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Tech Lead Data – Snowflake / dbt – Data Quality / Observability Vorstone recherche un Tech Lead Data expérimenté pour rejoindre une équipe Data as a Service (DaaS) et piloter la delivery technique de produits Data dans le cadre d'un projet Data stratégique. 🎯 Vos missions En tant que Tech Lead Data, vous serez notamment en charge de : Piloter la delivery technique des produits Data et accompagner l'équipe dans leur industrialisation. Concevoir et faire évoluer la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique / BI. Définir et faire appliquer les standards de développement et bonnes pratiques Data. Réaliser les revues de code et accompagner techniquement les membres de l'équipe. Mettre en place et améliorer les processus CI/CD, tests et déploiements. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements et modèles Data. Participer au cadrage technique des sujets Data Quality. Contribuer aux problématiques de gouvernance et de sécurité des données, notamment RLS. Participer au run, à la gestion des incidents et aux post-mortems. Assurer un rôle de référent technique et de mentor auprès de l'équipe.

LCLEn qualité d'Architecte technique IA, vous contribuerez à définir et mettre en œuvre des architectures permettant d'intégrer l'IA de façon concrète, fiable et durable dans les usages métiers et IT. Votre action couvrira la définition de la cible, sa traduction opérationnelle et son inscription dans une démarche shift-left, qu'elle concerne les spécifications, la sécurité, le platform engineering ou le DevSecOps. Vous veillerez à la sécurité, à la résilience, à l'urbanisation, au passage à l'échelle et à la maîtrise des coûts, tout en contribuant aux cadres de référence d'architecture de LCL, en cohérence avec les orientations portées par la Design Authority Architecture. Vous interviendrez au sein du Pôle Technologies, au plus près des équipes IA, comme architecte de référence pour construire des solutions IA modernes, fiables et prêtes pour la production. Vous définirez les fondations d'une architecture agentique et de socles mutualisés capables d'héberger, d'accélérer et de sécuriser des cas d'usage d'IA générative, d'assistants métiers, d'automatisation augmentée et d'analyse avancée. Vous encadrerez leur intégration dans le SI via APIs, microservices, événements, services cloud et plateformes data, en définissant les patterns d'architecture pour les assistants IA, les agents, le RAG, l'orchestration et les échanges entre modèles, données et services. Vous porterez ainsi cette approche plateforme qui visera à transformer des initiatives isolées en capacités réutilisables, industrialisées et gouvernées, avec une sécurité IA by design articulée à la gouvernance des données et aux équipes Data pour garantir un levier indispensable à la confiance, à la conformité, la traçabilité et le passage à l'échelle des usages IA. LCL

Dans le cadre de l'accélération de l'IA générative, vous accompagnez une DSI dans le déploiement de Gemini Enterprise et la structuration d'une organisation permettant de concevoir, sécuriser et déployer des agents IA métiers. Vous intervenez auprès des équipes techniques, des équipes solutions et de la direction Data pour mettre en place la plateforme, définir les règles de gouvernance et transférer vos compétences aux équipes internes. Missions principales : Configuration de la plateforme : initialiser et sécuriser Gemini Enterprise, configurer les environnements, les accès, les connecteurs, la journalisation et les quotas. Accompagnement technique : conseiller les équipes dans le choix des solutions et des bonnes pratiques pour développer leurs agents métiers. Gouvernance et conformité IA : contribuer à la définition des règles de cadrage, de validation, de sécurité et de gestion des risques. Conception d'agents IA : participer à la conception des agents et au business prompt engineering pour répondre aux besoins métiers. Intégration et exploitation : accompagner l'intégration des agents sur la plateforme, en tenant compte des enjeux de traçabilité et de FinOps. Pilotage de cas d'usage : accompagner le démarrage de deux cas d'usage pilotes priorisés par les métiers. Évaluation des agents : définir des jeux de tests, des indicateurs de qualité et des critères de validation avant mise en production. Transfert de compétences : former et accompagner les équipes internes pour leur permettre de configurer, développer et déployer leurs propres agents de manière autonome. Livrables attendus : Plateforme Gemini Enterprise configurée et sécurisée. Kit de gouvernance des agents : cycle de vie, processus de validation, rôles et responsabilités, fiche de référencement. Cadre d'évaluation des agents : tests, indicateurs de qualité et critères de mise en production. Guides d'exploitation et documentation technique. Transfert de compétences permettant à une ressource interne de déployer seule un agent de bout en bout. Démarrage réussi de deux cas d'usage pilotes.

Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances. Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA. Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données. Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants. Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données. 2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances. Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données. Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe. Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents. 3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance. Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs. Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation. Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance. Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence. 4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données. Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data. Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances. Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞

Localisation : IDF Présence sur site : 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 04/01/2028 TJM : 630 € Expérience : Plus de 7 ans Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data sur GCP, vous interviendrez sur la conception et le développement de solutions visant à améliorer les pratiques d'ingénierie logicielle, l'outillage des développeurs et l'automatisation des traitements. La mission porte notamment sur le développement d'agents IA destinés à accompagner les équipes techniques dans leurs activités, avec une montée en autonomie progressive sur différents domaines de la Data Platform. Objectifs de la missionConcevoir et développer des agents IA dédiés à l'outillage des équipes de développement. Contribuer à l'automatisation des activités de conception, de développement et de mise en production. Participer à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et de déploiement. Contribuer à la modernisation, à la sécurisation et à l'observabilité de la plateforme. La roadmap prévoit notamment le développement d'agents dédiés à l'outillage des développeurs (MCP, skills, cartographie des pipelines), puis leur extension à différents domaines : DBT, Kafka Streams, APIs et Dataproc, de la conception jusqu'à la mise en production, avec des mécanismes de rollback. En parallèle, les travaux se poursuivent sur la modernisation du socle, notamment les migrations, la sécurisation et l'observabilité. L'objectif principal de la mission est de concevoir et développer ces agents IA. Compétences requises – Must Have Solide expérience en ingénierie logicielle ou plateforme sur GCP, notamment sur les sujets CI/CD, tests et observabilité. Pratique du traitement batch (dbt / BigQuery) ou du streaming (Kafka). Expérience avérée dans la conception et la mise en production d'au moins un agent IA, utilisé par d'autres personnes. Compétences appréciées – Nice to Have Expérience dans la création de serveurs MCP ou l'utilisation de frameworks d'agents tels que ADK ou Claude Agent SDK. Expérience en équipe plateforme ou Developer Experience, avec des outils internes utilisés par plusieurs équipes. Expérience dans la mise en place de dispositifs d'évaluation d'agents ou de systèmes LLM.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

Accompagner le programme KOALA dans la structuration de son patrimoine de données, la mise en œuvre des principes DDD et la définition des solutions Data permettant de soutenir durablement les usages métier et les futurs cas d'usage IA. Missions : Définir et faire évoluer les principes de gouvernance des données Accompagner l'identification des domaines métier, sous-domaines et Bounded Contexts Structurer et gouverner les Data Products Contribuer aux travaux d'architecture et d'urbanisation Data Définir les modèles de données et les principes d'intégration Animer les ateliers métier et les travaux de cadrage DDD Accompagner la valorisation des données et la préparation des futurs usages IA Produire les livrables d'architecture, de gouvernance et de transformation Data Accompagner les équipes Data, Architecture et Développement

