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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).

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

Mission du posteLa mission du poste est de faire de Flow le produit qui permet aux installateurs de devenir des champions locaux, avec une petite équipe tech sénior et rapide. Concrètement, nous menons deux chantiers en parallèle : Améliorer Flow : les partenaires attendent des évolutions : nouvelles features et correctifs, sur un produit déjà en production et utilisé en permanance. Transformer notre façon de shipper : l'infra AI, les agents, les garde-fous, les tests, la CI/CD, les bonnes pratiques de revue, tout est à refondre. Outcomes à 12 mois Produit : l'usage de Flow est fluide et permet aux utilisateurs de gagner plusieurs heures par semaine grâce aux features que tu as déployées. Flow s'impose comme l'ERP de référence dans le photovoltaïque et commence à être utilisé sur les autres métiers de la transition énergétique - installateurs de PAC, poseur de bornes etc. Cadence : un bug remonté par un partenaire, c'est un correctif prêt à merger en une heure. Pas parce qu'on court plus vite, mais parce que les agents font le gros du travail. Infra opérationnelle : agents outillés sur notre codebase, avec les garde-fous qui permettent de leur faire confiance sur du code qui part en production et d'accélérer la review. Base technique saine et documentée : couverture de tests, environnements, déploiements, observabilité. Un nouveau dev est productif en quelques jours Équipe : une fois la thèse validée, des recrutements pour accélérer et un rôle de lead à prendre Tu auras sous ta responsabilité : Features end to end : Conception, implémentation, tests, déploiement - avec le CTO et le Head of Product. Tu ne fais pas que shipper, tu donnes ton avis sur la faisabilité, la spec et la priorisation du développement. Infra AI : C'est la partie la plus ouverte du poste et là où on a le plus à progresser. Quels agents, sur quel périmètre, avec quelles garanties, quel contexte on leur donne, comment on relit ce qu'ils produisent ? On reproduira ce qui marche ailleurs et on construira le reste. Architecture et qualité : Tu es garant de la stabilité de la plateforme et de la qualité de ce qui part en production, le code des agents inclus. Revue : Tu relis autant de code écrit par des agents que par des humains, et tu définis les bonnes pratiques pour être efficace. Process : Tu participes à la mise en place des rituels et des standards de l'équipe dev, et à la façon dont produit et tech se parlent. La stack Backend : Linux, Python, Odoo 19, PostgreSQL Front : TypeScript & Odoo Infra : Odoo hébergé en containers, Linux, Docker / Kubernetes AI : Claude code, Background Agents en test, ouverts pour des évolutions + features IA dans Flow (de l'analyse de la production des centrales solaires au remplissage automatique du CRM par la voix)

Nous recherchons un Tech Lead H/F pour un mission au Mans. En tant que Tech Lead, vous serez amené(e) à : Définir et faire évoluer l'architecture technique des applications et plateformes. Participer à la conception et au développement de solutions intégrant des composants d'IA / Machine Learning / GenAI. Accompagner les équipes de développement dans la mise en œuvre des solutions et assurer un rôle de référent technique. Réaliser les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les besoins fonctionnels et les contraintes du projet. Concevoir et développer des services et API en Python. Concevoir, déployer et optimiser des architectures AWS. Mettre en place les bonnes pratiques de développement, de tests, de qualité de code et de CI/CD. Garantir la scalabilité, la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux phases de conception, de revue de code et de résolution des problématiques techniques complexes. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, DevOps, Produit et Architecture. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA, du Cloud et des pratiques de développement.

