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Contexte de la mission Conseiller les parties prenantes dans la mise en place d'un socle technologique d'automatisation. Proposer des améliorations et des optimisations pour les infrastructures existantes, en tenant compte des orientations stratégiques définies par la Direction. Assurer la maintenance en conditions opérationnelles des solutions, tout en effectuant une veille technologique constante. Analyser de nouveaux sujets et encadrer leur mise en œuvre. Mettre en place l’observabilité des solutions relevant de votre périmètre. Fournir un support de niveau 3 sur les socles technologiques orientés sécurité. Contribuer à la réussite des projets d’infrastructure dans votre domaine d’intervention. Participer aux rituels agiles, notamment aux mêlées quotidiennes. Objectifs et livrables Rédaction de dossiers d'expertise détaillés. Gestion et suivi des changements apportés aux infrastructures. Réalisation des déploiements techniques, notamment en phases de mise en production. Maintien en condition opérationnelle des serveurs, y compris en environnement de production, en assurant leur bon fonctionnement et en étendant les mises à jour nécessaires. Production de scripts d'automatisation afin d’optimiser les processus.

Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre de la modernisation du GSOC et de la mise en place d'une plateforme agentique IA, nous recherchons un expert cybersécurité / AWS / IA / développement Python capable de concevoir, développer et opérer les composants essentiels de notre future architecture d'IA de Défense. Vous jouerez un rôle stratégique en développant : • des agents IA opérationnels, • des sous-agents spécialisés, • des pipelines AI/ML robustes, • des intégrations avancées avec Splunk, XSOAR, AWS et nos systèmes internes.

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique. Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur, nous recherchons un(e) ML Engineer/ MLOPS Engineer Confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production. Localisation = Paris Projet Data & IA en production 🎯 Vos missions Au cœur de la chaîne de valeur Data & IA, vous interviendrez sur : La conception, le développement et la maintenance de pipelines ML robustes et scalables L’ industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Science Le déploiement en production des modèles et l’accompagnement des phases d’A/B testing La mise en place de solutions de monitoring (performance, dérive, qualité des modèles) L’ exposition des modèles via des API REST L’optimisation du stockage, de la circulation et de la gouvernance des données Le développement et la maintenance des workflows CI/CD La garantie de la stabilité, sécurité et scalabilité des environnements La collaboration étroite avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile 🛠️ Environnement technique Vous évoluerez dans un stack moderne orienté cloud : Langages : Python, SQL Cloud & Data : Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, BigQuery, Cloud Run Orchestration & APIs : Airflow, FastAPI, Flask CI/CD & Infra : GitLab CI/CD, Terraform Machine Learning : TensorFlow, Scikit-learn 👤 Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning Expérience confirmée en mise en production de modèles ML Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Bonnes connaissances en MLOps, industrialisation et Infrastructure as Code Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Scientist avec plus de 2 ans d'expérience pour renforcer une équipe data. Vous aurez pour mission : Participer à l’amélioration continue du SI : Explorer des données et production d’analyses, Identifier et mettre en œuvre des indicateurs de suivi et des solutions d’amélioration, Réaliser des Proof of Concept de solution pour des problématiques métiers ou SI. o Analyse du problème, o Identification de solutions potentielles, o Réalisation des solutions, o Vérification que le POC répond à la problématique, o Le cas échéant, aide à l’industrialisation du POC, · Veille sur les domaines de recherche en informatique, · Aide et accompagnement des équipes MOE et MOA sur les méthodes, algorithmes, technologies utilisées dans les POC.

Raison d’être du poste : Le Data Product Manager assure l'interface stratégique et opérationnelle entre les Data Owners métier et l'équipe technique Data. Sa mission est de transformer la donnée issue des différents systèmes en produits analytiques performants pour piloter l'offre, l'impact scientifique du client et les processus d'accréditations internationales. Expert en modélisation Power BI, il garantit la fiabilité des indicateurs et la sécurité des accès, tout en challengeant les besoins métiers pour maximiser la valeur ajoutée des solutions déployées Finalités et Résultats Attendus : 1. Analyse, modélisation et structuration des données Analyser les modèles de données des différentes applications contributrices (sources de données ou consommatrices/cibles de données) Modéliser les données métiers (programmes, faculté, recherche et accréditations) dans un modèle commun ‘SKEMA’, développer des data products (PowerBI et autres) répondant aux besoins métier et maintenir le modèle sémantique de l'école. Définir et gérer la gouvernance des accès et la sécurité des données (Row Level Security) pour chaque data product. 2. Conception et développement des data products Ecrire les spécifications techniques pour les opérations de manipulation de données Documenter les logiques métier de transformation Comprendre, piloter les flux d’intégration et de transformation de données (Azure Data Factory, Synapse, PowerBI [demain Fabric / Databricks ou autres]) Développer les data products en lien avec les data owners et les équipes data Tester et valider la cohérence des flux de données entre les systèmes producteurs et les data products finaux. Suivre l’adoption des data products (usage, accès …) 3. Qualité et fiabilité des données Direction des Ressources Humaines Participer aux projets de migration et de mise en qualité des données entre systèmes applicatifs afin d’identifier les impacts sur le périmètre des data products concernés. Assurer la fiabilité des données, les contrôles de cohérence et participer au support technique associé des data products. 4. Structuration de la plateforme Data Avoir une compréhension d’une data plateforme et d’une modélisation médaillon Piloter la mise à disposition de donnée dans la data plateforme pour permettre la réalisation des data products. 5. Collaboration et accompagnement Savoir faire le pont entre les équipes métiers (vulgarisation des concepts) et les équipes techniques pour l’évolution des usages data Animer la communauté des data owner de l’univers « Offre d'enseignement & Impact scientifique » Environnement data : Modélisation de donnée • Power BI • Fabrics (est un plus) • Synapse / Azure (est un plus) • Databricks (est un plus) • Git, DevOps • SQL

Contexte : Piloter et assurer le bon fonctionnement des opérations IT de production, en garantissant la disponibilité des applications, la gestion des incidents et l’évolution des infrastructures. Les missions : Piloter des projets IT et coordonner avec les équipes techniques et métiers Définir les solutions techniques et estimer les charges Supporter les équipes de développement. Mettre en place et superviser le monitoring des applications et infrastructures Analyser et résoudre les incidents dans le respect des SLA et de la qualité des données Gérer les changements (évolutions applicatives, infrastructure, patching, gestion des vulnérabilités). Maintenir et enrichir la documentation technique. Astreintes possibles le soir et le week-end, mais de manière occasionnelle.

Vos missionsConception & prototypage Participer aux sessions de brainstorming et proposer des concepts innovants. Réaliser des prototypes virtuels (CAO / SolidWorks) et physiques (impression 3D). Produire et tester des échantillons pour valider la faisabilité. Tests & validation Définir et exécuter les protocoles de tests associés aux nouveaux concepts. Réaliser des essais de performance et ajuster les designs selon les résultats. Identifier et résoudre les problèmes techniques liés aux équipements ou procédés. Analyse & amélioration continue Élaborer des plans d'expériences (DOE) et participer aux validations de processus. Analyser les résultats via des outils statistiques et formuler des recommandations.