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A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📑 Freelance/Portage Salarial - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience de 8 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous recherchons un·e Architecte Banc de Test (H/F) pour rejoindre un projet innovant dans le secteur spatial à Toulouse. 💻💼 Vous intervenez en amont des phases de conception. Votre rôle consiste à définir l'architecture des bancs de test et les moyens nécessaires à la validation de systèmes embarqués. Vous êtes garant·e de la cohérence technique et de l'évolution des solutions mises en place. Vos missions 🎯 : Analyse des besoins Recueillir les besoins auprès des équipes système et techniques. Identifier les contraintes et objectifs du banc. Challenger les besoins et proposer les solutions adaptées. Architecture & conception Définir l'architecture complète du banc de test. Concevoir les interfaces HW/SW et les systèmes d'interfaçage. Définir les protocoles, instruments et moyens de supervision. Structurer les différents modules : drivers, interfaces, middleware… Documentation Rédiger les documents d'architecture et de conception. Définir les schémas d'interconnexion. Formaliser les interfaces et les évolutions du banc. Développement & support Participer au développement de modules logiciels et d'interfaces. Accompagner les équipes lors de l'intégration. Analyser et résoudre les problématiques techniques. Votre environnement technique 🛠️ Hardware : Électronique de test Instruments de mesure Communications série Protocoles bas niveau Architectures d'interfaçage Software : Drivers Scripts et automatisation Middleware Supervision C/C++, Python LabVIEW, TestStand Systèmes : Systèmes embarqués Validation hardware/software Architecture modulaire Documentation d'interfaces

Développeur Senior Java / Python – Environnement Marchés Financiers Dans le cadre du renforcement d'une équipe intervenant au sein d'un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un Développeur Senior / Expert pour accompagner les évolutions d'une plateforme liée à la gestion du collatéral et aux appels de marge sur les activités de marchés financiers. Missions Vous interviendrez notamment sur : Analyse et conception des évolutions techniques Développement et maintenance des composants applicatifs Réalisation des tests unitaires Packaging et préparation des livraisons Suivi de production et analyse des anomalies Contribution à l'évolution et à la fiabilisation du socle technique Environnement technique Java Python Shell Unix Perl / PHP Oracle Git / GitHub Profil recherché Nous recherchons un profil très expérimenté – niveau Expert / Level 4, disposant d'une forte expertise en développement et capable d'intervenir de manière autonome sur l'ensemble du cycle : analyse, conception, développement, tests et suivi de production. Une expérience dans un environnement banque de financement et d'investissement / marchés financiers, idéalement autour du collatéral, des appels de marge ou des produits de marché, constituera un véritable atout. 📍 Localisation : Île-de-France 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine (20 %) 📅 Démarrage : 7 septembre 2026 ⏳ Mission longue : 12 mois

Le contexte Vous intégrez une équipe Réseaux et Sécurité sur un site basé à Marseille. Votre terrain de jeu : une plateforme interne d'automatisation des opérations réseaux. Déployée sur Kubernetes, elle est utilisée quotidiennement par les équipes Réseaux, Systèmes, les Responsables Applicatifs et les chefs de projet. Elle orchestre l'ensemble des briques qui font tourner l'infrastructure : DNS, IPAM, flux réseaux, objets et règles de sécurité, inventaires et API d'équipements. Concrètement, vous développez l'outil qui simplifie et sécurise la gestion d'une infrastructure critique — avec vos utilisateurs dans le bureau d'à côté. Vos missions Développement produit Développer et faire évoluer les fonctionnalités de la plateforme Concevoir des interfaces modernes et ergonomiques en React et TypeScript Développer les API et services backend en Python, Django et Django REST Framework Participer à la modélisation des données et à la définition des contrats d'API (OpenAPI) Intégration et automatisation Automatiser les opérations liées aux infrastructures Réseaux et Systèmes Intégrer la plateforme avec les outils et référentiels du SI (Service-Now, API d'équipements, référentiels d'inventaire) Participer au déploiement et à l'exploitation de la plateforme sur Kubernetes Qualité et pérennité Développer et maintenir les tests automatisés backend avec Pytest Maintenir à jour les composants Django et React, et corriger les vulnérabilités remontées par les scans de sécurité Rédiger et maintenir la documentation technique et fonctionnelle dans Confluence Relation utilisateurs Recueillir les besoins des équipes internes et proposer les solutions adaptées Travailler en méthode Agile, avec suivi des activités dans Jira

