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Contexte : La mission principale vise à concevoir, développer et industrialiser des solutions digitales innovantes en s'appuyant sur les technologies d'Intelligence Artificielle et les outils de développement augmentés tels que GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Azure AI et la Power Platform. Environnement : • 400 utilisateurs, Windows workstation 11, M365 • Serveurs applicatifs hébergés dans le cloud Azure • Multi-sites Description de la mission : La mission principale consistera à concevoir, développer, industrialiser et maintenir des solutions numériques à forte valeur ajoutée pour les métiers, en mobilisant les technologies Microsoft 365, Azure, Power Platform, IA générative et automatisation. Cette activité de développement et d'innovation représentera environ 70 % de la mission. Les activités principales seront : • Le recueil et la qualification des besoins métiers, la conception fonctionnelle et technique des solutions, ainsi que la priorisation des développements selon la valeur attendue. • Le développement Full Stack d'applications, d'automatisations, de connecteurs, d'agents IA ou de composants Power Platform, dans une logique d'industrialisation, de sécurité et de maintenabilité. • L'intégration des outils d'IA générative et de développement augmenté afin d'accélérer les cycles de réalisation, améliorer la qualité du code et favoriser l'innovation continue. • La mise en production, la documentation, l'accompagnement des utilisateurs et le transfert de compétences vers les équipes internes. En complément, le prestataire consacrera environ 30 % de son activité au maintien en condition opérationnelle des services existants. Cette part de RUN n'est pas l'activité principale de la mission, mais elle demeure un volet essentiel pour sécuriser la continuité opérationnelle, préserver la qualité de service auprès des utilisateurs et garantir la stabilité des solutions déjà déployées au sein de SHEM

Contexte de la mission : Viveris accompagne ses clients dans la conception et la fabrication d'équipements de haute technologie à destination du secteur de l'énergie. Dans ce cadre, nous recherchons Ingénieur DevOps pour accompagner notre client dans la fourniture des infrastructures CI/CD et des services d'Intelligence Artificielle destinés aux équipes de développement. Intégré au sein d'une division Recherche et Développement (R&D), vous travaillez dans une équipe de 5 Ingénieurs DevOps. Responsabilités : - Déployer et industrialiser les infrastructures CI/CD et Cloud ; - Automatiser et fiabiliser les processus de développement, d'intégration et de déploiement ; - Fournir et exploiter des services d'IA locaux et généralistes à destination des équipes projets ; - Administrer et optimiser les plateformes DevOps, de virtualisation et d'hébergement de modèles IA ; - Garantir la qualité de service des environnements utilisés les collaborateurs ; - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques DevOps, Cloud et IA.

Mission Concevoir et mettre en œuvre des agents d'IA de niveau production et leur orchestration. Créer des flux de travail d'agents intégrant les LLM aux API, outils et processus métier de l'entreprise, en mettant l'accent sur la fiabilité, la traçabilité et l'autonomie contrôlée. Principales responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des agents d'IA de qualité production et leur orchestration. Créez des flux de travail multi-étapes intégrant les LLM aux API d'entreprise, aux services backend, aux outils et aux processus métier. Mettre en œuvre des appels d'outils/de fonctions, des sorties structurées et des modèles d'intervention humaine. Gérer l'état et les flux de travail des agents, et appliquer des garde-fous, une évaluation et une observabilité Intégrer des solutions aux systèmes natifs du cloud et distribués environnement technique IA agentique : Python, LangGraph, noyau sémantique, AutoGen ou équivalent, appel d'outils/fonctions, sorties structurées, gestion de l'état et du flux de travail des agents, intervention humaine, garde-fous, évaluation et observabilité IA et cloud : AWS Bedrock ou plateformes LLM gérées équivalentes, modèles de base, API LLM, RAG, plongements lexicaux, recherche vectorielle, services cloud AWS Ingénierie : API REST, OpenAPI, Docker, CI/CD, journalisation, traçage et observabilité Compétences / Qualités indispensables : Production-grade LLM applications, AI agents and agent orchestration, Python, Enterprise API and backend integrations, Cloud-native and distributed systems, Tool/function calling and Human-in-the-Loop Compétences / Qualités qui seraient un + : Experience sur Java/Spring Boot

