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Contexte Objet de la prestation - Concevoir, mettre en place et exploiter une infrastructure basée sur Kubernetes. – Créer et maintenir des clusters Kubernetes hautement disponibles dans plusieurs environnements. - Gérer l'infrastructure à l'aide de l'approche « Infrastructure as Code » (Terraform, Ansible). - Exploiter des services de plateforme partagés tels qu'ArgoCD, API Gateway, Vault, les bases de données, les d'observabilité, Harbor et les composants de la plateforme d'IA. - Administrer la gestion des identités et des accès via Keydoak (OIDC, OAuth2, SAML, RBAC). - Mettre en place et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows GitOps et les capacités de libre-service pour les développeurs. - Garantir la sécurité, la fiabilité, la surveillance, la sauvegarde, la reprise après sinistre et l'excellence opérationnelle de la plateforme. – Définir et promouvoir les normes d'ingénierie, les meilleures pratiques de déploiement et la gouvemance de la plateforme. - Accompagner les équipes fonctionnelles sur Kubemetes, le DevOps, les technologies cloud-native et les pratiques d'ingénierie de plateforme. - Collaborer étroitement avec les équipes produit via un modèle

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public à Genève en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Data & Intégration. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Data science, vous collectez les données pertinentes, les nettoyez et les préparez pour l'analyse, puis appliquez des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour en extraire des informations utiles. Vous développez des modèles de data science et d'IA (Deep Learning, Computer Vision, langage naturel, Reinforcement Learning ou autres méthodes avancées selon les besoins du projet). Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données). Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations. Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats. Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation. Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production. Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes. Démarrage prévu en janvier 2027.

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement de développement FULLSTACK dans le cadre du développement d'une application permettant d'automatiser la gestion d'alertes DLP basés sur la solution Varonis SaaS. --> Responsabilités Développement d'application Compréhension des besoins et exigences techniques afin de développer une application interne permettant la gestion d'appels API Développement de l'intégration des API REST permettant l'automatisation de la collecte et l'analyse de données Analyse de l'existant et définition de la stratégie de migration Reprise du suivi des cas d'usage des modèles LLM sur la base de prompt permettant d'affiner les détections de données Travail en collaboration avec les équipes IT et Sécurité pour la mise en place des actions correctives. Documentation et mise à jour la documentation existante sur github ainsi qu'avec des livrables, afin d'assurer un transfert des connaissances. Effectuer un reporting régulier sur l'avancement des projets. Optimisation de la performance, la sécurité et la qualité du code. Compétences techniques : Python avancé : programmation orientée objet, framework FastAPI, modularisation, gestion des dépendances et traitement des erreurs. Intégration d'API REST : JSON, pagination, gestion des quotas, reprises sur erreur et idempotence. Authentification et sécurité des API : OAuth 2.0/SAML (SSO), certificats, secrets et tokens. Industrialisation : Github, CI/CD, packaging Python et gestion des environnements. Migration et refactoring de scripts Python, PowerShell et SQL vers une application industrielle et scalable. Création du Front utilisateur permettant l'industrialisation des processus (HTML, Javascript, REACT) Sécurisation des données : chiffrement, contrôle d'accès et non-exposition des secrets. Observabilité : journalisation, métriques, alertes et traçabilité des traitements. Maîtrise de SQL et expérience des bases Microsoft SQL Server. Intégration de modèle IA/LLM et Prompt engineering Compétences appréciées : Compréhension et appétence des concepts liés à la protection des données (RGPD, PCI-DSS) Compréhension des concepts sécurité liés au cloud (Microsoft Azure O365) Connaissance des services de conteneurisation (Kubernetes, Openshift) en vue d'une migration future Collaboration •Travail en étroite collaboration avec différentes équipes pour comprendre les exigences et fournir des solutions adaptées. •Participation aux revues de code et contribuer à l'amélioration des normes et des bonnes pratiques de codage. Documentation •Rédaction et maintient d'une documentation à jour (guides utilisateurs, spécifications techniques, documentation API).