Architecte Cybersécurité Cloud (AWS / GCP) – Freelance / Portage – Lille (H/F) La mission Pour un grand groupe international, nous recherchons un(e) Architecte Cybersécurité pour renforcer son équipe Security Architecture. Cette équipe accompagne les équipes digitales dans la sécurisation des infrastructures, des plateformes et des applications. Elle définit aussi les standards de sécurité du groupe et suit les nouvelles technologies pour orienter les priorités cyber. En 2027, l'équipe lancera une offre Security Architecture as a Service, pour aider les équipes produit à intégrer la sécurité dès la conception (secure-by-design). Vous participerez à sa création. Vos missions Rédiger les livrables de l'équipe : guidance, revues d'architecture cyber, standards de sécurité Accompagner les équipes digitales dès le choix de solution et le design Créer et faire évoluer des guidelines de sécurité concrètes et applicables Participer aux revues d'architecture cyber : infra, plateformes, applications, Data & IA Partager vos connaissances en cybersécurité et en architecture avec l'équipe et les équipes digitales Contribuer au lancement de l'offre Security Architecture as a Service Environnement technique Cloud public : AWS, GCP, Cloudflare Instances, containers, Kubernetes, serverless API Management CI/CD, GitOps Réseau hybride : hyperscalers, SD-WAN, physique IAM : SAML, OAuth 2.0, OIDC Bases de données, Data Platform (datalake, ETL), flux de données (Kafka) Plateforme de développement de use cases IA Profil recherché Expérience solide en architecture sécurité, idéalement sur le cloud public AWS et / ou GCP Très bonne communication écrite et orale, capable de parler aux équipes produit, métier et tech Anglais courant obligatoire (contexte international) Rigueur dans la rédaction de livrables de qualité Esprit d'équipe, force de proposition, curiosité et autonomie Les plus Maîtrise d'un langage d'automatisation (Python, Terraform…) Certifications sécurité ou cloud (AWS Security Specialty, GCP Cloud Security Engineer, CISSP…) Expérience dans un groupe international Compétences en organisation (équipe, projet, process) Infos pratiques 📍 Lieu : Lille (métropole lilloise) 💼 Statut : freelance ou portage salarial 📅 Démarrage : 01/12 ⏳ Durée : 3 ans 🏠 Télétravail : 2 jr / semaine Cette mission vous intéresse ? Postulez ! Nous revenons vers vous rapidement pour échanger sur votre profil.

Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l'équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA. Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents... Et voici les tâches principales : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). - Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

ContexteLa mission s'inscrit dans une démarche FinOps visant à améliorer le pilotage, la maîtrise et l'optimisation des dépenses liées aux services Cloud ainsi qu'aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle. Une plateforme FinOps interne, Aria, centralise les données de consommation provenant de différentes plateformes et sources. L'objectif est de poursuivre son évolution, d'automatiser les tableaux de bord Power BI existants et de les intégrer directement à la plateforme. MissionsVous interviendrez notamment sur : L'automatisation et l'intégration des tableaux de bord Power BI existants au sein de la plateforme FinOps ; Le développement et l'évolution des applications et interfaces de la plateforme ; L'intégration de données provenant de sources multiples via API, ETL et bases de données ; La conception et le développement de fonctionnalités permettant le pilotage des coûts Cloud, le suivi des usages et le reporting FinOps ; La mise en place de mécanismes automatisés d'allocation des coûts et de pilotage budgétaire ; L'intégration et l'exploitation des API des fournisseurs Cloud, notamment Microsoft/Azure, ainsi que de GitHub ; L'intégration de services d'IA générative / LLM, notamment pour assurer le suivi des usages et des coûts associés ; La maintenance, le support et l'évolution continue de la plateforme ; La participation aux travaux de gouvernance FinOps et aux réflexions d'évolution de la solution ; La documentation, le reporting et le transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueBack / développement : Java, Python Front : Angular, React Cloud : Microsoft Azure Data / BI : Power BI, API, ETL, bases de données DevOps / outils : GitHub IA : IA générative / LLM