Contexte Un grand groupe industriel souhaite renforcer temporairement son équipe Data Platform au sein de sa Digital Factory afin d'accompagner l'accélération des projets Data et IA, l'augmentation des volumes de données et l'industrialisation des traitements de données. L'équipe Data Platform est responsable de la mise à disposition, de l'exploitation et de l'évolution des services permettant l'ingestion, le stockage, la transformation et la diffusion des données. Elle assure également la supervision, la sécurisation des flux et le support aux équipes Data Engineering, BI et métiers. Description du poste Le consultant interviendra en tant que Data Platform & Data Ops Engineer avec une forte composante Cloud AWS, exploitation de plateformes Data et industrialisation des environnements. Administration et exploitation Data Platform • Administrer et maintenir les plateformes de données. • Gérer les pipelines d'intégration et les déploiements. • Administrer les environnements DEV, TEST et PROD. • Gérer les espaces de stockage, les accès et les habilitations. • Garantir la disponibilité et la sécurité des plateformes. Architecture et infrastructure DataOps • Concevoir et maintenir des architectures Data sur AWS. • Automatiser le provisionnement d'infrastructure via Terraform. • Optimiser les coûts Cloud (FinOps). • Assurer la scalabilité, la résilience et la sécurité des services Data. Industrialisation et DevOps • Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD. • Automatiser les déploiements et les tests. • Standardiser les composants Data. • Améliorer continuellement les processus d'exploitation. Support et expertise technique • Assurer le support N2/N3 des plateformes Data. • Diagnostiquer et résoudre les incidents complexes. • Accompagner les équipes Data Engineering et BI. • Réaliser des analyses de performance et de capacité. Monitoring et observabilité • Mettre en oeuvre les solutions de supervision. • Définir les alertes et tableaux de bord opérationnels. • Assurer le suivi des SLA et indicateurs de performance. • Anticiper les risques de saturation ou de dégradation des services. Gouvernance et transformation • Contribuer aux standards de la Data Platform. • Participer aux revues d'architecture. • Documenter les procédures et bonnes pratiques. • Accompagner les projets de migration Cloud et les évolutions de plateforme. Livrables attendus • Templates d'infrastructure automatisés (IaC). • Pipelines CI/CD industrialisés. • Documentation d'exploitation. • Procédures de déploiement et de supervision. • Runbooks et modes opératoires. • Dossiers techniques d'architecture. • Reporting d'activité. • Plans de remédiation des incidents majeurs. • Supports de transfert de compétences. • Documentation des processus d'automatisation et d'exploitation.

Contexte L'équipe détecteur IMINT (IMagery INTelligence) travaille sur des algorithmes de détection d'objets d'intérêt militaire sur des images satellites. Le pôle est composé d'une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer rapidement l'équipe en particulier pour travailler sur le développement d'un Retraining Kit. L'objectif est de permettre à nos clients de réentraîner certains de nos détecteurs sur leurs propres données et cas d'usage. Ce kit s'appuiera sur plusieurs modules internes de notre AI factory, notamment pour préparer les données, lancer et suivre les entraînements, évaluer les performances et packager le détecteur réentraîné. Nous cherchons à renforcer l'équipe avec un profil ML Engineering capable de contribuer à la mise en production de ce kit. La personne fera partie intégrante de l'équipe et s'intègrera dans une squad de 3 personnes. La mission sera d'une durée minimale de 6 mois. La personne devra venir sur site au minimum 2 jours par semaine. Mission Les missions principales sont : Développer le Retraining Kit en s'appuyant sur les modules internes de notre AI Factory. Valider et fiabiliser le kit pour un déploiement client via des tests de bout en bout, l'amélioration des workflows, de la qualité logicielle et de la documentation. Profil recherché en résumé : Une formation en Software Engineering, en machine learning, computer vision ou domaine similaire. 2 ans d'expérience minimum en ML Engineering, très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel Expérience en Deep Learning et / ou Computer Vision o D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD). o Une connaissance de l'imagerie satellite est un plus. En terme de méthodologie de travail : d'une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique En terme de soft skills : o D'autonomie et de capacité à investiguer un problème de bout en bout. o D'une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs. o D'ouverture d'esprit, communication, et travail en équipe. Conditions de la mission : Intégration dans une squad de 3 personnes, Mission de 6 mois minimum Présence sur site 2 jours par semaine