Senior Site Reliability Engineer (SRE) - Plateforme de Paiement (H/F) Intitulé du poste: Tech Lead SRE Expérience requise: 8 ans d'expérience minimum (SRE, DevOps, Cloud Engineering) Langues requises: Français, Anglais courant (C1/C2) Environnement Cloud: Cloud régulé / IBM Cloud (VPC, OpenShift, HPCS, Security Manager) 1. Présentation du Contexte & du Rôle Le rôle de Tech Lead (SRE) est stratégique pour garantir la performance, la fiabilité et la sécurité des environnements de production supportant une plateforme de paiement critique opérant à l'échelle européenne. En proximité avec les équipes de développement, d'architecture, de production et de cybersécurité, vous contribuez à définir les standards de fiabilité de la plateforme et accompagnez les équipes dans l'adoption des pratiques SRE. 2. Responsabilités Principales • Fiabilité & Résilience : Garantir la disponibilité, la performance et la résilience des systèmes en ligne avec les SLO/SLA. • Indicateurs de Performance : Définir et piloter les indicateurs de fiabilité (SLI, SLO, Error Budgets). • Observabilité & Monitoring : Concevoir et faire évoluer les solutions d'observabilité, de monitoring et d'alerting. • Automatisation & IaC : Automatiser les déploiements, l'exploitation et l'administration des infrastructures via l'Infrastructure as Code (IaC). • Gestion d'Incidents : Piloter les incidents critiques, conduire les analyses de causes racines (RCA) et les post-mortems. • Sécurité Opérationnelle : Développer et maintenir les contrôles de sécurité (IAM, ACL, Firewall, VPN, IPSEC, gestion des secrets). • Architecture & Revues : Formaliser les architectures et contribuer aux revues d'exploitabilité et de résilience. • Accompagnement Dev : Accompagner les équipes de développement dans l'amélioration de la qualité opérationnelle des applications. • Conformité & Normes : Assurer la conformité avec les référentiels PCI-DSS, DORA, ISO 27001 et IBM FS Cloud. • Mentorat & Culture : Contribuer à la montée en compétence des ingénieurs SRE et à la diffusion des bonnes pratiques. 3. Compétences Techniques & Intégration de l'IA • Langages & Automatisation : Terraform, Python, Bash, Helm, Ansible • Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes, OpenShift • Sécurité & DevSecOps : Bonnes pratiques cybersécurité, maîtrise des référentiels OWASP, tests SAST/DAST, gestion des ACL • Cloud & Environnement Régulé : Expérience Cloud, idéalement IBM Cloud (VPC, OpenShift, IAM, HPCS, Monitoring, Logs, Secret Manager...) • IA Générative appliquée à l'Ingénierie : Utilisation d'outils d'IA générative (Claude ou équivalent) dans un contexte professionnel ; appétence pour les agents spécialisés et l'IA appliquée aux activités SRE, DevOps et IaC pour accélérer le développement, la standardisation et l'exploitation. • Compétences appréciées (un plus) : PostgreSQL, Kafka, MongoDB, VSI Red Hat Linux, Object Storage, Certification IBM Cloud SRE 4. Profil Recherché & Soft Skills • Formation : Diplôme d'ingénieur ou Master 2 en informatique. • Expérience : 8 ans d'expérience minimum en SRE, DevOps, Cloud Engineering, Infrastructure Engineering ou Production Engineering sur des plateformes critiques à forte exigence de disponibilité. • Savoir-être & Leadership : Clarté à l'écrit comme à l'oral, travail collaboratif, capacité d'analyse et de résolution de problèmes complexes sur des environnements distribués. • Langues & Secteur : Français courant, Anglais courant (C1/C2). Une expérience dans les secteurs du paiement, de la finance ou d'environnements réglementés est fortement appréciée.

