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Contexte de la mission • Intervention sur un programme IA déjà déployé en environnement de production • Audit et validation des choix d'architecture réalisés sur plusieurs cas d'usage IA • Collaboration avec des équipes internationales intervenant sur les projets • Enjeu d'industrialisation et de sécurisation des solutions existantes Votre rôle au quotidien • Analyser l'architecture IA actuelle et identifier les points d'amélioration • Challenger les orientations techniques et les choix technologiques retenus • Évaluer les risques liés à la sécurité, la gouvernance et la gestion des données • Accompagner les équipes dans la définition des meilleures pratiques et recommandations Environnement technique • Microsoft AI Foundry et Azure OpenAI • Copilot Studio au cœur des réflexions d'évolution de la plateforme • Technologies IA générative, LLM et approche RAG • Écosystème Low Code / No Code à évaluer et challenger

Le contexteDans le cadre du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution d'un environnement Big Data / Datalake décisionnel, nous recherchons un(e) Ingénieur Data Spark/Scala – Gestion courante afin d'accompagner l'un de nos clients sur des enjeux de suivi d'exploitation, correction d'incidents et évolution de traitements Data. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : Assurance 🛡️ Organisation : Équipe de Gestion Courante Décisionnel au sein de la Direction des Études Enjeux : Assurer le maintien de la qualité de service sur un périmètre applicatif décisionnel développé en Spark/Scala, en assurant le suivi des traitements, la résolution des incidents et la mise en œuvre des évolutions. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Assurer le suivi quotidien des traitements en Spark/Scala ➞ Analyser et corriger les incidents fonctionnels, avec leurs éventuelles reprises de données ➞ Réaliser les évolutions confiées sur le périmètre ➞ Tester les corrections d'incidents et les développements réalisés ➞ Mettre à jour la documentation et assurer la mise en production des corrections et développements Ton environnementTechnologies : Spark, Scala, Hadoop, Hive, HDFS, YARN, Oozie, Parquet, Kafka, Spark Streaming, MongoDB, JSON, Avro Outils : Cloudera, Git Bases de données : Oracle

Contexte : Les modalités Lieu : Dijon Télétravail : Jusqu'à 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Durée : Mission longue Les missions attendues par le Consultant IA – Python & LLM (H/F) : Nous cherchons un consultant IA pour accompagner un de nos clients dans la conception et l'industrialisation de ses solutions d'Intelligence Artificielle. Venez développer les architectures de demain (RAG, agents IA) au sein d'un environnement cloud moderne et ambitieux. Vos missions Concevoir, développer et déployer des applications d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Mettre en œuvre et optimiser des architectures avancées (RAG, agents IA) en utilisant LangGraph et Google ADK. Assurer l'industrialisation et l'intégration de ces solutions innovantes au sein d'environnements Cloud. Garantir la performance, la robustesse et la scalabilité des modèles LLM déployés en production.

Dans le cadre d'un projet de transformation d'envergure dans le secteur bancaire, nous recherchons un Développeur Full Stack Java / React confirmé pour renforcer une équipe en charge de la refonte d'une plateforme liée au crédit. Vos missions : Participer à la conception et au développement des nouvelles fonctionnalités Échanger avec les BA / PO pour analyser les besoins et créer les User Stories / tickets Jira Développer les composants Back-End et Front-End Participer aux validations et aux revues de code Appliquer les bonnes pratiques TDD, DDD et architecture hexagonale Contribuer à la qualité et à la maintenabilité du code Stack technique : Java 21 / Spring React.js JavaScript / TypeScript Architecture Hexagonale / DDD TDD Jira Profil recherché : Développeur Full Stack confirmé – niveau 3 Solide expérience en Java / Spring et React Bonne maîtrise des architectures modernes et des pratiques de développement logiciel Une expérience fonctionnelle dans le crédit / octroi de crédit est fortement recherchée Autonomie, rigueur et capacité à travailler avec des équipes métier et techniques 📍 Localisation : Île-de-France – 100 % sur site 📅 Démarrage : septembre 2026 ⏳ Mission longue : 12 mois

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data Snowflake / Cortex confirmé pour participer au développement et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud et de ses usages autour de l'IA. MissionsConcevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT. Développer et optimiser les modèles de données sur Snowflake. Mettre en œuvre les transformations de données avec dbt. Participer à l'intégration et à l'exploitation des fonctionnalités Snowflake Cortex et des services d'IA associés. Développer des traitements Data en Python / PySpark / SQL. Participer à la mise en qualité, au contrôle et à la sécurisation des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes Snowflake. Participer à l'industrialisation et à l'orchestration des pipelines. Contribuer aux pratiques Git / CI-CD et à l'amélioration continue de la plateforme Data. Environnement techniqueSnowflake, Snowflake Cortex, dbt, SQL, Python, PySpark, Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Git, CI/CD, Power BI.

