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Dans le cadre de l'industrialisation de ses modèles de machine learning, un grand compte recherche un ML Engineer pour assurer le passage des modèles du stade expérimental à la production, et leur maintien en conditions opérationnelles. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'industrialisation des modèles développés par les équipes de data science : refactoring, packaging, optimisation ▪ Le développement des APIs et services d'inférence exposant les modèles ▪ La mise en production dans un environnement conteneurisé et le déploiement continu ▪ Le monitoring des modèles en production : performance, dérive des données (drift), alerting ▪ L'automatisation des pipelines de réentraînement et de validation ▪ Le suivi des expérimentations et le versioning des modèles ▪ L'optimisation des performances et des coûts d'inférence

Contexte :Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de plateformes de données stratégiques, un grand groupe recherche un(e) DataOps Engineer Senior. L'objectif est de renforcer l'automatisation des opérations, accélérer la mise à disposition des données, garantir la qualité et la disponibilité des services, développer les API nécessaires aux workflows Data et accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques DataOps et DevOps. Missions principales :Au sein d'une équipe plateforme IT, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des environnements Data. À ce titre, vos responsabilités seront les suivantes : Concevoir, industrialiser et maintenir les plateformes de données. Développer et maintenir les pipelines de données. Développer et maintenir des API dédiées aux usages Data. Automatiser les déploiements et les opérations récurrentes. Accompagner les équipes DevOps dans l'amélioration des pratiques d'exploitation et d'automatisation. Assurer le maintien en condition opérationnelle des environnements. Participer à la gestion des incidents en lien avec les éditeurs et fournisseurs. Mettre en place des solutions de supervision et d'alerting. Réaliser le suivi des sauvegardes et des tests de restauration. Produire la documentation technique et enrichir la base de connaissances. Être force de proposition dans l'amélioration continue des plateformes. Assurer une veille technologique sur les technologies et méthodologies DataOps. Livrables attendus :Outils d'automatisation et d'industrialisation des opérations. Tableaux de bord de supervision. Documentation et procédures d'exploitation. Recommandations d'amélioration continue. Solutions de monitoring et d'alerting. Suivi des incidents et plans de remédiation. Rapports de sauvegarde et de restauration.

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

Dans le cadre du déploiement à grande échelle des solutions d'IA générative et agentique d'un grand compte, nous recherchons un AI Platform Engineer pour construire et opérer la plateforme mutualisée qui héberge l'ensemble des cas d'usage IA du groupe. Au sein de l'équipe plateforme, le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et l'exploitation de la plateforme IA interne mise à disposition des équipes de développement et de data science ▪ Le déploiement et la configuration des services d'infrastructure nécessaires aux cas d'usage IA (environnements d'inférence, GPU, stockage objet) ▪ L'intégration et l'administration des gateways LLM donnant accès aux modèles (internes et fournisseurs externes) ▪ La mise en place des mécanismes de quotas, de gestion des accès et de facturation interne des usages IA ▪ L'industrialisation des services de la plateforme : templates, self-service, documentation ▪ Le maintien en condition opérationnelle : supervision, gestion des incidents, capacity planning ▪ La contribution aux choix d'architecture pour une exploitation industrielle durable

Dans le cadre d'un projet Data d'envergure au sein d'un environnement international, nous recherchons un Senior BI Engineer spécialisé Power BI pour intervenir sur la conception, l'optimisation et l'industrialisation des solutions de reporting et de visualisation de données. Le consultant sera principalement responsable de la couche BI et de la modélisation Power BI. Les flux d'ingestion, les pipelines de données ainsi que la partie back-end sur GCP / BigQuery seront pris en charge par un Data Engineer dédié. Les principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer des modèles de données robustes et performants, notamment en schémas en étoile ou en flocon. Développer, publier et maintenir des rapports et dashboards Power BI adaptés aux besoins des utilisateurs métier. Travailler sur des environnements comprenant des volumes de données importants en DirectQuery. Optimiser les modèles afin d'améliorer les temps de chargement, les performances des requêtes et la vitesse de rendu des rapports. Développer des mesures et calculs avancés en DAX, et réaliser le tuning des requêtes lorsque nécessaire. Concevoir des visualisations claires, lisibles et orientées vers les usages métier. Mettre en œuvre et maintenir la Row-Level Security (RLS) et les mécanismes de contrôle d'accès. Administrer et industrialiser les usages dans Power BI Service : workspaces, datasets, rapports, apps, publication et gestion des permissions. Fiabiliser les datasets et participer aux bonnes pratiques de gouvernance BI. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts et équipes métier afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions de restitution performantes.