Ce qui vous attend : Au sein d'un grand groupe bancaire, vous rejoignez une équipe Data/IA et avez pour rôle de gérer un important flux de données, en interaction avec la DSI et les métiers. Vos responsabilités : • Concevoir, développer, tester, déployer et maintenir des pipelines data robustes, scalables, observables et sécurisés sur Snowflake et Airflow • Structurer les différentes zones data de la plateforme dans Snowflake • Définir et appliquer les standards CI/CD et les pratiques DataOps • Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel : qualité, maintenabilité, testabilité, documentation et revue de code • Garantir la qualité et la fiabilité des flux de données, notamment à travers la mise en place de contrôles automatisés et le suivi des anomalies. • Optimiser le delivery, les traitements et les requêtes, ainsi que les coûts liés au cloud et l'utilisation des ressources de calcul et de stockage. • Participer à la gouvernance et à la documentation des données, en assurant notamment le suivi du lineage, des règles de qualité et des usages • Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Data et au partage des bonnes pratiques auprès des équipes. Environnement technique : Snowflake, Airflow, Python, SQL, Data Galaxy, GiLab CI, Dataiku Ce que nous vous proposons : Valeurs : en plus de nos 3 fondamentaux que sont l'audace, la bonne foi et la réactivité, nous garantissons un management à l'écoute et de proximité, ainsi qu'une ambiance familiale Contrat : en CDI ou freelance, avec un démarrage selon vos disponibilités (nous acceptons les préavis) Localisation : prestation de client grand compte sur Bordeaux avec 1 à 2 jours de télétravail par semaine Package rémunération & avantages : • Le salaire : rémunération annuelle brute • Les basiques : mutuelle familiale et prévoyance, titres restaurant, remboursement transport en commun à 50%, avantages du CSE (culture, voyage, chèque vacances, et cadeaux), RTT (jusqu'à 12 par an), plan d'épargne, prime de participation • Nos plus : forfait mobilité douce & Green (vélo/trottinette et covoiturage), prime de cooptation de 1000 € brut, e-shop de matériel informatique à des prix préférentiels (smartphone, tablette, etc.) • Votre carrière : plan de carrière, dispositifs de formation techniques & fonctionnels, passage de certifications, accès illimité à Microsoft Learn • La qualité de vie au travail : télétravail avec indemnité, évènements festifs et collaboratifs, accompagnement handicap et santé au travail, engagements RSE Référence de l'offre : 642gfnaju9

Notre client recherche un Ingénieur QA Automation / Test Automation Engineer pour renforcer ses équipes et industrialiser l'automatisation des tests.MissionsConcevoir et développer des tests E2E automatisés (Web, API, inter-applicatifs). Développer et maintenir les frameworks et librairies de tests. Intégrer les tests dans les pipelines CI/CD. Automatiser et gérer les jeux de données de test. Analyser les résultats, traiter les anomalies et fiabiliser les tests (flaky tests). Mettre en place le reporting et les indicateurs de qualité. Participer à l'amélioration continue et à l'utilisation de l'IA appliquée au testing. Compétences indispensablesPlaywright, Cypress, Selenium ou Robot Framework Tests API : Postman/Newman, REST Assured ou équivalent Un langage de programmation : JavaScript/TypeScript, Python, Java ou C# Git + CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins… Jira / Xray Bonne connaissance des fondamentaux du test logiciel et approche orientée risques.