Contexte : Notre client recherche un Chef de Projet pour rejoindre le département Innovation Lab, Développement, Expertise et Accélérateurs afin de mener des projets de développements informatiques pour les entreprises du Groupe. Les expertises de l'équipe couvrent : Développement d'applications : Angular, React, VueJS, Quarkus, Spring Boot, Java, PHP. Développement de solutions d'IA. Développement d'applications Low-Code / No-Code : Power Platform (Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agent, AI Builder). Développement de sites web avec CMS : WordPress, SharePoint Online. MISSIONS Le Chef de Projet sera rattaché au pôle Projets du département. Il travaillera avec le responsable du pôle et en proximité avec les développeurs des centres d'expertise du département. Il sera responsable de la gestion des projets digitaux commandés par les entreprises du Groupe, de la phase de conception à la phase de livraison, en respectant les contraintes de qualité, coût, délai et sécurité. Polyvalent, le Chef de Projet sera également amené à jouer un rôle de PMO. Missions principales – Gestion de projets digitaux Analyser les besoins des métiers et des DSI du Groupe et proposer des solutions adaptées basées sur les expertises du pôle. Organiser et animer les ateliers de spécifications fonctionnelles et techniques des solutions à développer. Rédiger les cahiers des charges et les documents de suivi des projets. Coordonner les équipes de développement internes et externes au quotidien. Assurer le respect des normes de sécurité du Groupe et des bonnes pratiques. Effectuer les tests et les recettes des applications. Gérer les éventuels incidents ou anomalies. Assurer la livraison des projets dans les délais et le budget impartis. Garantir la satisfaction des DSI et de leurs métiers. Accompagner le déploiement des applications en production. Assurer une veille technologique et concurrentielle sur les tendances et innovations du secteur digital. Missions complémentaires – Pilotage PMO Suivre un portefeuille de projets transverses. Construire des roadmaps avec le management. Animer des comités de pilotage pour veiller au bon déroulement de la roadmap définie. Animer des collectifs d'utilisateurs et d'ambassadeurs des solutions. Communiquer sur les livrables.

Notre client, un fonds d'investissement quantitatif, renforce son équipe IT Core Platform. Cette équipe travaille à côté des équipes infrastructure et fournit des services et briques AWS partagés aux équipes plateforme métier (Data Platform / data lake, ML Platform / MLOps). Le cloud est puissant mais encore inégalement mature, et les utilisateurs manquent d'outillage. La mission consiste à en faire une developer experience self-service, pensée comme un produit. Missions Concevoir et faire évoluer la core platform AWS, avec des garde-fous et des defaults sensés : gouvernance multi-comptes (Organizations, SCPs, IAM) déploiement de stacks piloté par manifest (quel stack de quelle équipe dans quel compte) modules Terraform réutilisables et documentés Industrialiser une CI/CD abstraite sur Jenkins et GitLab CI avec runners hébergés sur AWS : templates et golden paths qui épargnent la plomberie aux équipes Construire l'outillage FinOps : stratégie de tagging, budgets, alertes et visibilité des coûts par équipe Contribuer à la roadmap User Experience à 12 mois : Onboarding & accès : process d'accès rapide et sans friction Dev & debug : debugging interactif temps réel compatible avec les contraintes infosec, réduction du cold start Docker, monitoring dans l'IDE Environnements : base images optimisées, gouvernance des images Docker, drivers NVIDIA récents, package registry Compute : contournement de la congestion GPU régionale (multi-cloud, Kubernetes sur instances réservées, multi-région), cold start des petits jobs, profiling perf/coût Développement assisté par IA : packaging et support d'assistants IA (Copilot, Claude Code) Sandbox : environnement d'expérimentation sécurisé, lifecycle des ressources, chemin clair vers la prod Produire documentation et formations, puis suivre l'adoption et la satisfaction des utilisateurs

Pour un acteur majeur du retail spécialisé, vous accompagnez la transformation du modèle Data ainsi que le développement et l'industrialisation d'une plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Le projet vise à accélérer la valorisation de la donnée, à moderniser les pratiques de Data Engineering et à préparer les nouveaux usages liés à l'intelligence artificielle et à l'IA générative. Intégré à une équipe Data, vous travaillez en étroite collaboration avec les Product Owners, les architectes, les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions Data, de la conception à la mise en production, dans un environnement agile et exigeant. Vos responsabilités : - Concevoir, développer et maintenir les pipelines et les flux d'alimentation de données sur Google Cloud Platform. - Réaliser les transformations et les modélisations de données avec BigQuery et dbt. - Participer à la conception et à l'industrialisation des architectures et des traitements Data. - Contribuer aux ateliers de cadrage, à l'analyse des besoins et à la rédaction des spécifications techniques. - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements développés. - Réaliser les tests unitaires, participer aux phases de recette et accompagner les mises en production. - Optimiser les traitements et les coûts d'exploitation dans une démarche FinOps. - Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement et d'industrialisation. - Contribuer au partage de connaissances et accompagner la montée en compétences des équipes. Livrables attendus : - Pipelines et flux de données développés, testés et industrialisés sur GCP. - Modèles de données et transformations développés avec dbt et BigQuery. - Documentation technique, spécifications et dossiers de conception des solutions mises en œuvre. Environnement technique : Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Storage, Composer, dbt, SQL, Git, Airflow, Python, Stambia / Semarchy XDI et CI/CD.