ContexteL'entité fonctionne dans un contexte international avec une présence sur différents sites : Mumbai, Chennai, Bangalore, Paris, Lisbonne et Montréal. Outils & EnvironnementOS : Windows (70%) / Linux Serveurs d'applications : Progiciel, Tomcat et Weblogic Bases de données : Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL Ordonnancement : Outils internes, Dollar Universe (étude pour une migration vers Autosys) Monitoring : ITRS Geneos (migration vers Nagios/Prometheus et Dynatrace) / Outils internes Automatisation : PowerShell, Shell, Perl (historique), Python, Outils DevOps (Ansible, Jenkins, OpenSearch, etc.) Réseau : Workstation marché impliquant la coordination avec les équipes réseaux de la banque et les marchés L'intégration et le support de l'environnement où sont installés les progiciels UBIX, LISA ainsi que d'autres logiciels fournis par les chambres de compensation font partie intégrante de l'activité journalière. MissionsSur la partie projet Mise en place et validation des évolutions applicatives, d'infrastructure et de sécurité sur un environnement de test dédié (Staging) et sur la Production. Suivi des projets business et infrastructure en relation avec les entités Projet (Développement et Business Analyste), Support Fonctionnel et Infrastructure. Automatisation des tâches récurrentes et implémentation d'outils facilitant le support et l'évolution des applications, grâce aux outils d'ordonnancement (interne, Dollar Universe et Autosys) et aux langages shell, batch, perl et python. Contribution à l'évolution de l'architecture des applications afin d'améliorer la qualité de service rendue aux utilisateurs. Mise en place ou amélioration du monitoring applicatif sous Geneos (migration vers Nagios/Prometheus et Dynatrace). Gestion du risque opérationnel lié aux changements applicatifs ou infrastructure. Contribution à la documentation des processus applicatifs et à l'élaboration de procédures d'exploitations. Contribution à la rotation des astreintes 24/7. Contribution aux opérations exceptionnelles le weekend (test DRP, mise en Production applicative et migration infrastructure).