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data et intervenir sur une plateforme AWS traitant d'importants volumes de données. Vous participerez à la conception, à l'optimisation et à l'industrialisation des pipelines Data, avec des enjeux forts de performance, de qualité et de scalabilité. Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des pipelines Data sur AWS. Développer et optimiser les traitements en Python, SQL et PySpark. Orchestrer les workflows avec Airflow / MWAA. Optimiser les traitements Spark sur des volumes importants. Concevoir et faire évoluer les modèles de données au sein du Data Lake. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données. Mettre en place le monitoring et optimiser les coûts des traitements. Collaborer avec les équipes Data Science et métiers. Exploiter les outils d'IA générative et agentique pour améliorer les pratiques de développement. Environnement techniqueStack principale : AWS : S3, Glue, Athena, EMR, MWAA, ECS, Lambda Python : Pandas, PySpark, AWS Wrangler SQL avancé Apache Spark Apache Airflow / MWAA Parquet, Iceberg, Delta Lake Compétences complémentaires : Terraform IAM / Sécurité Cloud Data Lake / Data Modeling IA générative et agentique

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Dans le cadre d'une mission à Montpellier, nous recherchons un Développeur Java Backend / Fullstack expérimenté, disposant d'une solide maîtrise des technologies Java et des architectures microservices. Vous interviendrez sur le développement et l'évolution d'applications dans un environnement technique moderne, avec une exigence de compatibilité avec le contexte de mission CATS. Vos principales missions : Concevoir, développer et faire évoluer des applications Backend Java. Participer à la conception et à la mise en œuvre d'architectures microservices. Développer des traitements et des flux applicatifs avec Spring Batch. Intervenir sur des environnements conteneurisés avec Docker et Kubernetes. Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation avec Terraform. Participer au développement Fullstack avec Angular. Intervenir sur des environnements intégrant Kafka. Utiliser les outils d'intégration et de déploiement continu GitLab CI et Jenkins. Exploiter les outils d'intelligence artificielle dans le développement logiciel : prompt engineering, AI-assisted coding, agents IA, automatisation et intégration d'API LLM. Compétences attenduesJava 17 ou supérieur et Spring Boot. Architecture microservices et Spring Batch. Docker, Kubernetes et Terraform. Angular, Kafka, GitLab CI et Jenkins. IA appliquée au développement : Prompt Engineering, AI-assisted coding, agents IA et API LLM.

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

DevOps Montpellier 3 jours de présentiel / 2 jours de TT A minima : Kubernetes Pipeline Gitlab Outils d'observabilité et supervision dynatrace / Grafana / Elk Environnement Linux Tâches et responsabilités : Organiser des réunions de cadrage avec les parties prenantes afin de recueillir l'ensemble des besoins en terme d'infrastructure. Accompagner le client dans ses choix techniques. Construire les différents environnements de développement, UAT et prod. Mettre en place l'observabilité. Tester et livrer l'ensemble de l'infrastructure. Assurer le support technique de l'infrastructure. Mise en production de l'applicatif Accompagnement au déploiement des solutions d'intelligence Artificielle. Technologies : Kubernetes, Openshift, Redis, Kafka, Java, Gitlab-ci, , F5, Podman, ArgoCD, Venafi, Mysql, MssQL, Postgresql, Z/os, Dynatrace, ELK, prometheus, AWS, Azure, Postman profil plus orienté Build que Run Qualités relationnelles / le mindset est le plus important Compétences techniques oui mais on utilise des technos et intégration spécifique donc avoir une bonne capacité à monter en compétences + curiosité. A minima : Kubernetes Pipeline Gitlab Outils d'observabilité et supervision dynatrace / Grafana / Elk Environnement Linux + Notions ouverture de flux Demande de compte de services (active directory) Kafka Environnements de production Vernis ITIL (Directeur du cluster souhaitait imposer que les collab aient un niveau de formation minimum) Bonnes pratiques Sécu