Maîtrise de Java (21+), Python (FastAPI, Django), Spring Boot / Spring WebFlux, architecture hexagonale et DDD Maîtrise d'Angular (versions récentes) et des kits de développement internes (Condor, JRAF) Bonne connaissance du modèle SOA / Webservices REST Connaissance des outils CI/CD (Jenkins, Ansible) et conteneurisation (Docker/Kubernetes) Connaissance des outils de tests automatisés (JUnit, Mockito, Cypress, Pytest) Connaissance du gestionnaire de source GIT Connaissance sur Azure et l'utilisations des ressources Azure La mission consiste à assurer le rôle de développeur FULL STACK senior avec des contributions sur l'ensemble des projets d'intelligence artificielle développés pour le compte du métier et des projets DATA. Ce poste exige au-delà des compétences techniques, des expériences en mode de travail agile, une bonne communication, une capacité de synthèse et une compréhension fine des enjeux techniques comme métier. La mission consiste à assurer les phases suivantes des différents projets DATA et IA en cours : Interprétation et conception des briefs techniques Développement et paramétrage Test et contrôle qualité et production Documentation technique

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé à Châtillon un Data Engineer BI confirmé à senior (4 à 10 ans d'expérience selon le code profil), avec au moins 5 ans d'expérience en Data. Objectif global Concevoir, développer et livrer des pipelines de données et des produits analytiques sur Azure et Databricks, ainsi que des tableaux de bord sous Power BI. Livrables attendus La fiche de mission prévoit la livraison des développements et de la documentation technique, notamment les dossiers d'analyse technique et les release delivery notes, ainsi que la réalisation de tableaux de bord Power BI. Le champ « Livrable » du résumé ne précise pas de livrable distinct. Compétences techniques • Data — minimum 5 ans. • Databricks — expert, impératif — minimum 3 ans. • Azure — confirmé, impératif — minimum 3 ans. • Spark — expert, impératif — minimum 3 ans. • Python — minimum 5 ans. • SQL — minimum 5 ans. • Power BI — confirmé, impératif — minimum 3 ans. • Maîtrise de la CI/CD et d'Azure DevOps — minimum 3 ans. • Connaissance des outils Agile (Jira) et expérience de travail en mode Agile — minimum 1 an. Le profil doit être polyvalent et disposer d'une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, Python et SQL, ainsi que de compétences en Power BI. Une première mission en Supply Chain ou en logistique est un atout. Connaissances linguistiques Français courant impératif. Aptitudes personnelles Force de proposition, rigueur, réactivité et bon relationnel. Description détaillée Contexte de la mission La DSI du client joue un rôle central dans sa transformation numérique. La mission contribue à des projets stratégiques et innovants qui répondent aux enjeux métiers. Rattachée à la Direction des SI Mutualisés, l'équipe Data Lab accompagne un programme de modernisation du système d'information sur les sujets Data, IA et Analytics. Vous rejoignez la Data Factory, qui réunit les équipes de la DSI et les Directions Data métiers. Elle conçoit, développe et déploie des produits analytiques pour les fonctions support, la logistique, les points de vente et les consommateurs. L'organisation Agile est structurée en domaines et squads. Vous intégrez la squad Équipement de la Maison, qui développe des cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Data fondée sur Azure et Databricks. Activités principales • Concevoir et construire des pipelines pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake. • Développer des notebooks Databricks pour les traitements avancés de données. • Mettre en œuvre des solutions de Cloud Data Warehousing, optimiser les traitements et affiner les performances des requêtes SQL. • Rédiger la documentation technique, dont les dossiers d'analyse technique et les release delivery notes. • Réaliser des revues de code pour assurer la qualité et l'application des bonnes pratiques. • Concevoir et exécuter des tests unitaires. • Réaliser des tableaux de bord sous Power BI. • Livrer les développements dans un environnement DevOps qui intègre les processus CI/CD et les outils associés. Conception • Concevoir l'architecture technique nécessaire à la valorisation des données et les solutions qui permettent de les traiter. • Apporter l'expertise technologique nécessaire pour développer les solutions data adaptées à chaque cas d'usage. • Définir ou réaliser les croisements de données et les travaux de validation, de correction et de qualité nécessaires. • Documenter et tenir à jour les référentiels et catalogues de données avec les architectes d'entreprise Data. Conseil • Organiser les données en tenant compte de leur cycle de vie et identifier précisément les sources à utiliser. • Vérifier la cohérence de l'intégration des données dans les projets accompagnés et le respect des exigences de traitement et de sécurité. • Appliquer et documenter la gouvernance des données avec l'architecte d'entreprise Data. • Référencer les données et suivre leur bon usage. Modalités de la mission • Démarrage souhaité dès que possible et au plus tard à la mi-décembre 2026. • Lieu de réalisation à Châtillon. • Trois jours de présence obligatoire sur site par semaine. • Aucun déplacement à prévoir et aucune astreinte. Processus d'entretien Un premier entretien a lieu sur Teams. Il est suivi d'un test technique en présentiel sur site pour valider les compétences du candidat. Si vous êtes intéressé par cette mission, merci de nous transmettre votre CV au format Word, avec votre disponibilité et vos prétentions salariales ou votre tarif journalier si vous êtes indépendant ?