Summary: This role involves being a level 3 Run Engineer responsible for maintaining and resolving incidents in production systems, particularly for applications built with Java and Spring. The main goal is to ensure high system availability and effective incident management while collaborating with the DevOps team. Responsibilities: Support production systems and resolve incidents efficiently. Collaborate with the DevOps team to ensure system availability and incident resolution. Oversee deployments, monitoring, and operational improvements. Handle production incident responses and conduct root cause analysis. Utilize monitoring and logging tools to ensure system performance. Participate in shift work and on-call rotation as needed. Must Haves: Strong experience with Java and Spring (Spring Boot, Spring MVC, Spring Data). Solid understanding of Kubernetes for deployment and troubleshooting. Practical experience with CI/CD tools (Bamboo/GitLab CI/ArgoCD) and Docker. Experience with monitoring and logging tools (Prometheus, Grafana, ELK/EFK, Splunk). Hands-on experience in production incident handling. Strong communication skills. Nice to Haves: Experience with service meshes (Istio, Linkerd). Background in L3 support or Site Reliability Engineering (SRE). Other Details: Education: Bachelor's degree in Computer Science or related field, or equivalent experience. Behavioural Competencies: Calm under pressure, excellent problem-solving skills, proactivity in process improvements. Work Shifts: Ability to work in shifts/on-call rotation. Location : Paris Full Time Hybrid Mode (2days on remote work/ week)

Hello 😀 L'un de nos clients recherche un(e) Data Analytics Engineer pour contribuer à la conception de data products stratégiques et structurer des données fiables, cohérentes et réutilisables afin d'accompagner les équipes Produit, Marketing, CRM et Pilotage dans leurs prises de décision. 🎯 Vos missions Concevoir, faire évoluer et maintenir les modèles de données dédiés à la connaissance client Structurer des datasets orientés vision client unifiée, parcours utilisateurs et indicateurs métiers Définir et fiabiliser les KPI en garantissant leur cohérence fonctionnelle et technique Challenger les besoins des équipes Produit et Métiers afin de proposer des solutions data robustes et adaptées Collaborer étroitement avec les Data Engineers pour industrialiser les traitements de données Mettre en place des contrôles qualité et assurer la validation des livraisons Documenter les modèles de données, les KPI et contribuer à la gouvernance de la donnée Participer à la standardisation des pratiques Analytics (modélisation, SQL, dbt, tests) 🤝 Vous collaborerez avecProduct Managers Data Product Owners Data Engineers Data Analysts Équipes Marketing, CRM, Produit Digital et Pilotage Data Domain Owners & Gouvernance ✅ Must HaveExcellente maîtrise de SQL Expérience confirmée sur dbt Très bon niveau en Python Expérience en modélisation de données analytiques Capacité à challenger les besoins métier Expérience dans la construction de KPI et de data products Aisance à travailler avec des équipes pluridisciplinaires ⭐ Nice to HaveGit Qlik Sense Data Catalog / Data Lineage Tests de qualité des données Méthodologies Agile 👤 Profil recherchéExpérience en tant que Analytics Engineer, Data Analytics Engineer ou Data Engineer avec une forte dimension Analytics Excellent relationnel et capacité à faire le lien entre les équipes métiers et les équipes techniques Esprit d'analyse, autonomie et force de proposition

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

Le contexte Pour un acteur international de la tech évoluant dans un environnement à forte exigence de sécurité, nous recherchons un Security Operations Engineer expérimenté. L'équipe Security Operations protège les environnements corporate, cloud, SaaS et datacenter : anticipation, détection, investigation et réponse aux menaces sur les endpoints, workloads, identités et l'infrastructure. Équipe réduite, senior et exigeante, qui construit en continu son propre SOC : intégration de sources de logs, qualité de la donnée, couverture de détection, dashboards, workflows et un SOC agentique développé en interne. Stack : Splunk (SIEM) · CrowdStrike (EDR) · Wiz (CSPM/CNAPP) · Torq (SOAR) · AWS (dont EKS/Kubernetes) · SOC agentique interne La mission Renforcer immédiatement la capacité opérationnelle en absorbant le RUN du SOC, tout en contribuant au BUILD dès que la charge le permet. Cible indicative : ~60 % RUN / ~40 % BUILD. Profil recherché : operator-builder — capable de mener seul des investigations complexes et de livrer du code, des détections et des automatisations de qualité production. Volet RUN — opérer le SOC (priorité) Triage, classification et priorisation des alertes (Splunk, CrowdStrike, Wiz, AWS) Investigations de bout en bout : endpoints, cloud, identités, SaaS, workloads, infra — collecte de preuves, timeline, root cause Pilotage de la réponse à incident : containment, remediation, post-mortems Point d'escalade pour les analystes juniors (revue d'analyses, partage de connaissance) Exploitation du SOC agentique pour absorber le volume de signaux faibles Documentation rigoureuse de chaque investigation Volet BUILD — faire progresser le SOC Detection engineering : conception et optimisation de recherches Splunk (SPL), nouveaux use cases (AWS/IAM, EKS/K8s, workloads), réduction du bruit Qualité de la donnée & pipeline : intégration de sources de logs, parsing, normalisation (CIM), data models, performance Automatisation : workflows Torq/SOAR, scripts et intégrations API (Python, Bash, GitHub Actions) SOC agentique : contribution à son évolution (workflows d'investigation, corrélation, enrichissement) Reporting & dashboards, cloud security (Wiz, AWS/EKS), threat hunting (CTI/OSINT), capitalisation (runbooks, playbooks, standards)

Résumé de la missionL'entreprise place l'Intelligence Artificielle au cœur de sa stratégie de transformation et accélère fortement l'adoption de solutions Data & IA générative auprès de ses collaborateurs. Son Centre d'Expertise Data & (Gen)AI, composé de plus de 200 personnes, accompagne l'ensemble de l'organisation dans cette démarche. Au sein de l'équipe, la mission consiste à prendre le rôle de Lead Front-End & UX Engineering, avec pour objectif principal d'accélérer l'adoption des solutions IA tout en garantissant une expérience utilisateur cohérente, intuitive, accessible et conforme aux standards de l'entreprise. Principales responsabilitésDéfinir la stratégie UX/UI et Front-End de la Data Platform et des produits IA. Cartographier les parcours utilisateurs et les différents personas, en collaboration étroite avec les Product Managers. Harmoniser l'expérience utilisateur sur l'ensemble des produits Data & IA afin d'éviter la multiplication d'interfaces disparates. Créer et faire évoluer un Design System dédié à la Data & IA, en s'appuyant sur le Design System existant de l'entreprise. Piloter les développements Front-End des produits internes et faire le lien entre conception UX et réalisation technique. Promouvoir une approche « Seamless Experience », avec des parcours simples, fluides et cohérents. Sensibiliser les équipes produit et engineering aux bonnes pratiques UX et aux principes de design, notamment l'affordance et les signifiers. Collaborer avec les Software Engineers, Product Managers, Product Marketing et Customer Success pour concevoir les interfaces liées aux agents IA, dashboards et hubs. Profil recherchéLe poste s'adresse à un profil senior (5 ans ou plus) disposant d'une solide expérience en UX/UI sur des produits techniques, plateformes Data ou environnements B2B SaaS complexes. Les compétences clés recherchées sont : Maîtrise de la conception de parcours utilisateurs et personas. Expérience significative dans la création et le déploiement de Design Systems. Bonne compréhension technique du Front-End (React, Vue.js ou frameworks similaires), avec une capacité à encadrer des développeurs. Leadership et capacité à faire évoluer les pratiques UX dans un environnement fortement orienté engineering. Portfolio démontrant une capacité à simplifier des workflows techniques complexes et à appliquer une approche centrée utilisateur. Forte autonomie, capacité à définir une vision et la mener de bout en bout. Anglais courant indispensable, à l'écrit comme à l'oral.

Nous recherchons un Digital Workplace Engineer pour intervenir sur la gestion et l'évolution d'un environnement Digital Workplace / Endpoint. Le consultant sera en charge de l'administration du parc de postes de travail, du déploiement et de la sécurisation des endpoints, du traitement des incidents complexes ainsi que de l'automatisation des tâches d'administration. MissionsAdministrer et maintenir Microsoft Intune / MDM. Administrer et maintenir MECM / SCCM. Gérer et déployer les postes Windows 10/11. Participer aux projets de migration et de modernisation du poste de travail. Administrer les équipements Apple via JAMF. Déployer et maintenir les configurations et politiques de sécurité des postes. Assurer le traitement des incidents et demandes N2/N3. Réaliser les diagnostics et analyses de causes racines. Utiliser ServiceNow pour le suivi des incidents, demandes et changements. Développer et maintenir des scripts PowerShell. Automatiser les tâches récurrentes d'administration et d'exploitation. Participer à l'amélioration continue et à la standardisation de l'environnement Workplace. Produire et suivre les indicateurs liés au parc et à sa conformité. Documenter les procédures, modes opératoires et solutions techniques. Microsoft Intune / MDM MECM / SCCM PowerShell Windows 11 JAMF / Apple ServiceNow Active Directory Administration et gestion d'un parc Endpoint / Workplace Déploiement et configuration des postes Support technique N2/N3

Contexte & Environnement : Dans le cadre du renforcement des équipes Data d'un acteur majeur du secteur du Luxe et de la Haute Couture, nous recherchons un(e) Tech Lead/ Expert Power BI pour concevoir, optimiser et piloter des solutions décisionnelles stratégiques. 📌 Détails de la mission Intitulé du poste : Data Engineer / Expert Power BI Secteur : Luxe & Maison de Prestige Lieu : Paris (Rythme : 3j sur site / 2j en télétravail) TJM max : 450 € / jour Date de démarrage : 14/09/2026 Durée : 12 mois (Renouvelable) 🎯 Missions & Responsabilités Conception & Modélisation : Développer, modéliser et optimiser des rapports et dashboards complexes sous Power BI. Engineering Data : Structurer les flux de données (ETL/ELT) pour garantir la qualité, la fiabilité et la performance des modèles décisionnels. Accompagnement Métier : Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour analyser leurs besoins et les traduire en indicateurs clés de performance (KPIs) percutants. Performance & Maintenance : Optimiser les requêtes (DAX, SQL) et veiller à la bonne gestion des espaces de travail / jeux de données.

À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover 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 grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre 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 de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.

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.

MissionsAu sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d'une grande entreprise du secteur financier. Attention : nous ne recherchons pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions en tant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principalesAdministrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production

Contexte de la missionOrion est une plateforme SaaS interne permettant aux équipes marketing de configurer, lancer et gérer des services sur différents marchés et lignes de services, sans support technique. Votre rôle portera sur le cœur de la plateforme et sa couche d'intégration : système de modules, connecteurs et API permettant de transformer le lancement d'un service sur plusieurs marchés en un exercice de configuration plutôt qu'en un projet de six mois. L'environnement comprend notamment : Des modules de services pluggables. Des Web Components intégrables. Des parcours de configuration pilotés par des machines à états. Des intégrations avec un écosystème composé de CMS, plateformes e-commerce, CRM et plateformes data. Il s'agit d'un rôle orienté plateforme, dont les utilisateurs sont d'autres ingénieurs, les équipes métier et les services eux-mêmes. Le succès se mesure notamment à la capacité à intégrer de nouveaux services beaucoup plus rapidement que lors des premiers déploiements, avec l'ambition de générer une amélioration de 10x plutôt que de 10 %. ResponsabilitésConstruire le cœur de la plateformeConcevoir et implémenter les primitives de la plateforme. Développer le modèle de contenu à plusieurs niveaux : templates → masters → instances. Mettre en place l'édition basée sur les rôles. Concevoir les workflows de revue et de publication. Développer des parcours UX pilotés par des machines à états afin de simplifier les configurations complexes. Piloter la couche d'intégrationConstruire les connecteurs et API permettant aux nouveaux services de se connecter à Orion. Intégrer Orion à l'écosystème technologique global. Concevoir une architecture modulaireFaire évoluer le monorepo composé du cœur de la plateforme et de modules de services pluggables. Permettre l'ajout de nouvelles catégories de services via des patterns réutilisables plutôt que par une réécriture complète. Concevoir des solutions capitalisant sur les développements existants. Développer des expériences intégrablesConcevoir et faire évoluer la couche Web Components permettant de déployer les services configurés dans Orion sur des sites web et plateformes externes. Faire évoluer l'architectureContribuer aux décisions d'architecture et les challenger via le processus de RFC. Formaliser et documenter les choix techniques. Garantir la qualitéMaintenir des standards élevés de qualité de code, de tests et de documentation. Garantir la stabilité de la plateforme et limiter les régressions. Compétences techniques indispensablesReactMaîtrise avancée de la conception d'interfaces complexes et performantes, notamment : Machines à états pour les parcours UX, XState ou équivalent. Patterns de conception de composants et design systems, notamment Tailwind et ShadCN. Web Components, architectures intégrables et micro-frontends. Optimisation des performances. Frameworks de test : Jest, React Testing Library, Playwright. JavaScript, TypeScript et Node.jsSolide expertise en développement Full Stack moderne. Conception et versioning d'API consommées par d'autres équipes : REST/OpenAPI et GraphQL. Maîtrise des patterns asynchrones et event-driven. Authentification et autorisation à grande échelle : JWT, OAuth, RBAC. Architecture logicielleConception de systèmes sur lesquels d'autres équipes peuvent construire. Architecture hexagonale, ports et adaptateurs, ou approche comparable de séparation des responsabilités. Monorepo modulaire et gestion des dépendances. Points d'extension, systèmes de plugins ou SDK permettant à d'autres développeurs de s'appuyer sur les abstractions existantes. Architecture serverless sur GCPExpérience pratique du développement et du déploiement d'applications serverless sur Google Cloud Platform, notamment : Cloud Run et Cloud Functions. API Gateway. Cloud Storage. Cloud SQL PostgreSQL. Cloud Firestore. Compétences fortement souhaitéesMaturité dans la conception d'API : versioning, rétrocompatibilité, dépréciation et évolution sans rupture pour les systèmes consommateurs. Multi-tenancy : isolation, configuration et montée en charge pour plusieurs marchés ou clients. Design systems : design tokens et pipelines automatisés de Figma jusqu'à la production. Développement agentique ou assisté par IA, avec une approche coding-first. Observabilité : instrumentation des applications et composants pour faciliter l'identification et le suivi des incidents. CI/CD et Infrastructure as Code : pipelines CI/CD et Terraform pour les tests automatisés, le déploiement et la gestion de l'infrastructure. Sécurité applicative : principes de sécurité des applications web et pratiques de secure coding. BonusExpérience dans le retail ou dans de grandes organisations multi-marques. Connaissance des standards et bonnes pratiques d'accessibilité. Expérience en optimisation des performances front-end à grande échelle. Profil recherché Les certifications pertinentes, notamment Google Cloud Certified Professional, sont un plus. Expérience5 ans ou plus d'expérience dans le développement et le lancement d'applications web prêtes pour la production. Expérience avérée dans la construction et le déploiement d'applications serverless sur GCP. Expertise en React, Node.js et JavaScript/TypeScript moderne. Expérience sur des produits de type plateforme, developer-facing ou infrastructure, utilisés par d'autres ingénieurs ou équipes. Expérience dans des environnements de développement Agile. Maîtrise d'outils de gestion de versions tels que Git. Soft skillsVision système : rechercher les patterns avant les solutions spécifiques et savoir faire preuve de pragmatisme lorsque cela est nécessaire. Communication et collaboration : excellentes capacités écrites et orales ; capacité à rédiger et relire des RFC et à expliquer les compromis techniques à des interlocuteurs techniques et non techniques. Ownership : capacité à définir l'approche, prendre les décisions et assumer les résultats au sein d'une petite équipe autonome. Pragmatisme : volonté de livrer rapidement, progressivement et de manière itérative, tout en allant en profondeur lorsque nécessaire. Leadership et mentorat : montrer l'exemple, accompagner les autres développeurs et contribuer à faire progresser l'équipe. Très bonne communication en anglais indispensable. Le français est un plus. Télétravail2 jours par semaine.