L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance sémantique des modèles de langage et adapte l'IA générative aux cas d'usage métierDans le cadre du développement stratégique de ses solutions avancées de traitement automatique du langage naturel, un grand compte recherche un(e) NLP / LLM Scientist. Ton rôle sera central et à forte valeur scientifique : tu concevras, adapteras et évalueras des modèles de langage de pointe (LLMs propriétaires et modèles ouverts) pour répondre aux défis métiers spécifiques du groupe avec un niveau d'exigence maximal sur la performance, la fiabilité et la reproductibilité. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe de recherche appliquée et d'ingénierie IA de premier plan, en collaboration étroite avec les data scientists, les ingénieurs MLOps et les directions métiers. Dans un environnement équipé d'infrastructures de calcul accéléré (GPU), tu travailleras sur des corpus textuels d'entreprise riches et volumineux. C'est le cadre parfait pour mener une veille scientifique de pointe, expérimenter des techniques d'adaptation paramétrique avancées (LoRA, QLoRA) et déployer des architectures RAG robustes. Tes missions clésModélisation, Fine-Tuning & Architectures Génératives (Mode R&D & BUILD) : Analyser, benchmarker et sélectionner les architectures de modèles de langage les plus adaptées aux cas d'usage (arbitrage modèles propriétaires vs modèles open-weight comme Llama ou Mistral). Réaliser le fine-tuning et l'alignement de modèles ouverts sur des corpus métiers spécialisés en appliquant des techniques d'adaptation efficaces (PEFT, LoRA, QLoRA). Concevoir et optimiser des stratégies de prompting avancées et des chaînes d'augmentation par récupération (RAG) connectées à des bases vectorielles. Résoudre des problématiques de NLP classiques et génératives : extraction d'entités nommées (NER), classification sémantique, résumé automatique et recherche de similarité textuelle (spaCy, Hugging Face Transformers). Évaluation Scientifique, Benchmarking & Restitution (Mode LAB & ÉVALUATION) : Concevoir des jeux de données d'évaluation dédiés (benchmarks sur mesure) et formaliser des métriques quantitatives et qualitatives par tâche (précision, fidélité, consistance, BLEU/ROUGE, LLM-as-a-judge). Analyser rigoureusement les erreurs, quantifier les phénomènes d'hallucination et calibrer les scores de confiance des modèles. Assurer le suivi des expérimentations, le versioning des poids et des métriques via MLflow sur grappes GPU. Rédiger la documentation méthodologique et restituer avec clarté les conclusions scientifiques auprès d'interlocuteurs techniques et de sponsors métiers. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur, Bac+5 universitaire (Master 2) ou Doctorat (PhD) en NLP, Machine Learning, informatique ou linguistique computationnelle. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en NLP et Deep Learning appliqué au texte (ou doctorat avec travaux appliqués). Expertise NLP & LLM Impérative : Maîtrise approfondie de la programmation en Python et du framework PyTorch. Excellente pratique de l'écosystème Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT, TRL). Expérience concrète du fine-tuning de modèles de langage open-weight (LoRA, QLoRA, Mistral, Llama). Solide compréhension des architectures RAG, des bases vectorielles et des bibliothèques NLP traditionnelles (spaCy). Maîtrise des protocoles d'évaluation rigoureuse de modèles génératifs et de l'analyse des erreurs. Culture d'Ingénierie & Outils : Utilisation de MLflow pour le tracking d'expériences et pratique des environnements de calcul sur GPU. Respect des bonnes pratiques de développement logiciel et de reproductibilité du code (Git). Langues : Anglais professionnel opérationnel (lecture/rédaction de publications scientifiques). Tes atoutsRigueur Scientifique et Esprit Critique : Approche méthodique indispensable pour concevoir des protocoles d'évaluation impartiaux et traquer les faiblesses algorithmiques. Excellence Rédactionnelle et Pédagogie : Capacité à synthétiser des concepts de recherche complexes et à vulgariser les résultats auprès de directions métiers. Curiosité et Veille Active : Passion pour l'état de l'art mondial en NLP et rapidité d'assimilation des nouvelles techniques de modélisation. 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.

Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data et l'IA, recherche un Tech Lead Big Data / Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe Data au sein de la DSI d'un grand environnement SI. Vous interviendrez sur des enjeux de gestion de l'obsolescence technique, d'optimisation des traitements Big Data et d'accompagnement des équipes Data Engineering, avec pour objectif d'améliorer la performance, la qualité et la pérennité des applications. Vos missions En tant que Tech Lead Big Data, vous serez amené(e) à : Piloter la gestion de l'obsolescence : auditer les versions des composants applicatifs, identifier les risques et planifier les migrations techniques. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement auprès des équipes Data Engineer. Analyser et optimiser les traitements Big Data afin d'améliorer les performances, de maîtriser les coûts et de contribuer aux objectifs FinOps. Intervenir sur les développements de données et accompagner la résolution de bugs complexes. Accompagner les équipes techniques dans leurs choix d'architecture, leurs évolutions technologiques et leurs montées de version. Collaborer avec les équipes Socle et Infrastructure pour organiser et réaliser les migrations des composants. Animer les instances de suivi de l'obsolescence et communiquer les risques, les avancées et les recommandations aux équipes de pilotage. Proposer des orientations techniques et des solutions innovantes pour faire évoluer l'écosystème Data.