Au sein d'une équipe en charge de systèmes transactionnels critiques, vous interviendrez en tant qu'Ingénieur QA Technico-Fonctionnel Junior sur des activités de tests fonctionnels, d'automatisation et de validation Back-End/API. Vos principales missions seront de : Participer à la conception et à l'exécution des stratégies et cas de tests Réaliser des tests fonctionnels, automatisés et de non-régression Reproduire, analyser, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution Contribuer à la validation des releases et à la qualité des mises en production Participer à l'automatisation des tests, notamment avec Python Analyser les flux applicatifs et comportements Back-End/API Produire une documentation et un reporting clairs sur les tests, anomalies et risques Utiliser des outils d'IA pour améliorer la conception des tests, l'analyse d'anomalies, la documentation et l'automatisation Collaborer avec les développeurs, Business Analysts, QA et équipes projet

À la fois référent technique, manager et chef de projet, vous intervenez notamment sur les sujets suivants :Définir et faire évoluer l'architecture Data : ingestion, stockage, modélisation et exposition des données. Participer à la transformation de la plateforme actuelle et accompagner les réflexions autour des environnements Cloud Azure et Microsoft Fabric. Encadrer techniquement un Data Engineer et piloter plusieurs ressources externes. Organiser et prioriser les activités de l'équipe, accompagner sa montée en compétences et garantir la qualité des développements. Challenger les prestataires externes, aussi bien sur les choix techniques que sur la qualité des livrables, les délais et les coûts. Superviser le développement et l'industrialisation des pipelines et modèles de données. Garantir les bonnes pratiques en matière de qualité de code, tests, performance, documentation et maintenabilité. Intervenir sur les problématiques de qualité et de gouvernance de la donnée. Jouer le rôle d'interface entre les équipes techniques et les métiers, avec une réelle capacité à vulgariser les problématiques Data auprès d'interlocuteurs non techniques. Participer aux futurs projets du groupe autour de l'Intelligence Artificielle, notamment sur des réflexions liées aux agents IA. Vous évoluez notamment autour des technologies et concepts suivants :Python, SQL, ETL/ELT, Talend, SSIS, Azure, Data Warehouse, Data Lake, modélisation en étoile, orchestration, DevOps, BI et Microsoft Fabric. La maîtrise de l'ensemble de cette stack n'est pas indispensable. Le groupe recherche avant tout une personne disposant d'un socle Data Engineering solide, capable de prendre du recul sur l'architecture et de challenger les solutions existantes.