Nous recherchons actuellement un profil Tech Lead Fullstack & IA dans le cadre d'un renforcement d'équipe chez notre client dans le secteur de l'hôtellerie. Nous recherchons un profil senior, hands-on, à dominante Tech Lead / Lead Developer Full Stack & IA, capable de conjuguer expertise technique, leadership et innovation. Nous recherchons un véritable référent technique opérationnel, capable d'intervenir dans le code, de faire progresser les développeurs et d'industrialiser de nouvelles pratiques, notamment autour de l'IA. Vos missions : Au sein d'une équipe technique déjà structurée, vous aurez notamment pour responsabilités de : Participer activement au développement et aux choix techniques de l'équipe. Apporter votre expertise sur les sujets Full Stack, Node.js, API et IA. Animer techniquement l'équipe et accompagner la montée en compétence des développeurs. Structurer et diffuser les bonnes pratiques de développement. Industrialiser l'utilisation de l'IA appliquée au Software Engineering. Accompagner les équipes dans l'utilisation de l'IA pour développer, tester, analyser et améliorer le code. Garantir la performance, la qualité et la scalabilité des applications et des API. Anticiper les problématiques techniques et proposer de nouvelles pratiques ou solutions. Environnement technique : Node.js Express.js React Microsoft Azure Couches Front développées en interne Mac / VS Code principalement IA & Software Engineering : Nous recherchons un profil ayant déjà une expérience concrète de l'IA appliquée au développement logiciel : Utilisation avancée d'outils de développement assisté par IA, notamment Anthropic ou solutions équivalentes. Développement, génération de tests, analyse et amélioration du code avec l'IA. Mise en place de bonnes pratiques autour du développement assisté par IA. Capacité à industrialiser ces usages dans une logique d'usine logicielle, tout en conservant maîtrise, contrôle et confiance dans le code généré. Vous interviendrez notamment autour d'un produit API stratégique, comprenant environ 300 endpoints et jouant un rôle central de façade entre de nombreux systèmes Front et Back. L'équipe dispose également de son propre MCP et assure l'ownership de son propre RAG.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un AI Solution Architect sur Saint-Ouen. Expérience : 10 ans ou plus en architecture de solutions, ingénierie logicielle ou développement applicatif d'entreprise ; au moins 3 ans sur des solutions AI / GenAI conçues et livrées. Compétences techniques : Python, API, microservices, architectures cloud-native et pratiques d'ingénierie logicielle modernes ; Azure AI, Azure OpenAI, Azure ML, Databricks ou plateformes équivalentes. Expertises IA : RAG, LLM, bases vectorielles, agents IA et MLOps. Activités : définir l'architecture de bout en bout, conduire des revues d'architecture et de code, établir des architectures de référence et des standards, conseiller les équipes et traduire les besoins métier en solutions. Enjeux transverses : architecture d'entreprise, sécurité, gouvernance, IA responsable, protection des données, qualité et mentorat.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Industrialise le cycle de vie des modèles et propulse les architectures GenAI en productionDans le cadre de l'industrialisation à grande échelle des solutions d'intelligence artificielle générative d'un grand compte, nous recherchons un(e) LLMOps / MLOps Engineer. Ton rôle sera hautement structurant et stratégique : tu concevras, déploieras et sécuriseras le socle technique, les pipelines d'automatisation et les environnements d'inférence nécessaires à l'exploitation industrielle de solutions d'IA et de systèmes agentiques en production. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie pluridisciplinaire d'excellence dédié à l'intelligence artificielle et aux pratiques cloud natives. En interface permanente avec les data scientists, les équipes d'architecture, la sécurité (DevSecOps) et les équipes d'exploitation, tu interviendras sur des projets à forte valeur ajoutée. C'est le cadre idéal pour combiner la rigueur du DevOps avec les spécificités de l'IA générative, déployer des chaînes CI/CD/CT automatisées et optimiser les coûts et performances des modèles en production. Tes missions clésArchitecture & Automatisation Cloud IA (Mode BUILD) : Concevoir et implémenter l'architecture technique cible de la plateforme IA selon les principes de l'Infrastructure as Code (Terraform). Déployer, configurer et administrer les environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP) et les clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift). Bâtir et industrialiser les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD, GitOps) adaptés aux spécificités des briques d'IA et des modèles de fondation. Intégrer les composants clés de l'écosystème IA : modèles de langage, Gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs de services cognitifs et bases de données vectorielles. Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité, la gestion fine des identités (IAM) et la gestion centralisée des secrets. Observabilité, MLOps & Pilotage FinOps (Mode RUN & Industrialisation) : Déployer et superviser les chaînes d'observabilité, de journalisation et de monitoring de la performance des modèles (MLflow, dashboards de suivi de latence et de dérive). Garantir la robustesse, la scalabilité et la haute disponibilité des environnements d'inférence en production. Piloter la maîtrise des coûts d'infrastructure et d'appel aux modèles via des pratiques de FinOps IA. Assurer la réversibilité, la maintenabilité et la documentation technique des architectures déployées. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, systèmes et réseaux ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en ingénierie DevOps / Cloud, avec une pratique effective du déploiement et de l'industrialisation de solutions MLOps ou LLMOps. Expertise DevOps, Cloud & Automatisation Impérative : Maîtrise d'un environnement Cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des outils d'IaC (Terraform). Excellente pratique de la conteneurisation et de l'orchestration (Docker, Kubernetes, OpenShift). Maîtrise des chaînes CI/CD et des démarches GitOps / DevSecOps. Culture IA & MLOps : Connaissance opérationnelle des cycles de vie ML/LLM (MLflow, Gateways LLM, intégration d'APIs de modèles, bases vectorielles). Sensibilité aux problématiques de FinOps IA et de monitoring d'inférence. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsCulture de l'Industrialisation et de la Rigueur : Volonté constante d'automatiser, de fiabiliser et de sécuriser les processus de livraison logicielle. Sens du Risque et Prévoyance : Capacité à concilier vitesse d'innovation, sécurité des accès et maîtrise budgétaire des ressources IA. Aisance Relationnelle et Transversalité : Aptitude naturelle à collaborer efficacement avec des interlocuteurs variés (data scientists, architectes, équipes de sécurité et exploitation). Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre d'un projet stratégique pour l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un(e) Développeur(se) confirmé(e) spécialisé(e) en IA Générative et architectures LLM. L'objectif de la mission est de concevoir, développer et industrialiser une plateforme d'IA générative dédiée à l'analyse documentaire, en s'appuyant sur des architectures modernes de type LLM open source, RAG et systèmes multi-agents. La mission couvre l'ensemble du cycle de vie : du cadrage technique à l'intégration en production au sein d'un Système d'Information complexe et sécurisé. Les missions: Back-end & InfrastructureConception et développement de l'architecture serveur Développement Python / FastAPI Développement et sécurisation d'API REST Gestion des bases de données, API et performance serveur Docker, déploiement et industrialisation des composants IA Gestion des donnéesMise en place de pipelines ETL automatisés (collecte, nettoyage, transformation) Intégration de bases de données SQL / NoSQL Traitements asynchrones à grande échelle Intégration & Modélisation IAIntégration de modèles LLM open source (via Hugging Face ou API) Mise en œuvre de pipelines RAG, embeddings et vector stores Prompt engineering et optimisation des chaînes d'inférence Intégration dans des applications métier existantes Optimisation & PerformanceMonitoring, logs et gestion de la latence Optimisation GPU/CPU, mise en cache, compression Réduction des coûts d'infrastructure cloud/on-premise Collaboration & PilotageTraduction des besoins métiers en solutions techniques Participation active aux ateliers avec les parties prenantes Contribution à la gestion des risques et au planning projet

