et responsabilité de la solution Concevoir des architectures Salesforce de bout en bout sur plusieurs clouds : Sales Cloud, Service Cloud et Data Cloud. Garantir la scalabilité, les performances, la fiabilité et la sécurité des solutions. Définir les stratégies d'intégration, les API, les modèles d'authentification et les architectures de données reliant Salesforce aux systèmes d'entreprise (ERP, plateformes e-commerce, fournisseurs d'identité, etc.). Intervenir comme référent en cas de difficultés techniques ou architecturales. Réaliser des audits et des évaluations des architectures existantes. 2. Gouvernance et standards de la plateforme Animer des ateliers d'architecture technique et des sessions de conception. Comprendre les objectifs métier, les contraintes techniques et les environnements opérationnels. Formuler des recommandations d'architecture claires et justifier les choix techniques. Auditer et challenger les solutions proposées par les équipes de développement, les partenaires d'intégration et les équipes internes. Définir et faire respecter les bonnes pratiques en matière de développement, d'intégration et de sécurité. 3. Collaboration et leadership Collaborer avec les architectes, les équipes métier, les responsables de programmes et de projets, les SDM et les Tech Leads. Proposer des solutions pratiques, évolutives et faciles à maintenir. Assurer une veille sur les nouvelles fonctionnalités Salesforce, les capacités d'IA (notamment Agentforce) et les tendances du marché. Proposer des innovations pertinentes.