Domaine : Data / Business Intelligence / Énergie Environnement : Renfort d'un dispositif existant composé de 5 Data Analysts. Description de la missionDans le cadre d'un renforcement de ses équipes Data, EDF recherche un Tech Lead Power BI à forte dominante conseil métier, capable d'intervenir comme interlocuteur privilégié des équipes métiers et de les accompagner dans l'exploitation et la valorisation de leurs données. Le consultant devra allier une excellente maîtrise technique de Power BI à une solide compréhension des enjeux business, afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions décisionnelles pertinentes et à forte valeur ajoutée. Il interviendra notamment sur le cadrage des besoins, la définition et la structuration des KPI, la conception de tableaux de bord et l'accompagnement des métiers dans leurs prises de décision. Une posture de conseil affirmée est indispensable : le consultant devra savoir challenger les demandes, formuler des recommandations pertinentes et contribuer à une démarche de transformation orientée métier et data. Missions principalesRecueillir, analyser et cadrer les besoins des équipes métiers. Conseiller les interlocuteurs métiers sur les usages de la Data et les solutions de reporting adaptées. Challenger les besoins exprimés et proposer des recommandations à valeur ajoutée. Définir, structurer et formaliser les KPI et indicateurs de performance. Concevoir, développer et optimiser des tableaux de bord et rapports sous Power BI. Exploiter SQL pour l'analyse des données et la préparation des restitutions. Assurer la cohérence fonctionnelle et la pertinence des indicateurs produits. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des outils et des usages Data. Collaborer avec les 5 Data Analysts du dispositif existant. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de reporting et de pilotage. Livrables attendusTableaux de bord et rapports Power BI. Documents de cadrage fonctionnel. Définition et formalisation des KPI. Recommandations métier et préconisations d'amélioration. Compétences requisesCompétences obligatoires : Power BI : expertise technique et conception de tableaux de bord. Power BI Reporting Services (SSRS). Analyse fonctionnelle et compréhension des besoins métier. Conseil métier et accompagnement à la prise de décision. SQL. Compétences importantes : Méthodologies Agile et SAFe. Business Analysis (BA). Connaissance du secteur Energy & Utilities.

Contexte et mission principale Au sein de l'équipe DATA & IA , vous piloter 2 projets transversaux (Etude réseau IA, IDP / SSO Groupe) et êtes responsable du portefeuille de projet d'infrastructure IA de la nouvelle entité IA du groupe Crédit Agricole (Plateforme Mistral, Prism.AI, AI Gateway, …) Missions et responsabilités Gestion de portefeuille • Préparation des comités stratégiques client • Suivi des budgets, des plannings, des risques et des alertes • Coordination des 3 chefs de projets du domaine IA et Data Marketplace groupe • Reporting à la direction DATA & IA • Préparation des COPIL Client IA Pilotage projets • Pilotage de 2 projets transversaux du domaine IA • Etude réseau IA o La zone d'hébergement utilisée mutualisée ne peut pas à terme absorber l'ensemble des usages des différentes entités o Etude de la solution envisagée o CA AI possède sa propre zone o Accès par les entités, via une nouvelle zone d'exposition, aux ressources (Mistral, Prisme, EDFG) mises à disposition par CA AI o Scénario d'exposition pour les entités en dehors du Réseau CARMEN (connexion, compatibilité adressage,…) o Scénario pour les réseaux « workplace » CA AI o Contributeurs à engager Architectes ASI (transverses), CTR (sécurité), et RSA (réseau) • IDP / SSO Groupe o CAAI, utilise une solution intermédiaire via les soutions existantes, mais nécessite de disposer d'une brique technique couvrant un périmètre plus large si elle souhaite industrialiser ses pratiques. o PÉRIMÈTRE CIBLE o Toutes les identités du Groupe, collaborateurs et agents IA, avec une gestion unifiée des autorisations sur l'ensemble des entités connectées. o SOLUTION ENVISAGÉE o Un SSO Groupe à l'étude, avec brokering central vers l'IdP de chaque entité et gestion native des identités d'agents IA. o NOUVEAUTÉS o Extension du périmètre aux identités non-humaines (agents, MCP, A2A…) • Participer à la définition des choix d'architecture et des standards techniques • Contribuer à l'analyse des besoins fonctionnels et techniques • Proposer des solutions techniques innovantes et adaptées aux contraintes du groupe Production de livrables • Préparation des supports des comités de pilotage et des comités opérationnel • Rédiger les comptes-rendus de comités de pilotage et des comités de suivi • RIDA • Préparation des supports de comité de revue du portefeuille projet CA AI