À propos de Storm GroupStorm Group est une ESN spécialisée dans les secteurs de la Banque et de l'Assurance. Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation numérique, d'innovation technologique et de modernisation des systèmes d'information. Grâce à nos expertises en conseil IT, Data, Intelligence Artificielle, Cloud, Software et cybersécurité, nous contribuons à la conception et au déploiement de solutions innovantes répondant aux enjeux métiers de nos clients. Dans le cadre d'une mission stratégique chez l'un de nos clients du secteur de l'assurance, nous recherchons un Business Analyst IA Générative & IA Agentique Assurance (H/F) pour accompagner le développement et le déploiement de nouveaux cas d'usage d'intelligence artificielle. Contexte de la missionVous interviendrez sur des projets visant à améliorer l'expérience collaborateur et à optimiser les processus métiers grâce à l'intelligence artificielle et à l'automatisation intelligente. Les travaux porteront notamment sur le déploiement de micro-applications augmentées, d'assistants conversationnels, de solutions basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et d'outils d'aide à la décision. Vous contribuerez également à l'évolution de plateformes de services IA afin de supporter de nouveaux processus reposant sur l'IA agentique. En interaction étroite avec les équipes métiers, les développeurs et les experts Data et API, vous assurerez l'interface entre les besoins fonctionnels et les solutions techniques. Vous participerez au cadrage des besoins, à la conception des solutions, au pilotage des développements et à leur mise en production. La mission s'inscrit dans un environnement agile, caractérisé par des cycles de développement courts, des enjeux technologiques forts et une diversité de sujets à coordonner. Vos missions1. AMOA et analyse fonctionnelleOrganiser et animer les ateliers de recueil des besoins auprès des équipes métiers. Analyser les processus existants et identifier les opportunités d'optimisation grâce à l'IA et à l'automatisation. Étudier la faisabilité des cas d'usage et contribuer à leur qualification fonctionnelle et technique. Élaborer les dossiers de cadrage : estimation des charges, analyse des risques, impacts et planning. Formaliser les processus métiers et rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées. Traduire les besoins métiers en exigences compréhensibles par les équipes de développement. Définir les critères d'acceptation et élaborer les plans de tests. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouveaux outils et des nouveaux usages liés à l'IA. 2. Pilotage opérationnel des projets IACoordonner l'avancement des projets et assurer le suivi des différents chantiers. Piloter les projets confiés, de la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Coordonner les développements avec les équipes techniques et les différents contributeurs : développeurs, DataLab, équipes API et experts IA. Suivre les charges, les délais, les risques, les dépendances et les livrables. Organiser et piloter les recettes techniques et fonctionnelles. Garantir la conformité des solutions aux besoins exprimés et aux critères d'acceptation. Assurer le reporting auprès des parties prenantes et contribuer à la visibilité globale de l'activité. Participer aux rituels Agile et faciliter la collaboration entre les équipes métiers et techniques. 3. Contribution aux projets d'IA générative et d'IA agentiqueParticiper au cadrage et au déploiement de cas d'usage d'IA générative : assistants conversationnels, copilotes, génération de contenus et résumés automatiques. Contribuer à la conception de solutions basées sur des architectures RAG. Comprendre les principes de fonctionnement des LLM, leurs possibilités et leurs limites. Participer à l'évolution des plateformes IA pour accompagner l'émergence de processus agentiques. Collaborer avec les équipes techniques sur les problématiques d'intégration, de qualité des réponses et de performance des solutions. Contribuer à l'identification de nouveaux cas d'usage à valeur ajoutée pour les métiers. Suivre les résultats des solutions déployées et proposer des améliorations fonctionnelles. 4. Maintenance et amélioration continueParticiper au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. Suivre les incidents et contribuer à leur qualification et à leur résolution. Recueillir les retours des utilisateurs et identifier les évolutions nécessaires. Piloter les évolutions fonctionnelles et les améliorations des applications existantes. Veiller à la qualité, à la stabilité et à l'adoption des solutions mises en production. Maintenir la documentation fonctionnelle et assurer la traçabilité des évolutions. Votre profilDe formation supérieure en informatique, systèmes d'information, Data ou équivalent, vous disposez d'une expérience confirmée en Business Analysis, AMOA ou pilotage de projets de transformation digitale. Vous avez déjà contribué à la mise en œuvre opérationnelle d'au moins un cas d'usage d'intelligence artificielle générative et comprenez les principaux concepts associés : LLM, RAG, assistants conversationnels et automatisation intelligente. Un socle technique solide est indispensable pour comprendre les problématiques d'architecture, d'intégration et de développement rencontrées par les équipes techniques. Vous êtes à l'aise dans les environnements transverses, savez gérer plusieurs projets simultanément et êtes capable de dialoguer aussi bien avec les métiers qu'avec les développeurs. Compétences fonctionnelles et méthodologiquesRecueil et analyse des besoins métiers. AMOA, rédaction de spécifications fonctionnelles et formalisation des processus. Cadrage, estimation, planification et suivi des projets IT. Pilotage des développements et coordination d'équipes pluridisciplinaires. Définition des stratégies de tests et organisation des recettes. Méthodologies Agile / Scrum. Maîtrise des outils de gestion de projet, notamment Jira et Confluence. Accompagnement au changement et suivi de l'adoption des solutions. Compétences techniquesIA générative : excellente compréhension des concepts et des cas d'usage opérationnels. RAG et LLM : compréhension des architectures de recherche augmentée et des mécanismes de génération. IA agentique : connaissance des principes des agents IA et de l'automatisation de processus. Azure OpenAI : connaissance des services et de leur intégration dans des applications métier. Python : capacité à comprendre des développements et à dialoguer efficacement avec les équipes techniques. Airflow : compréhension des mécanismes d'orchestration de traitements. PGVector : connaissance des bases vectorielles et des mécanismes de recherche sémantique. Une expérience sur des projets d'IA déployés en production, au-delà des phases de prototype ou de démonstration, sera particulièrement appréciée. Savoir-êtreExcellentes capacités relationnelles et de communication. Esprit de synthèse et capacité à vulgariser des sujets techniques complexes. Sens de l'écoute et compréhension des enjeux métiers. Autonomie, rigueur et esprit d'initiative. Capacité à gérer plusieurs sujets et interlocuteurs en parallèle. Sens des priorités et forte orientation résultats. Adaptabilité dans un environnement agile et en constante évolution. Pourquoi rejoindre Storm Group ?Des projets innovants : participez à des initiatives concrètes autour de l'IA générative et de l'IA agentique. Un rôle transverse : faites le lien entre les enjeux métiers, les équipes de développement et les experts Data et IA. Des réalisations à impact : contribuez à la mise en production de solutions qui améliorent les usages et les processus. Un environnement technologique stimulant : développez votre expertise sur des technologies au cœur de la transformation digitale. Un accompagnement de proximité : bénéficiez d'un suivi par les équipes Storm Group tout au long de votre mission. Storm Group — We Storm The Change.

