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Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne un Consultant BI confirmé. Objectif global Réaliser la migration Data domaine Achats Les livrables sont Mise en œuvre en projet du plan de migration via Migration Fabric (paramétrage, tests, itérations, validation...) suivant planning projetet avec métiers Réalisation de modèle de données cible et Reporting Power BI (40 indicateurs) Mise en œuvre du plan de migration via Migration Fabric Compétences techniques Python & SQL - Confirmé - Impératif Environnements de Data Factory - Confirmé - Impératif Modélisation de bases de données - Expert - Impératif Outil de visualisation: ex: Power BI - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Contexte Besoin d'un renfort pour le projet stratégique et de transformation de mise en place de la solution Ivalua S2CP2P sur les BUs France et des fonctionnalités SRPM / S2C à l'international GO Live BU Recyclage et Revalorisation France au 1er janvier 2027 (montée de version - update data) GO Live HQ et international au 1er avril 2027 (migration Ivalua ancienne version vers Ivalua v182 + référentiel fournisseur SAP vers IVALUA) GO Live Eau France au 1er Juin 2027 (Oracle vers Ivalua v 182) Diversité des modèles de données sources Nombreux objets (20+) avec de nombreux attributs Changement de référentiels (segmentation, fournisseurs, analytiques, organisations…) Besoin de fusionner des référentiels progressivement (fournisseurs, articles, catalogues, etc.) Besoin de traduire / transformer les données vers des référentiels uniques en gardant le lien avec les précédents Nécessité de garder le lien avec l'historique / traçabilité / pro-forma La mission Détailler, mettre en oeuvre et piloter le plan de migration DATA suivant planning projet et stratégie définie Management de 2 ETP déjà présentes sur le projet Réaliser les ateliers nécessaires à la définition des règles de gestion des migrations des objets transactionnels ou référentiels Paramétrer l'usine de migration, la tester, l'ajuster, l'itérer, la valider pour garantir une bascule rapide afin de limiter le gel d'activités Garder l'historique pour les besoins de reporting avec les nouveaux référentiels communs Conserver les règles de transformation utilisées (audit) Assurer l'amélioration continue entre les vagues Garantir la bonne application des règles DATA de notre client (Data Decurity by design...) Mettre en place les reporting BI nécessaire à l'activité Achats (45 indicateurs identifiés sur l'ensemble du processus La stratégie et le plan de migration ont été définis. Les compétences attendues : Expertise de migration dans le domaine Achats et si possible avec une expertise Ivalua Maîtrise de la modélisation de bases de données Expertise Python , SQL Maîtrise des outils de visualisation en particulier Power Bi Maîtrise des environnements de Data Factory (Azure Data platform) Définition du profil CONSULTANT Il /elle anticipe et fait mûrir les nouveaux projets par une sensibilisation à l'apport des technologies et une analyse prospective des processus métiers. Il /elle assiste la maîtrise d'ouvrage pour la définition des besoins et des solutions à mettre en œuvre, dans un souci de meilleure intégration dans le système d'information d'entreprise. Activités et tâches CONSEIL EN SYSTÈME D'INFORMATION : - Conseille sur l'optimisation de l'utilisation des outils et des systèmes en place - Informe et sensibilise la direction générale (DG) et les directions métiers aux technologies et aux apports des technologies de l'information. ASSISTANCE AUX MÉTIERS OU AU MAÎTRE D'OUVRAGE : - Effectue des prescriptions et recommandations pour le développement et la mise en œuvre d'un projet ou d'une solution- Participe à la définition des spécifications générales des projets - Vérifie la cohérence de l'architecture applicative et fonctionnelle et de son évolution - Participe à l'évaluation et au choix d'un progiciel - Assiste les métiers ou la maîtrise d'ouvrage pour le développement de l'informatique de service- Effectue des préconisations sur le management dans le cadre de l'accompagnement d'un projet - Participe à la conception du plan d'accompagnement. Date de démarrage 24/09/2026 Lieu de réalisation La Défense Déplacement à prévoir non Nombre de jours souhaitables sur site 3 jour par semaine Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous SVP m'envoyer votre CV au format Word en indiquant votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant ?

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse 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 techniqueLangages : 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

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Network intégrée à une organisation Cloud Platform Engineering, nous recherchons un Tech Lead / Expert NetBox & IPAM pour intervenir sur des enjeux de gestion, d'automatisation et d'industrialisation des infrastructures réseau à grande échelle. Vous rejoindrez une équipe combinant expertise Network et pratiques DevOps, avec pour objectif de fournir des services réseau standardisés, scalables, sécurisés et hautement disponibles. En tant que référent technique NetBox / IPAM, vous interviendrez notamment sur : - La conception, l'évolution et la modélisation avancée des données réseau dans NetBox : IPAM, IPv4/IPv6, VRF, VLAN, inventaire et adressage RFC1918 ; - La fiabilisation de NetBox en tant que Source of Truth du SI réseau ; - Le développement de scripts et de plugins permettant d'automatiser les opérations réseau ; - La conception et l'implémentation d'API avec Python / FastAPI afin d'interconnecter NetBox avec les différents services réseau ; - L'intégration de NetBox aux outils Infrastructure as Code, notamment via Terraform ; - La génération et l'intégration de clients Python / Go au sein de providers Terraform internes ; - L'amélioration des pipelines CI/CD et des mécanismes de validation des données avec GitHub Actions ; - Le maintien en conditions opérationnelles des modules, scripts et automates développés par l'équipe ; - L'accompagnement technique de l'équipe sur les problématiques d'automatisation et d'industrialisation réseau. Vous évoluerez dans un environnement Cloud / DevOps comprenant notamment Terraform, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, GKE, Cloud Run, Flux, Vault, RBAC et OPA. Des astreintes week-end et hors heures ouvrées sont prévues après environ deux mois de mission.

Contexte : Dans le cadre de l'équipe Platform & Monitoring, notre client recherche un Intégrateur DevOps / Platform Engineer chargé de piloter l'automatisation de la chaîne CI/CD et la gestion des services d'infrastructure. La plateforme s'appuie notamment sur Kubernetes et une stack de monitoring comprenant Grafana, Loki, Mimir et Prometheus. L'objectif est de disposer d'une plateforme fortement automatisée, sécurisée, fiable et scalable. MISSIONS Concevoir et maintenir les modules Infrastructure as Code (IaC) avec Terragrunt / OpenTofu / Terraform pour des déploiements Kubernetes multi-environnements. Construire et optimiser les pipelines GitLab CI, incluant runners et auto-scaling. Gérer l'IAM avec Keycloak : OIDC, SSO, RBAC, realms, clients et fédération. Administrer le registre de conteneurs Harbor : signature d'images, réplication et analyse des vulnérabilités. Déployer et administrer l'infrastructure Cloud sur Microsoft Azure / AKS. Gérer les déploiements Kubernetes avec Helm et Flux / GitOps. Automatiser via scripting Bash, Python ou Go. Garantir la fiabilité, la sécurité et l'observabilité de la plateforme. Compétences indispensables Expertise attendue : OpenTofu / Terraform Terragrunt GitLab CI/CD Kubernetes Helm Flux / GitOps Azure / AKS Keycloak Harbor Scripting Bash, Python ou Go Linux Monitoring / Observabilité : Grafana Loki Mimir Prometheus

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux DevOps / DevEx experts AWS & Kubernetes 👨‍💻☁️🚀 🔎 Je cherche un(e) DevOps / DevEx Freelance pour intervenir au sein d'un grand groupe média, dans le cadre d'un environnement Cloud exigeant, avec un objectif fort autour de la Developer Experience, de l'industrialisation et de la productivité des équipes de développement. Tu intégreras une équipe de passionnés d'architecture Cloud et travailleras en étroite collaboration avec les équipes DevEx, Infrastructure, Développement ainsi qu'avec le Scrum Master. 💻 Ce que tu vas faire : Faire évoluer l'outillage et les pratiques DevOps pour améliorer l'expérience développeur Concevoir et mettre en place des solutions de productivité : portail développeur, catalogue de services, self-service, automatisation… Industrialiser et optimiser les pratiques de CI/CD et de déploiement continu Concevoir et implémenter des architectures Cloud scalables et performantes principalement sur AWS Intervenir sur des environnements Kubernetes / EKS en production Contribuer à l'amélioration continue des méthodologies et des standards DevOps Travailler sur des problématiques de haute disponibilité, architectures distribuées et forte charge Collaborer étroitement avec l'équipe Infrastructure pour assurer la cohérence des environnements Faire de la veille technologique et être force de proposition sur les évolutions de l'écosystème DevOps Sensibiliser les développeurs aux enjeux de performance, supervision, sécurité et disponibilité Démontrer les gains de productivité et porter les sujets auprès de la direction technique Mobiliser et accompagner les équipes autour des bonnes pratiques 🎯 Stack technique : AWS / EKS / Kubernetes / Terraform / Ansible / GitHub Actions / ArgoCD / Argo Workflows / Helm / Prometheus / Grafana / CloudWatch / Datadog / Karpenter / KEDA / Nginx / HAProxy / Python / Bash / Golang 🚀 Les plus de la mission : Mission au sein d'un grand groupe média Forte dimension DevEx / Developer Experience Des sujets Cloud, Kubernetes et CI/CD à fort enjeu Une vraie autonomie et une dimension transverse Un rôle qui combine expertise technique, architecture, innovation et accompagnement des équipes La possibilité d'avoir un impact concret sur la façon dont les développeurs travaillent au quotidien Qu'en penses-tu ? Si tu es DevOps / DevEx Freelance, que tu maîtrises AWS, Kubernetes, Terraform et les environnements CI/CD et que tu as envie de travailler sur des sujets orientés Developer Experience et industrialisation, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Une bon week-end 🌞