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.

Contexte Dans le cadre du projet, notre client, acteur du secteur bancaire en pleine transformation, recherche un Architecte Python disposant d'une bonne compréhension des problématiques de risque de crédit. La banque est actuellement engagée dans un important programme de transformation et de décroissance lié à la perte de sa licence bancaire. Ce contexte entraîne plusieurs projets de simplification du SI, notamment autour d'outils historiquement développés en interne. L'un des chantiers porte sur la migration de modèles actuellement développés sous MATLAB vers Python, avec un objectif de simplification et de modernisation de l'architecture existante. Un précédent consultant disposait de la double compétence architecture Python + risque de crédit. Son remplacement par un profil essentiellement technique n'a pas permis de répondre pleinement aux attentes du métier. Le besoin porte donc aujourd'hui spécifiquement sur cette double expertise. Missions Le consultant interviendra notamment sur : La migration de modèles de risque de crédit de MATLAB vers Python ; La compréhension et l'appropriation des modèles existants ; La définition et l'évolution de l'architecture Python associée ; Les échanges avec les architectes IT internes afin de garantir la bonne intégration des solutions ; L'appropriation de l'environnement technique existant : Git, PyCharm, Python, MATLAB ; La simplification et la modernisation de l'architecture des outils internes ; La collaboration avec les équipes métier autour des problématiques de modélisation du risque ; La contribution éventuelle à des sujets liés à l'IA, dans un environnement disposant notamment de licences Claude ; La collaboration avec une équipe basée en Belgique. Profil recherché Nous recherchons un profil disposant d'au moins 5 ans d'expérience, capable de faire le lien entre les équipes IT et les experts métier. Compétences indispensables : Excellente maîtrise de Python ; Bonne connaissance de MATLAB ; Expérience en architecture / conception de solutions Python ; Bonne compréhension du risque de crédit et de sa modélisation ; Connaissance des notions de portfolio, Credit VaR et simulations Monte-Carlo ; Maîtrise ou bonne connaissance de Git et PyCharm ; Capacité à comprendre des modèles existants et à accompagner leur migration ; Capacité à échanger aussi bien avec des architectes IT qu'avec des interlocuteurs métier ; Anglais professionnel. Une bonne connaissance des problématiques IA / GenAI constitue un plus. Organisation Le consultant sera basé à La Défense, avec 2 jours de télétravail par semaine. Des déplacements en Belgique à hauteur de 2 à 3 jours par mois sont à prévoir afin de travailler avec les équipes locales. Profil cible Je cherche en priorité Python Quant Developer / Quantitative Developer / Risk Model Developer / Python Solution Architect avec une expérience bancaire en Credit Risk. Le point déterminant est vraiment la combinaison Python + MATLAB + modélisation risque de crédit :

Contexte Pour un acteur majeur disposant d'enjeux forts autour de la logistique et de la supply chain, nous recherchons un Data Architect pour concevoir et faire évoluer des solutions data complexes. Vous interviendrez dans un environnement Cloud techniquement mature pour accompagner la structuration et la scalabilité des architectures de données. Ce rôle stratégique nécessite une vision d'ensemble couplée à une solide gouvernance IT, afin d'aligner les feuilles de route technologiques sur des exigences métiers exigeantes. Vos missions Concevoir des solutions Analytics et Advanced Analytics scalables (traitements batch, event-driven, architecture Medallion). Modéliser les données aux niveaux conceptuel, logique et physique dans une approche orientée domaine (Domain-Driven). Définir les standards d'architecture, les architectures cibles et les trajectoires technologiques. Animer les revues d'architecture et garantir une gouvernance IT rigoureuse. Créer des data products, des modèles de données canoniques, des flux et des patterns d'intégration réutilisables. Sécuriser la gestion des accès, des métadonnées et le cycle de vie de l'information. Traduire les besoins métiers en décisions d'architecture pragmatiques en collaborant avec les Product Managers et les ingénieurs. Mentorer les équipes techniques pour accroître la maturité architecturale et l'alignement global des pratiques. Environnement technique Azure, Databricks, Data Lakehouse, SQL, Delta Lake, Python, Spark, API, intégration event-driven, ETL/ELT, outils d'IA (assistance au développement).