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. À travers nos expertises en conseil IT, Data, Intelligence Artificielle, Cloud, Software et cybersécurité, nous contribuons au développement de solutions innovantes, performantes et sécurisées. Dans le cadre de projets stratégiques autour de l'intelligence artificielle, nous recherchons un Tech Lead IA & Agent Platforms (H/F) pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes permettant de déployer des services d'intelligence artificielle à grande échelle. Contexte de la missionVous interviendrez au sein d'un environnement technologique dédié au développement et à l'exploitation de plateformes d'intelligence artificielle, au service des besoins métiers. Les travaux couvrent notamment l'intelligence artificielle générative (GenAI), les plateformes d'exécution, la conception d'agents autonomes, les architectures cloud natives et les outils nécessaires à l'industrialisation des services IA. En tant que Tech Lead IA, vous jouerez un rôle central dans la définition des orientations techniques, l'évolution des architectures et l'accompagnement des équipes de développement. Vous contribuerez également à la conception de frameworks permettant d'intégrer, de déployer et d'exploiter des modèles et services IA, ainsi qu'au développement d'agents intelligents et de tools reposant sur le protocole MCP (Model Context Protocol). Vos missions1. Leadership technique et architectureDéfinir et porter la vision technique sur votre périmètre de responsabilité. Accompagner les équipes dans les choix d'architecture, de conception et d'industrialisation. Garantir la qualité, la cohérence, la sécurité et la maintenabilité des solutions développées. Définir et promouvoir les standards de développement et les bonnes pratiques techniques. Réaliser des revues de code et challenger les choix d'implémentation. Assurer une veille technologique sur les architectures IA, les frameworks et les outils émergents. 2. Pilotage des projets techniquesContribuer à la définition et à la priorisation des roadmaps techniques. Encadrer techniquement les projets et les évolutions structurantes des plateformes. Participer à l'estimation, au découpage et à l'organisation des travaux. Identifier les risques techniques et proposer des solutions adaptées. Coordonner les contributions des différentes équipes impliquées dans la conception et le déploiement des solutions. Veiller au respect des exigences de qualité, de performance et de maintenabilité. 3. Conception et développement des plateformes IAConcevoir, développer et faire évoluer des plateformes dédiées à l'intelligence artificielle. Contribuer à l'industrialisation des usages de l'IA générative et des agents autonomes. Concevoir et maintenir des frameworks facilitant l'intégration, le déploiement et la mise en production de modèles et de services développés par des équipes tierces. Développer des architectures de services robustes, modulaires et évolutives. Participer à l'évolution des frameworks et des composants techniques du pôle. Concevoir, développer et publier des tools MCP permettant aux agents IA d'interagir avec des outils, des données et des services externes. Contribuer au développement d'agents IA et à leur intégration dans les systèmes d'information. Garantir l'interopérabilité des composants et la qualité des interfaces exposées. 4. Industrialisation, exploitation et amélioration continueGarantir la performance, la fiabilité et l'exploitabilité des solutions mises en œuvre. Participer au maintien en condition opérationnelle des plateformes. Concevoir et améliorer les mécanismes de supervision, de journalisation et d'observabilité. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'optimisation des chaînes CI/CD. Identifier les axes d'amélioration des processus, des outils et des architectures. Veiller à la résilience et à la capacité d'évolution des plateformes. Intégrer les exigences de sécurité et les bonnes pratiques de développement dès la conception. 5. Accompagnement et montée en compétence des équipesAssurer un rôle de référent technique auprès des développeurs. Accompagner les équipes dans la résolution de problématiques techniques complexes. Organiser et réaliser des revues techniques et des revues de code. Partager les bonnes pratiques et favoriser la diffusion des connaissances. Contribuer à la montée en compétence des collaborateurs. Promouvoir une culture technique fondée sur la qualité, l'innovation et l'amélioration continue. Votre profilDe formation supérieure en informatique ou en ingénierie logicielle, vous justifiez d'une expérience significative en développement logiciel et en conception d'architectures techniques. Vous avez déjà exercé un rôle de référent technique, de Tech Lead ou d'architecte logiciel et souhaitez contribuer à des projets innovants autour de l'intelligence artificielle. Vous êtes capable de prendre de la hauteur sur les choix d'architecture tout en intervenant concrètement dans le développement et la résolution de problèmes techniques complexes. Compétences techniques indispensablesDéveloppement : excellente maîtrise de Python. Architecture : conception d'architectures de services et de solutions modulaires. Développement d'API : conception et intégration de services web et d'API. Industrialisation : automatisation, CI/CD, tests et déploiement. Exploitation : observabilité, supervision, diagnostic et fiabilité des services. Intelligence artificielle : intérêt marqué pour la GenAI, les agents autonomes et les plateformes IA. Leadership technique : capacité à guider les choix d'architecture et à accompagner les développeurs. Compétences appréciéesConteneurisation et orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. Architecture cloud native : conception et exploitation de services distribués. Architecture distribuée et événementielle : conception de systèmes robustes et évolutifs. Protocoles et intégration IA : MCP (Model Context Protocol), outils et agents IA. Frameworks IA : expérience avec des frameworks d'orchestration d'agents ou d'intégration de modèles. MLOps / LLMOps : industrialisation, déploiement, supervision et amélioration continue des services IA. Sécurité : gestion des accès, sécurisation des API et prise en compte des exigences de sécurité dans les architectures. Vos qualitésLeadership technique et capacité à fédérer une équipe autour de choix structurants. Excellente capacité d'analyse et de résolution de problèmes. Vision globale des architectures et aptitude à arbitrer. Autonomie, rigueur et sens des responsabilités. Curiosité technique et capacité à expérimenter de nouvelles approches. Communication claire, pédagogie et capacité à vulgariser des sujets complexes. Orientation résultats et sens du service. Pourquoi rejoindre Storm Group ?Des projets innovants : participez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Des enjeux techniques ambitieux : intervenez sur des plateformes IA, des agents autonomes et des architectures modernes. Un rôle à impact : contribuez directement aux choix d'architecture et aux orientations technologiques. Une expertise reconnue : développez votre savoir-faire sur des sujets au cœur de la transformation numérique. 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.