Delivery data engineering en proximité métier Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch, event-driven ou streaming selon les besoins des produits data. Traduire les exigences fonctionnelles et contraintes techniques en solutions data simples, robustes, scalables et maintenables. Contribuer aux cérémonies de delivery, au chiffrage, à la planification, à la gestion des dépendances et à la sécurisation des engagements des squads. Assurer une collaboration fluide avec les Delivery Managers pour rendre visibles les risques, dépendances, arbitrages et points de blocage. Industrialisation, qualité et fiabilité Mettre en œuvre les « quality gates » : tests unitaires et d'intégration, tests de données, contrôle de schéma, idempotence, stratégies de reprise et validation de la qualité. Appliquer les standards de développement Python, PySpark et SQL, ainsi que les bonnes pratiques Git, CI/CD, revue de code et documentation. Contribuer à l'observabilité des flux : logs, métriques, alerting, lineage, suivi des SLA/SLO et analyse des incidents de run. Participer au diagnostic et à la résolution des incidents ou problèmes de production en lien avec les équipes plateformes, CloudOps et SecOps. Architecture data, Lakehouse et performance Implémenter les patterns d'architecture validés : ingestion, modélisation Lakehouse, architecture médaillon, data products, APIs de données et intégrations réutilisables. Optimiser les traitements Spark/Databricks, les requêtes SQL, les stratégies de stockage et l'utilisation du compute afin d'améliorer performance et coûts. Documenter les choix techniques structurants et contribuer aux ADR lorsque les décisions impactent les standards ou la trajectoire cible. Veiller à la cohérence des solutions avec l'architecture One B2C, les standards Data Engineering & Platforms et les exigences entreprise. Sécurité, gouvernance et conformité Intégrer les exigences de sécurité by design : gestion des secrets, IAM, droits d'accès, chiffrement, durcissement, scans et séparation des environnements. Appliquer les règles de protection des données, d'anonymisation, de minimisation, de traçabilité et de conformité RGPD. Contribuer à la gouvernance opérationnelle des datasets, métadonnées, contrats de données, contrôles d'accès et règles de qualité. Travailler avec les équipes Cybersecurity, Infrastructure, Data Office et Architecture pour garantir l'alignement avec les standards ENGIE. AI-assisted engineering et amélioration continue Utiliser de manière responsable les outils d'ingénierie assistée par IA, tels que Copilot, agents, génération de code, SQL, tests, documentation et aide au debugging. Identifier et proposer des opportunités d'automatisation pour accélérer le delivery, réduire les erreurs et standardiser les pratiques d'ingénierie.

Dans le cadre d'un projet stratégique lié à la gestion et à la surveillance des risques, une grande organisation recherche un Data Engineer Python / Spark afin de participer à la mise en œuvre d'une solution permettant d'ingérer, d'agréger et d'exposer des données provenant de sources multiples. La solution a pour objectif de produire des reportings métiers dans le cadre de la surveillance des risques, notamment sur les problématiques liées aux risques climatiques et physiques. Au sein d'une équipe experte et engagée, vous participerez à la conception, au développement et à l'intégration de la solution sur Google Cloud Platform (GCP). Vos principales missions seront : Participer à la conception et au développement de solutions Data. Développer et intégrer des traitements en Python / Spark. Mettre en œuvre les services Data et Compute de Google Cloud Platform. Participer à l'ingestion, l'agrégation et l'exposition de données provenant de sources multiples. Contribuer à la production des données nécessaires aux reportings métiers. Participer aux phases de tests, d'intégration et de mise en production. Contribuer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements. Participer aux pratiques DevOps du projet. Collaborer avec les équipes techniques et métiers. Garantir la qualité et la fiabilité des développements réalisés. Le projet étant stratégique et à forte visibilité, une expertise technique solide sur l'écosystème GCP est indispensable.

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.