Pour l'un de nos clients grand compte situé à la Defense nous recherchons en urgence un profil technique et fonctionnel sur la partie test / recette / automatisation des plans de tests et ayant un niveau confirmé - expérimenté sur la fonction. La maîtrise des principaux services d'Azure Devops et de Sonar sont impératifs pour ce poste long terme. Expérience minimale de 5 ans Confirmé - Impératif : Azure Devops (Pipelines, Test plans, boards, etc) confirmé - Impératif : Expérience en testing fonctionnel et développement de tests automatisés

developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.

ContexteLa Direction Infrastructure de la DSI d'un groupe industriel est chargée de concevoir et d'exécuter des stratégies technologiques conformes aux objectifs de l'organisation tout en garantissant que celle-ci reste compétitive dans un paysage technologique en constante évolution. Pour ce faire, elle joue un rôle essentiel en favorisant l'innovation d'infrastructures technologiques, en concevant et en maintenant des infrastructures complexes ainsi qu'en assurant l'évolutivité, la sécurité et le respect des normes de l'industrie. De plus, elle mène des initiatives de transformation IT en tirant parti des technologies émergentes pour rationaliser les processus et optimiser les performances. Grâce à une surveillance et à une analyse méticuleuses, elle affine continuellement les systèmes et l'infrastructure pour maintenir une efficacité et une compétitivité optimales. MissionsConcevoir et industrialiser la plateforme edge-to-cloud : vous contribuez à la conception et à l'évolution de la plateforme de remontée de données industrielles, dans une logique de convergence IT/OT. Vous déclinez cette architecture en offres standardisées et réutilisables (catalogue de services, patterns de déploiement, solutions avec ou sans hardware) afin de permettre un déploiement cohérent sur des environnements industriels variés et à grande échelle. Déployer une démarche DevOps robuste et reproductible : vous mettez en place et maintenez les pipelines CI/CD des composants de la plateforme (connecteurs, microservices, traitements, configurations edge) en vous appuyant sur les bonnes pratiques DevOps. Vous garantissez un provisioning industrialisé, fiable et reproductible, favorisant l'automatisation, la standardisation des déploiements et l'amélioration continue de la performance, de la qualité et de la maintenabilité de l'offre. Faire le lien entre les équipes IT, OT, réseau, cyber et les sites industriels : vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes OT, les responsables de sites, les équipes data/IA, les équipes réseau et cybersécurité, ainsi qu'avec les partenaires techniques. Votre rôle est de qualifier les besoins, adapter l'offre aux contraintes du terrain, sécuriser les déploiements et concevoir des architectures de connexion site/SI conformes aux exigences de sécurité, de résilience et d'exploitation. Assurer la fiabilité, la sécurité et le maintien en conditions opérationnelles : vous contribuez à la documentation, à la standardisation et à l'animation d'une communauté Industrial DevOps autour des bonnes pratiques et de modèles réutilisables. Vous mettez également en place les dispositifs de MCO de l'offre : observabilité, supervision, gestion des incidents, capacity planning, sauvegardes, PRA/PCA et amélioration continue de la fiabilité, de la performance et de la cyber-résilience de la plateforme.

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre mission Vous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique : Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

Dans le cadre de l'accélération de sa transformation technologique et digitale, un grand groupe bancaire recherche un Développeur Microservices .NET / Angular confirmé. Le consultant intégrera une équipe internationale spécialisée dans les plateformes Data & IA, les architectures Big Data, les Data Lakes, les environnements Lakehouse Cloud, la Business Intelligence et le déploiement de solutions de Machine Learning Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des microservices en C#/.NET Core 6+. Développer et intégrer des API REST selon les standards et patterns de l'équipe. Contribuer ponctuellement au développement d'interfaces front-end avec Angular. Participer aux choix d'architecture et à la conception technique des solutions. Réaliser les revues de code et garantir la qualité des développements. Développer et maintenir les pipelines CI/CD avec Jenkins et Groovy. Gérer les déploiements avec XLDeploy et XLRelease. Déployer et maintenir les applications conteneurisées sur OpenShift/Kubernetes. Utiliser Git et Bitbucket pour la gestion des versions et la collaboration. Rédiger et maintenir la documentation technique. Participer aux cérémonies Agile : Sprint Planning, Daily Meeting, revue et rétrospective. Collaborer quotidiennement avec les équipes basées en France et au Portugal. Compétences techniquesC# / .NET Core 6+ : niveau confirmé. Architecture microservices, API REST et design patterns : niveau confirmé. Jenkins, Pipeline as Code et Groovy : excellente maîtrise. XLDeploy / XLRelease : pratique courante. OpenShift / Kubernetes : pratique courante. Git / Bitbucket : excellente maîtrise. Angular : capacité à intervenir ponctuellement sur le front-end. Python : connaissances appréciées. Conteneurisation et environnements Cloud/Data : bonne compréhension.