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.

Software Engineer expert en GenAI. Python/Node/Java, Cloud - Clermont Ferrand Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions GenAI à forte visibilité, en étroite collaboration avec les équipes innovation, data et IT du client. Périmètre : SDLC. Missions • Concevoir et développer des applications intégrant des LLM (RAG, embeddings, agents). • Participer à la définition d'architectures GenAI robustes et scalables. • Implémenter APIs, microservices et pipelines d'IA dans un environnement cloud industriel. • Accompagner les équipes du client : cadrage, expertise, audit technique, bonnes pratiques. • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des solutions déployées (gouvernance, risques, observabilité). • Compétences techniques / outils à maîtriser : Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Compétences fonctionnelles requises (connaissances métier, etc.) : o Respect des règles et rituels de l'équipe (mode Agile), et participation à la réflexion continue sur son organisation afin d'en améliorer l'efficacité. o Participation aux estimations de charge des sujets / tâches listés dans la backlog, en les challengeant si nécessaire. o Participation au choix et à l'affectation des sujets / tâches traités dans les sprints Agile à court terme, dans une perspective de livraison incrémentale de fonctionnalités à rythme régulier, et de mise à niveau régulière des composants et outils (Evergreen). Compétences comportementales : Présence souhaitée : • Présence sur site : oui - Clermont Ferrand • Travail en distanciel possible : possible (2 jours maximum) Langue et niveau : Un bon niveau d'anglais est indispensable, les membres de l'équipe pouvant être situés en Europe et / ou Asie et / ou Amérique(s).

Business Analyst +6 ans d'exp. IA générative RAG LLM Marignane ASAP 01 CONTEXTE ET FINALITÉ Dans le cadre des réflexions de client sur l'industrialisation de ses processus Tech Data, le Business Analyst IA accompagne l'identification, le cadrage et la priorisation des cas d'usage d'intelligence artificielle générative. Il intervient à l'interface des équipes métier, architecture, data et développement, avec une attention particulière à l'écosystème Mistral AI. La mission vise à transformer les besoins opérationnels en solutions utiles, évaluables et compatibles avec les contraintes de documentation technique aéronautique, de sécurité et de traçabilité. MISSIONS PRINCIPALES • Cartographier les processus Tech Data et identifier les tâches documentaires ou analyses répétitives pouvant être assistées par l'IA. • Animer les ateliers métiers ; formaliser besoins, cas d'usage, parcours utilisateurs, exigences fonctionnelles et critères d'acceptation. • Qualifier et prioriser les opportunités selon valeur métier, qualité des données, risques, faisabilité et ROI • Collaborer avec les architectes et développeurs sur les solutions LLM Mistral, RAG et intégrations aux outils existants. • Définir les jeux de tests et indicateurs de qualité : pertinence, fidélité aux sources, erreurs, latence, coût et adoption. • Suivre les POC/MVP, organiser les validations utilisateurs et contribuer à la feuille de route d'industrialisation. 03 COMPÉTENCES INDISPENSABLES • Business Analysis : ateliers, BPMN, exigences, user stories, backlog, tests fonctionnels et méthodes Agile. • IA générative : compréhension des LLM, des limites des modèles, du prompt engineering et des méthodes d'évaluation. • Mistral AI : connaissance des modèles, de leur utilisation via API ou environnements déployés, et des cas d'usage professionnels. • RAG : compréhension de la recherche documentaire, des embeddings, de l'indexation et de la citation des sources. • Culture technique : API REST/JSON, SQL et notions de Python ; capacité à dialoguer avec les équipes d'architecture. • Sécurité et gouvernance : confidentialité, droits d'accès, traçabilité, gestion des données sensibles et exigences de contrôle export. 04 CONNAISSANCES MÉTIER APPRÉCIÉES • Documentation technique aéronautique, manuels de maintenance et structuration de contenus (ATA, XML/HTML). • Environnement hélicoptères, maintenance/MRO, gestion de configuration et exigences de conformité documentaire. • Expérience en automatisation de workflows documentaires, recherche sémantique et gestion des connaissances. 05 LIVRABLES ATTENDUS • Cartographie des processus et catalogue priorisé des cas d'usage IA. • Dossiers de cadrage, spécifications fonctionnelles, backlog et critères d'acceptation. • Protocoles d'évaluation, synthèses de tests utilisateurs et indicateurs de valeur. • Recommandations de déploiement et feuille de route d'industrialisation. 06 PROFIL ET POSITIONNEMENT Formation supérieure en informatique, ingénierie, data ou transformation digitale. Expérience significative en Business Analysis et participation concrète à des projets IA/GenAI. Capacité à vulgariser les enjeux techniques, à challenger les cas d'usage et à travailler avec des équipes pluridisciplinaires internationales. Positionnement : rôle de cadrage fonctionnel et de pilotage de la valeur. La conception détaillée des architectures, le développement et l'exploitation des modèles relèvent des équipes techniques dédiée