Dans le cadre du renforcement de nos équipes Quality Control, nous recherchons un(e) QA/QC autonome, capable de prendre en charge un sujet de bout en bout et d'être force de proposition sur les stratégies et pratiques de tests. Stratégie et patrimoine de tests Participer à la définition de la stratégie de tests des projets Analyser les besoins métiers, User Stories et spécifications fonctionnelles Identifier les risques qualité et proposer les niveaux de couverture adaptés Concevoir, maintenir et faire évoluer le patrimoine de tests (plans de tests, cas de tests, campagnes de tests, scénarios de non-régression) Garantir la traçabilité entre les exigences fonctionnelles et les assets de tests Exécution des tests Réaliser les tests fonctionnels et d'intégration Concevoir et exécuter des tests API Identifier, qualifier et suivre les anomalies Participer aux activités de validation des livraisons et aux décisions Go / No-Go Produire les rapports de tests et recommandations qualité Automatisation des tests Concevoir et développer des tests automatisés End-to-End Maintenir et faire évoluer les frameworks d'automatisation Optimiser les campagnes de non-régression automatisées Contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'automatisation Atouts supplémentaires — Validation de solutions IA Participer à la qualification de solutions basées sur l'IA générative Définir et maintenir les jeux de données de validation Concevoir des scénarios de tests pour LLM, solutions RAG et Agents IA Évaluer la pertinence et la cohérence des réponses générées Participer aux activités de validation liées aux hallucinations, à la qualité des résultats et à la robustesse des solutions IA Amélioration continue Être force de proposition dans l'évolution des pratiques QC Identifier les axes d'amélioration des processus, outils et méthodologies de tests Participer à la veille technologique (automatisation, qualité logicielle, IA) Contribuer à l'industrialisation des pratiques de test et à la montée en maturité de l'équipe QC Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques qualité

Notre client recherche un Ingénieur Plateforme / DevOps expérimenté pour accompagner des projets de modernisation des plateformes et de migration vers le cloud. En étroite collaboration avec les équipes de développement, vous contribuerez à comprendre les charges applicatives, à améliorer les capacités des plateformes et à mettre en œuvre des solutions d'infrastructure automatisées et évolutives. Le candidat idéal possède une solide expérience en DevOps, ingénierie des plateformes et administration des systèmes, ainsi qu'une bonne compréhension du développement logiciel, de la configuration des applications et des environnements d'exécution. Responsabilités principalesCollaborer avec les équipes de développement afin de comprendre les architectures applicatives et les charges de travail. Participer aux projets de transformation des plateformes et de migration des infrastructures. Concevoir, déployer et maintenir des plateformes sécurisées, évolutives et hautement disponibles. Automatiser les infrastructures, les déploiements et les processus opérationnels via l'Infrastructure as Code (IaC). Optimiser les pipelines CI/CD et les pratiques de livraison logicielle. Assurer le support des déploiements applicatifs et résoudre les problèmes de performance des plateformes. Promouvoir les bonnes pratiques DevOps auprès des équipes techniques. Compétences et expérience requisesExpérience confirmée en tant qu'Ingénieur Plateforme, Ingénieur DevOps, Site Reliability Engineer (SRE) ou Ingénieur Infrastructure. Solide expertise en DevOps, automatisation et ingénierie des plateformes. Expérience couvrant à la fois les environnements d'infrastructure et les environnements applicatifs. Bonne compréhension du déploiement, de la configuration et de l'exploitation des applications. Maîtrise d'outils tels que Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes et des pipelines CI/CD. Solides compétences en administration de systèmes Linux et/ou Windows. Expérience avec des environnements cloud tels que AWS, Azure ou GCP. Atouts supplémentairesExpérience en développement logiciel (Python, Go, Java, .NET ou équivalent). Participation à des projets de migration cloud ou de transformation des plateformes. Connaissances des outils de monitoring, d'observabilité et des pratiques DevSecOps. Une expérience dans le secteur des services financiers constitue un avantage. Profil recherchéUn ingénieur polyvalent combinant une forte expertise DevOps et plateforme, capable de travailler au plus près des équipes de développement, de comprendre les besoins applicatifs et de contribuer à la mise en place de plateformes modernes, automatisées et évolutives.

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.

Dans le cadre d'un programme de transformation technique, nous recherchons un Architecte SI / Staff Engineer Senior capable d'intervenir comme référent technique transverse sur des sujets d'architecture, de modernisation des plateformes et d'innovation. Vos missions Définir et promouvoir la vision technologique de la plateforme Garantir la cohérence des architectures et des choix techniques Accompagner les équipes sur les problématiques complexes Participer aux transformations Cloud, DevOps et SRE Définir les standards techniques et les architectures de référence Réaliser les arbitrages techniques stratégiques Participer à la résolution des incidents critiques Réduire la dette technique et l'obsolescence Réaliser une veille technologique et des études d'innovation (POC, benchmarks) Environnement technique Cloud : Azure (obligatoire), AWS, GCP DevOps : CI/CD, Terraform, Ansible Conteneurs : Kubernetes Langages : Java, Python, Go Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, Percona, Redis, Valkey Messaging : Kafka, ActiveMQ Observabilité : Grafana, Instana Web : Nginx, HAProxy Infrastructure : Linux, Windows Server, Réseau, Firewall Architecture Cloud Native, API First, Microservices

Mise à disposition de pipelines et de templates CI/CD standardisés. Fourniture d'agents Kubernetes et d'environnements de build intégrant les outils et versions nécessaires. Accompagnement des développeurs dans l'onboarding et le déploiement de leurs applications. Création de « golden paths » permettant aux équipes de déployer leurs applications sans avoir à connaître toute la complexité de l'infrastructure. Mise à disposition d'une plateforme de génération d'images Docker. Création et maintenance d'un catalogue d'images Docker de base sécurisées : Java, Tomcat, WebLogic, outils de build Helm, etc. Gestion du cycle de vie des images, de leur mise à jour, de leur signature et de leur conformité aux standards de sécurité. Intégration de contrôles DevSecOps dans les pipelines : analyse de code, analyse des dépendances, scan des images Docker et détection des vulnérabilités. Mise en place de règles bloquantes selon la criticité des vulnérabilités détectées. Utilisation d'Argo CD et des principes GitOps pour les déploiements sur Kubernetes. Gestion des droits d'accès, de l'authentification et de la ségrégation entre les environnements de développement, de recette et de production. Industrialisation de cas d'usage liés à l'intelligence artificielle, notamment pour la revue de code et la remédiation de vulnérabilités. Déploiement et onboarding de solutions IA, de serveurs MCP et d'applications développées par les équipes Engineering. L'environnement technique présenté comprend notamment Jenkins, Bitbucket, Artifactory, SonarQube, Fortify, Nexus IQ, Aqua Security, Kubernetes, Docker, Argo CD, Ansible, Python et Go.

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Ingenieur DevOps Plateforme GPU au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble de ses entités . Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Vos missions ? Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles Participer aux daily meetings animés par la Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle L'environnement technique ? Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (, Slurm, ClearML, Volcano...) Containerisation : OpenShift, Kubernetes, Docker (5+ ans) Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway ...) Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un + • Supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Dynatrace • Scripting : Python, Bash, Go est un + Votre profil ? De formation supérieure en informatique, vous bénéficiez d'au moins 5 ans d'expériences sur un poste similaire avec une Expérience avec ou KAI Scheduler serait un plus ainsi qu'une expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS). Une première expérience de 5 ans minimum dans le domaine de la Data, et de l'automatisation des processus informatiques est requise Compétences techniques : Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch) • Expérience en environnement bancaire ou secteur régulé Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki) Maitrise de l'agilité Anglais : Opérationnel (usage régulier) Vos Atouts : Excellent relationnel, Agilité, - Esprit d'équipe, Force de proposition Rigueur et sens de l'organisation Localisation : Guyancourt ou Montpellier avec déplacement occasionnels Télétravail : 2j de télétravail/semaine Démarrage / Durée : ASAP, mission longue durée Statut : CDI / Freelance Si votre profil répond aux critères ci-dessus, Chloé se chargera de vous contacter par téléphone, suivi d'un entretien avec elle et l'opérationnel en charge du besoin. Si votre profil est validé, nous enverrons votre CV au client pour un ultime entretien avant votre démarrage ;) Vous avez du talent ? Nous avons les défis. N'hésitez plus et postulez !