Dans le cadre du renforcement de son équipe Infrastructure, un acteur français en forte croissance recherche un(e) Chef(fe) de projet Infrastructure. Rattaché(e) au manager de l'équipe Infrastructure, vous intervenez comme véritable bras droit dans la coordination opérationnelle de l'équipe. Vous contribuez à structurer les activités, à fluidifier les échanges entre les experts techniques et à assurer le suivi des sujets prioritaires. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Rationaliser et prioriser les sujets en cours. Assurer le suivi de l'avancement des projets et activités. Identifier et faire remonter les points de blocage. Faire le lien entre les membres de l'équipe Infrastructure et les différentes parties prenantes. Contribuer à la structuration et à la coordination des sujets liés aux infrastructures HPC, IA et Cloud.

Dans le cadre du développement d'une nouvelle équipe Data, nous recherchons un Product Owner Data expérimenté pour piloter des produits et des cas d'usage à fort impact métier. 📍 Localisation : Niort 🏢 Présence obligatoire sur site : 3 jours par semaine minimum 🚀 Démarrage : dès que possible Vos missionsVéritable interface entre les équipes métiers et les squads de développement, vous serez chargé(e) de transformer les besoins fonctionnels en solutions Data concrètes, pertinentes et créatrices de valeur. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : Accompagner les directions métiers dans les phases d'idéation Identifier les besoins, les leviers business et les nouveaux cas d'usage Data Animer des comités de maturation Challenger les besoins exprimés et proposer des solutions à forte valeur fonctionnelle Piloter les études de solutions, de l'idéation jusqu'à leur réalisation Définir et prioriser le portefeuille de produits Data Rédiger les études de solutions conjointement avec les équipes métiers et les référents techniques Data Évaluer la valeur des initiatives selon des critères quantitatifs, qualitatifs et liés à l'expérience collaborateur Préparer les éléments nécessaires aux arbitrages Contribuer à la définition et au déploiement des offres de services Data Participer à la mise en place des modèles opérationnels Suivre la réalisation et la livraison des produits Data

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Staff Engineering transverse, nous recherchons un Platform Engineer senior pour intervenir sur des sujets techniques stratégiques et contribuer à la définition et à l'industrialisation de nouvelles plateformes internes. L'équipe intervient en amont des équipes de développement et d'exploitation : elle explore de nouvelles solutions, réalise des prototypes, définit les architectures cibles et accompagne ensuite les équipes chargées de leur mise en œuvre. Le rôle est donc particulièrement adapté à un profil très expérimenté et transverse, capable de prendre du recul sur les choix techniques tout en restant suffisamment hands-on pour expérimenter, prototyper et débloquer les équipes. Vos missions: Architecture & exploration techniqueÉtudier des problématiques techniques complexes ou nouvelles pour l'organisation. Concevoir et challenger des architectures techniques et des solutions de plateforme. Réaliser des POC et prototypes afin de valider les choix technologiques. Identifier les différentes options possibles et en évaluer les avantages, limites et impacts. Contribuer aux choix structurants : technologies, architecture, stratégie de migration, build vs buy, etc. Assurer une veille technologique active sur les nouveaux paradigmes de plateforme et de cloud. Platform Engineering & CloudConcevoir et faire évoluer des plateformes internes modernes. Définir les principes d'industrialisation et les bonnes pratiques permettant aux équipes de construire et déployer efficacement leurs applications. Travailler sur des environnements Azure et Kubernetes, avec notamment : Azure / AKS Kubernetes Terraform Helm GitOps / Argo CD Operators CI/CD Réfléchir à l'automatisation et au self-service des équipes. Accompagner les réflexions autour de l'évolution des plateformes existantes vers des modèles plus modernes. Accompagnement des équipesTraduire les choix d'architecture en recommandations concrètes pour les équipes qui réaliseront ensuite les développements. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des solutions définies. Intervenir ponctuellement pour débloquer un problème technique complexe. Favoriser l'autonomie des équipes et transmettre les bonnes pratiques. Être capable d'expliquer et de défendre des choix techniques auprès d'interlocuteurs techniques et non techniques. Contribution techniqueLe poste reste hands-on, même s'il ne s'agit pas d'un rôle de développeur à temps plein. Développer des prototypes et des composants techniques lorsque nécessaire. Automatiser et expérimenter afin de valider les solutions envisagées. Être capable de comprendre et challenger du code, des pipelines et des architectures. Utiliser le scripting ou le développement lorsque cela permet de résoudre un problème ou de démontrer une solution.