L'Ingénieur QA technico-fonctionnel senior participera à la définition des objectifs de test, du périmètre, des critères d'acceptation et de la couverture des tests fondée sur les risques. Il veillera à valider le comportement fonctionnel des applications à travers des tests manuels et automatisés. Le poste nécessite la capacité de piloter les activités de test avec un minimum de supervision et d'assurer une visibilité claire sur l'avancement, les risques, la couverture des tests et les résultats obtenus. L'équipe Trading Systems est répartie entre Porto et Paris et assure le support d'applications de trading critiques, notamment Optiq®, la plateforme de négociation d'Euronext. Le poste implique une collaboration étroite avec les développeurs, les business analysts, les responsables d'équipe, les chefs de projet et les autres intervenants QA, afin de maintenir un haut niveau de fiabilité, d'efficacité et de qualité des livrables. Services et livrables - Stratégie de test et pilotage QA senior Élaborer et mettre en œuvre des stratégies de test complètes pour les tests autonomes. Définir les objectifs de test, le périmètre et les critères d'acceptation. Identifier et prioriser les cas de test en fonction des risques et de leur impact métier. Piloter les activités de test avec un minimum de supervision. Contribuer à la définition d'approches QA efficaces dans des contextes complexes de tests backend et API. - Exécution des tests, gestion des anomalies et reporting Exécuter des tests manuels et automatisés afin de valider le comportement fonctionnel des applications. Reproduire, analyser, documenter et suivre les anomalies. Assurer le suivi des correctifs et vérifier la résolution des anomalies. Fournir un reporting clair sur l'avancement, les risques, la couverture des tests et les résultats obtenus. Préparer les validations avant mise en production et contribuer à la prise de décision en matière de qualité. - Automatisation, outillage et contribution technique Contribuer à l'extension de la couverture des tests automatisés et à son amélioration continue. Utiliser Python, Linux, Git, les pipelines Jenkins, le BDD (Behavior-Driven Development), Xray/Jira et les outils associés pour soutenir les activités de test. Contribuer aux ressources de test backend/API, à la préparation des données de test et, si nécessaire, aux validations liées aux bases de données. Exploiter les outils d'intelligence artificielle (IA) pour faciliter la conception des tests, la génération de cas de test, l'analyse des anomalies, la documentation, le reporting, le développement de tests automatisés et la recherche d'informations techniques. - Collaboration, accompagnement et amélioration des processus Collaborer étroitement avec les développeurs, les business analysts, les responsables d'équipe et les chefs de projet. Accompagner les membres juniors de l'équipe et contribuer à leur montée en compétences sur les pratiques QA. Participer à l'amélioration continue des processus QA, des standards et des pratiques d'automatisation. Promouvoir une approche structurée des tests, la traçabilité et des pratiques de livraison axées sur la qualité.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses capacités Data et IA, Sanofi souhaite renforcer ses équipes avec un profil senior capable de contribuer à l'industrialisation de pipelines data et au développement d'agents IA. Les solutions développées ont vocation à être utilisées à grande échelle, potentiellement par près de 100 000 collaborateurs à travers l'entreprise. Elles doivent permettre de simplifier l'accès à des systèmes et données complexes et de fluidifier les processus du quotidien, notamment dans les domaines suivants : Finance et paiements ; Industrie et opérations ; Commerce ; Logistique ; Support IT ; Gestion des incidents. La mission se situe à l'intersection de la Data Engineering, de la Data Platform et de l'Agentic AI. Objectifs de la missionLe consultant contribuera à : transformer et structurer les données utilisées par les solutions IA ; concevoir et développer des pipelines de données robustes ; industrialiser les flux et les plateformes data jusqu'à leur mise en production ; développer des agents IA et des interfaces conversationnelles connectés aux données et systèmes internes ; rendre les processus métiers plus simples, rapides et fluides ; garantir la fiabilité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions développées ; accompagner le passage de prototypes ou expérimentations IA vers des solutions utilisables en production. Principales responsabilitésLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : analyser les besoins techniques et métiers liés aux projets Data et IA ; concevoir l'architecture des pipelines et des flux de données ; développer, maintenir et optimiser les pipelines data ; travailler sur des environnements Snowflake et dbt ; préparer les données nécessaires à l'alimentation de modèles, d'agents et d'interfaces IA ; participer à la conception d'agents capables d'interagir avec les données et les systèmes de l'entreprise ; mettre en place les bonnes pratiques d'industrialisation, de déploiement et de supervision ; contribuer à la qualité, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données ; collaborer avec les équipes Data, IA, Architecture, IT, métiers et sécurité ; documenter les solutions et accompagner leur adoption par les utilisateurs. Environnement techniqueCompétences indispensablesData Engineering ; Snowflake ; dbt ; conception et développement de pipelines data ; industrialisation et mise en production de plateformes ou produits data ; compréhension des architectures Data et IA ; expérience concrète sur des projets d'IA générative ou d'Agentic AI. Compétences complémentaires appréciéesPython et SQL ; AWS ; Airflow ou outils d'orchestration similaires ; APIs et intégration de systèmes ; architectures cloud ; RAG, LLM ou interfaces conversationnelles ; observabilité, CI/CD et pratiques DevOps ; sécurité et gouvernance des données. Compétences / Qualités indispensables : date engineering, python, aws, ia agentique

Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.