L'objectif est de reconstituer le lignage technique de bout en bout à travers des systèmes historiques (legacy), des processus ETL/ELT, des bases de données et des solutions de reporting. La mission vise à fournir une documentation technique fiable et structurée, permettant d'accompagner les travaux d'architecture, de migration et d'évolution du système d'information. Vos missionsAnalyser les processus ETL/ELT existants et les différents flux de données. Reconstituer le Data Lineage technique de bout en bout. Identifier les sources de données, transformations, dépendances et systèmes cibles. Analyser le code SQL, les objets de bases de données et les différentes logiques de transformation. Collecter, analyser et consolider les métadonnées techniques. Identifier les lacunes, incohérences et écarts dans la documentation existante. Collaborer avec des équipes techniques centrales et locales dans un contexte international. Produire une documentation structurée du Data Lineage et des Data Mappings. Utiliser Python et des mécanismes d'automatisation lorsque cela est pertinent afin d'accélérer l'analyse et la documentation. Contribuer aux travaux d'architecture et de migration en apportant une vision précise des flux et dépendances existants. LivrablesDocumentation du Data Lineage technique de bout en bout. Cartographie des sources de données, transformations et systèmes cibles. Documentation des flux ETL/ELT et de leurs dépendances. Référentiel structuré des métadonnées techniques. Identification des lacunes documentaires et dépendances techniques. Documentation technique destinée à accompagner les travaux d'architecture et de migration. Profil recherchéDe formation supérieure en informatique/data, vous justifiez de 5 à 8 ans d'expérience minimum en Data Engineering, BI, ETL ou analyse technique de données. Vous disposez idéalement des compétences suivantes : Solide expérience en Data Lineage et ETL/ELT. Très bonne maîtrise de SQL et des bases de données, notamment Oracle. Capacité à analyser des flux de données complexes au sein de systèmes legacy. Expérience en documentation technique et gestion des métadonnées. Bonne compréhension des problématiques de Data Architecture et de Data Mapping. Solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Aisance pour collaborer avec des équipes techniques dans un environnement international. Anglais professionnel indispensable. Environnement techniqueData Lineage • ETL/ELT • SQL • Oracle • Data Mapping • Metadata • Data Architecture • Data Governance • Documentation technique Technologies appréciées : Python, SAS, Oracle BI / OBI, Dataiku, IA / LLM. 🎯 Objectif de la missionAccélérer la reconstitution et la documentation du lignage technique des données, afin de disposer d'une vision fiable des flux existants, de leurs transformations et de leurs dépendances. Cette cartographie permettra notamment de sécuriser les travaux de transformation et de migration des systèmes historiques, ainsi que la mise en œuvre de nouvelles architectures data.

Contexte de la mission Nous recherchons un(e) Consultant(e) Développeur IA pour intervenir sur des cas d'usage concrets d'intelligence artificielle et d'IA agentique, dans un environnement 100 % Google Cloud Platform (GCP). La mission couvre notamment la conception et le développement d'agents IA, le traitement de données multimodales (texte, image, audio, vidéo) ainsi que la mise en production de solutions IA à fort impact métier. Environnement techniqueL'environnement est exclusivement basé sur Google Cloud Platform (GCP), sans environnement Microsoft / Azure. Compétences clés Google Cloud Platform (GCP)/Vertex AI ADK – Agent Development Kit IA agentique et conception d'agents autonomes BigQuery Gemini, Claude et solutions open source Traitement multimodal : texte, image, audio et vidéo Exemples de cas d'usage Optimisation des opérations BTP grâce aux données météo Analyse de données météorologiques afin d'optimiser certaines phases de chantier, notamment le coulage du béton. Détection de fraude sur les factures et notes de frais Conception d'agents IA capables d'identifier des situations de fraude sur des volumes importants de données : environ 300 000 factures par mois, pour un historique de près de 7 millions de factures. Chatbot de traduction multilingue Développement d'un chatbot permettant de traduire automatiquement dans plusieurs langues les retranscriptions de réunions. Contrôle de conformité de chantier par analyse d'image Analyse de prises de vue afin de vérifier la conformité et la sécurité d'un chantier : présence et positionnement des équipements, distances de sécurité, opérations de levage ou encore contraintes liées au transport d'engins.