Contexte Nous recherchons un Junior Techno-Functional QA Engineer pour rejoindre notre équipe Trading Systems. Le poste offre l'opportunité de développer des compétences en Assurance Qualité, tests fonctionnels, automatisation des tests, validation Backend/API et systèmes de trading, au sein d'un environnement technique et collaboratif. Le consultant interviendra sur la conception et l'exécution des tests, la gestion des anomalies, le reporting et les activités d'automatisation, en collaboration avec des QA Engineers expérimentés, développeurs, Business Analysts, Team Leads et Project Managers. L'équipe Trading Systems, répartie entre Porto et Paris, intervient sur des applications de trading critiques, notamment Optiq®, la plateforme de trading d'Euronext. Le poste s'adresse particulièrement à un profil disposant de bonnes bases techniques, d'une forte capacité d'apprentissage et souhaitant progressivement gagner en autonomie. L'utilisation d'outils d'IA fait également partie du poste afin de faciliter la conception des tests, la génération de cas de test, la documentation, l'automatisation, l'analyse des anomalies et la recherche d'informations techniques, avec une validation humaine systématique des résultats. MissionsTests et validation Participer à la conception et à l'exécution des stratégies de tests. Contribuer à la définition des objectifs, du périmètre et des critères d'acceptation. Identifier et prioriser les cas de test en fonction des risques et des enjeux métier, avec l'accompagnement des profils seniors. Réaliser des tests manuels et automatisés. Participer aux campagnes de tests de régression et aux validations de releases. Gestion des anomalies et reporting Reproduire, analyser, documenter et suivre les anomalies. Collaborer avec les développeurs et les équipes QA pour analyser les incidents et valider les corrections. Assurer un reporting sur l'avancement, les risques, la couverture et les résultats des tests. Maintenir la documentation de tests et assurer la traçabilité des activités QA. Automatisation et contribution technique Participer aux activités d'automatisation des tests, avec l'accompagnement de QA Engineers expérimentés. Utiliser Python, Linux, Git et les bases de la gestion des bases de données. Analyser le comportement des applications et comprendre les flux techniques. Utiliser les outils d'IA pour assister la conception des tests, la génération de cas de test, l'analyse des anomalies, la documentation, le reporting et le développement de scripts d'automatisation. Collaboration et montée en compétences Collaborer avec les développeurs, Business Analysts, Team Leads, Project Managers et équipes QA. Appliquer les processus et standards QA en place. Participer aux initiatives d'amélioration continue. Développer progressivement son autonomie et prendre en charge de nouvelles responsabilités. Participer au partage de connaissances au sein de l'équipe. Profil recherchéCompétences QA / Testing – Must Have 0 à 2 ans d'expérience en tests logiciels, développement logiciel ou environnement technique similaire. Bonne compréhension des fondamentaux du testing et de l'exécution structurée de tests. Capacité à reproduire, analyser, documenter et suivre clairement les anomalies. Bonnes bases techniques et capacité à travailler dans un environnement structuré. Forte motivation pour apprendre et évoluer dans le domaine de la QA. Sensibilisation aux concepts d'automatisation basée sur l'IA et utilisation pratique d'outils d'IA dans les activités quotidiennes. Français et anglais courants, à l'écrit comme à l'oral. Compétences techniques – Must Have Bon niveau en Python. Connaissance de base des commandes Linux. Connaissance de base de Git. Connaissances fondamentales en bases de données. Nice to Have Connaissance des pipelines Jenkins. Connaissance d'outils de tests GUI. Familiarité avec le framework Qt. Sensibilisation aux marchés financiers. Une première expérience dans les environnements bancaires ou de courtage serait un plus. Environnement technique Python – Linux – Git – Jenkins – Tests fonctionnels – Tests automatisés – Tests GUI – Bases de données – Qt – IA / GenAI – Trading Systems