Au sein de l'équipe, un projet orienté event-driven architecture, le consultant contribuera activement au traitement en temps réel de données massives (séries temporelles de consommation électricité et gaz). Il participera au développement du système d'information du BU SPM, en intervenant sur l'ensemble du cycle de vie des applications : recueil des besoins, conception, développement, support, maintenance corrective et évolutive. Le consultant prendra en charge : • le développement du code, des API et des interfaces utilisateurs nécessaires à l'exécution des processus métier, • aussi bien sur la partie back-end que front-end. Il jouera un rôle clé dans l'orchestration des composants techniques, en veillant à garantir une plateforme stable, sécurisée, scalable et performante. Il collaborera étroitement avec le Product Owner, les Business Analysts, les développeurs et les équipes métiers. L'ensemble des travaux sera mené dans une démarche orientée qualité, intégrant la documentation technique, des tests de non-régression automatisés, une chaîne d'intégration continue (CI/CD) a fin de garantir une plateforme robuste et efficiente, au service des besoins métiers. Le profil recherché est un dev full stack AWS/Python/React et de préférence avec une première expérience IA La Mission à réaliser se déclinera notamment à travers: - La montée en compétence sur les applications existantes - Les développements nécessaires en Python sur un environnement AWS/Python/React/MongoDB/Azure Devops - La mise en place de builds et des outils de tests et de maintenance associés - La définition des apis, modules, libraires et écrans - Le lotissement des développements - L'implémentation des différents besoins - Les optimisations et évolutions diverses - La rédaction de tests en collaboration avec les Functional Analysts - La documentation et les manuels d'utilisations - L'assistance et le support aux utilisateurs - Le support niveau2, résolution d'incidents et résolution de problèmes (root causes d'incidents récurrents) - Le suivi post-release des livrables