Nous recherchons pour un de nos clients basé à la Défense un Architecte Plateforme & Infrastructure Senior comme référent technique transverse de haut niveau au sein de la DSI, sa mission consiste à : Définir et promouvoir la vision technologique de la plateforme. Garantir la cohérence des architectures et des choix techniques. Accompagner les équipes sur les problématiques complexes et stratégiques. Participer à la transformation des plateformes vers des modèles Cloud, DevOps et SRE. Contribuer à l'amélioration continue de la fiabilité, de la sécurité et de la performance des services. Définir les standards techniques, les bonnes pratiques et les architectures de référence. Réaliser les arbitrages techniques majeurs. Participer à la résolution des incidents critiques et des problèmes récurrents. Accompagner la réduction de la dette technique et de l'obsolescence. Réaliser une veille technologique active et piloter des études d'innovation. LES ATTENDUS Mise en place et maintien d'un référentiel technique partagé. Formalisation des architectures de référence et standards d'ingénierie. Réduction des risques d'obsolescence des infrastructures et composants critiques. Amélioration de la disponibilité et de la résilience des plateformes. Réduction du nombre d'incidents majeurs. Amélioration des indicateurs de performance et d'observabilité. Accompagnement des équipes dans la montée en compétences techniques. Production de dossiers d'architecture et de recommandations stratégiques. Contribution aux revues d'architecture et aux programmes de transformation. Réalisation d'études comparatives et de Proof of Concept sur de nouvelles technologies. Renforcement des dispositifs de sécurité, conformité et résilience. Profils recherché Leadership · Leadership technique reconnu. · Capacité à fédérer sans lien hiérarchique. · Capacité à influencer les décisions techniques. · Forte capacité de communication et de vulgarisation. · Excellente posture de conseil. Soft Skills · Esprit d'analyse et de synthèse. · Sens du service. · Esprit d'équipe. · Pragmatisme. · Curiosité intellectuelle. · Rigueur et méthode. · Autonomie. · Gestion des situations complexes et sensibles. Compétences techniques · Maîtrise les concepts d'architecture d'un SI · Excellente maîtrise des architectures logicielles modernes (microservices, cloud-native, API-first, etc.) · Expertise avérée dans au moins un langage de programmation majeur (Java, Python, Go, etc.) et bonne polyvalence sur d'autres environnements · Solide expérience en cloud computing (AWS, Azure, GCP) et infrastructure as code (Terraform, Ansible…) · Connaissance approfondie des pratiques DevOps (CI/CD, monitoring, automatisation…) · Maîtrise des bonnes pratiques de développement logiciel (design patterns, clean code, tests automatisés, sécurité applicative…) · Capacité à produire des documents de référence : architecture, stratégie technologique, notes d'arbitrage technique · Compétences affirmées sur un spectre de technologies suffisamment étendu pour concevoir et maîtriser les systèmes dans leur globalité. Notamment sur les aspects système, bases de données, réseau et sécurité, échanges. Exemples : Grafana, K8S, PostgreSQL, Patroni, MongoDB, percona, Active MQ, Kafka, Redis, Valkey, HAProxy, Nginx, réseaux LAN/WAN, firewall, OS Linux, OS Windows Server … · Mécanismes de résilience permettant d'atteindre une haute disponibilité des services · Architectures de chiffrement (clés, certificats, autorités, PKI, signature…) · Architectures cloud IAAS/PAAS · Compétences en audit et test technique d'applications informatiques (performance, charge, robustesse, analyse de chaîne de liaisons) · Compréhension des enjeux de l'exploitation, de ses contraintes, de son fonctionnement. · Capacité d'estimation de coût d'une solution technique