Notre client, acteur international majeur du diagnostic in vitro, a renforcé sa stratégie de santé numérique en 2024 avec l'acquisition d'un éditeur spécialisé dans les systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS). Ces solutions analysent les données patients en temps réel afin d'optimiser la prescription des antimicrobiens et de soutenir la prévention et la surveillance des infections associées aux soins. En intégrant directement des recommandations fondées sur les données et les bonnes pratiques cliniques dans les workflows hospitaliers, elles contribuent à un usage plus approprié des antibiotiques et à la lutte contre l'antibiorésistance. Dans le cadre du déploiement de ces solutions à travers l'Europe, notre client renforce ses équipes de services pour accompagner un nombre croissant de projets d'implémentation auprès de ses clients hospitaliers. Objet de la mission Nous recherchons un Data Integration Engineer pour déployer la solution en Europe. Il ou elle garantira la qualité, la cohérence et la sécurité des flux de données entre les systèmes hospitaliers et la plateforme. Couverture géographique : Royaume-Uni et Irlande, Espagne et Portugal, Italie, France et Belgique. Responsabilités Configurer, tester et valider les interfaces de données entre les systèmes hospitaliers et la plateforme (ex. HL7) Assurer la normalisation sémantique et technique des flux de données entrants Collaborer avec les équipes projet, les clients hospitaliers et les partenaires techniques Participer aux phases de validation, de mise en service et d'assistance post-déploiement Rédiger les spécifications techniques Contribuer aux ateliers de transfert de connaissances et aux activités d'harmonisation à l'échelle mondiale Apporter un support aux autres régions en cas de besoin Mission principalement en télétravail Présence ponctuelle sur site, à Lyon, appréciée

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.

Vous rejoindrez l'équipe Support applicatif ALMT (Asset Liability Management et Treasury) en charge du bon fonctionnement opérationnel et de la continuité de service des applications de gestion du risque et du P&L utilisées à l'échelle mondiale. Votre rôle Support applicatif et continuité de service · Assurer le support technico-fonctionnel L1/L2 des applications ALMT Risk et P&L · Analyser et résoudre les incidents · Suivre les traitements batch et garantir la continuité de service · Assurer une transition fluide vers les équipes « Follow-the-sun » Evolutions, projets et intégration technique · Contribuer à la gestion des projets d'intégration technique : upgrades majeurs, gestion de l'obsolescence, migrations vers le cloud · Participer à la construction des roadmaps, à l'estimation des charges et au suivi des jalons projet · Intervenir en lien avec les équipes de développement et d'infrastructure · Réaliser l'installation, l'intégration et le déploiement des systèmes et applications du périmètre · Conduire les tests techniques, y compris les tests de reprise d'activité, et valider les dossiers d'exploitation et d'installation · Participer à la gestion du cycle de vie des serveurs : refresh, migrations et évolutions techniques Monitoring, performance et amélioration continue · Mettre en place et faire évoluer le monitoring dans le cadre des standards globaux · Participer à l'amélioration continue de Dynatrace · Intégrer les pratiques DevOps afin d'améliorer l'automatisation, le déploiement continu et la résilience des applications · Rédiger et maintenir la documentation technique nécessaire aux équipes RUN

Mission : -Architecture & Développement : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion/traitement, les briques de normalisation et les API d'exposition des données. -Core Framework : Faire évoluer le framework commun (CI/CD, monitoring, tests automatisés, résilience, performance, qualité de code). -Leadership technique : Piloter des chantiers de dev, challenger les besoins métiers, faire respecter les standards d'architecture et coacher l'équipe. Stack & Compétences requises : -Software Engineering : Excellente maîtrise de Python (POO, modularisation, clean code), Git & Git Flow. -Big Data & Performance : Spark, Glue, Parquet, S3, HDFS, SQL avancé. Expertise en optimisation (partitionnement, bucketing, cache, tuning Spark/SQL). -Cloud AWS : S3, Lambda, Glue, IAM, EventBridge, CloudWatch. -DevOps & IaC : Pratiques CI/CD robustes et Infrastructure as Code. (Important : Vous devez maîtriser au moins 2 à 3 des domaines techniques clés ci-dessus). -Lieu : Hauts-de-Seine (92) / Île-de-France. -Déplacements : Ponctuels à prévoir en France (Lyon) et en Belgique (Bruxelles). -Spécificité : Astreintes possibles.

Contexte de la mission : Le consultant intégrera l'équipe Data & AI Procurement, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : # Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier ; # Dashboards Tableau — visualisation et pilotage de la performance achats # Reporting — production de rapports structurés ; # Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier Description de la mission : L'équipe Data & AI Procurement poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : DataHub (outil interne) pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources via DataHub jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : - Business Data Analysts : Expression et Cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. - Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.

Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle