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Contexte : Pour le compte d'un grand groupe, nous recherchons un ingénieur cloud senior pour renforcer une équipe dédiée à l'adoption du cloud et au FinOps. La mission consiste à développer des capacités d'automatisation au service de la maîtrise des coûts cloud, de la durabilité, de l'efficacité opérationnelle et de l'expérience développeur. Missions principales : Concevoir et développer des solutions assistées par IA pour des cas d'usage Cloud et FinOps Développer et maintenir des scripts, pipelines de données et composants d'automatisation pour collecter, traiter et enrichir les données de consommation et de coûts cloud Contribuer à l'amélioration continue des outils, du reporting et des capacités d'analyse FinOps Créer et faire évoluer des tableaux de bord Power BI donnant une vision actionnable de l'usage, des coûts et des leviers d'optimisation Identifier et mettre en œuvre des opportunités d'automatisation pour gagner en scalabilité et réduire l'effort manuel

Maîtrise de Java (21+), Python (FastAPI, Django), Spring Boot / Spring WebFlux, architecture hexagonale et DDD Maîtrise d'Angular (versions récentes) et des kits de développement internes (Condor, JRAF) Bonne connaissance du modèle SOA / Webservices REST Connaissance des outils CI/CD (Jenkins, Ansible) et conteneurisation (Docker/Kubernetes) Connaissance des outils de tests automatisés (JUnit, Mockito, Cypress, Pytest) Connaissance du gestionnaire de source GIT Connaissance sur Azure et l'utilisations des ressources Azure La mission consiste à assurer le rôle de développeur FULL STACK senior avec des contributions sur l'ensemble des projets d'intelligence artificielle développés pour le compte du métier et des projets DATA. Ce poste exige au-delà des compétences techniques, des expériences en mode de travail agile, une bonne communication, une capacité de synthèse et une compréhension fine des enjeux techniques comme métier. La mission consiste à assurer les phases suivantes des différents projets DATA et IA en cours : Interprétation et conception des briefs techniques Développement et paramétrage Test et contrôle qualité et production Documentation technique

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et grandis avec nous ! Industrialise les accélérateurs de calcul GPU, automatise les plateformes GenAI et propulse l'IA souveraine d'un grand groupe internationalAu sein d'un grand groupe international, l'équipe spécialisée dans les domaines de la Data et de l'Intelligence Artificielle conçoit, déploie et exploite des plateformes technologiques mutualisées destinées à accompagner la transformation numérique des différentes entités de l'organisation. Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) DevOps / Plateforme GPU & IA pour rejoindre l'équipe dédiée aux services d'IA Générative (GenAI). Ton rôle sera névralgique, hautement innovant et structurant : tu prendras en charge le déploiement, l'industrialisation, la sécurisation et l'exploitation des plateformes d'accélération de calcul (GPU) et des services de modèles IA hébergés dans des environnements souverains et hautement sécurisés. Ton futur environnementTu évolueras au cœur du pôle dédié aux infrastructures et services d'Intelligence Artificielle, en interaction étroite avec les équipes MLOps, les Data Scientists, les architectes sécurité et les responsables produits. Organisé(e) en méthodologie Agile, tu évolueras dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et à très haute disponibilité. C'est le cadre idéal pour manipuler les dernières technologies d'orchestration GPU, automatiser la mise à disposition de modèles d'IA générative et garantir la souveraineté des données au sein d'une organisation mondiale. Tes missions clésIndustrialisation, Automation & Architecture GPU (Mode BUILD & AGILE) : Industrialiser et automatiser le déploiement des plateformes d'accélération de calcul et de serving de modèles IA dans des environnements privés et hybrides sécurisés. Administrer et optimiser l'orchestration des ressources de calcul GPU pour le fine-tuning et l'inférence de modèles LLM / GenAI. Contribuer à l'évolution de l'architecture des solutions déployées et intégrer de nouveaux services managés respectant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les chaînes de déploiement continu (CI/CD) et développer des scripts d'automatisation (Python, Bash). Participer activement aux cérémonies Agile, au suivi du backlog produit, à la planification et à la définition de la feuille de route (roadmap) des services d'IA. Documenter les offres de services, concevoir les guides de mise en production et réaliser des démonstrations auprès des parties prenantes. Maintien en Conditions Opérationnelles & Sécurité (Mode RUN & SÉCURITÉ) : Assurer le Maintien en Conditions Opérationnelles et de Sécurité (MCO/MCS) des plateformes d'IA générative en production. Mettre en place et piloter les solutions de supervision, de monitoring et d'observabilité sur l'utilisation des clusters et la consommation GPU. Analyser et résoudre les incidents techniques complexes impactant la disponibilité ou la performance des modèles. Participer aux activités transverses de la squad et aux dispositifs d'astreinte pour garantir une continuité de service irréprochable. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, Cloud computing ou Big Data / IA. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 4 à 8 ans en ingénierie DevOps, Cloud ou Administration de Plateformes en production (MCO/MCS), avec une sensibilité affirmée pour les infrastructures IA/ML. Expertise Technique & IA Impérative : Maîtrise des technologies de conteneurisation et d'orchestration (Kubernetes, Docker). Une certification (ex: CKA, CKAD, RedHat OpenShift) constitue un atout majeur. Connaissance des architectures IA / Machine Learning et idéalement de l'orchestration de ressources de calcul GPU (ex: NVIDIA Kubernetes Device Plugin, KubeFlow, Triton Inference Server). Solide expérience en déploiement d'infrastructures sur des environnements privés, hybrides et Cloud hautement sécurisés. Pratique confirmée de l'automatisation, des pipelines CI/CD et du scripting (Python, Bash). Expérience des outils d'observabilité et de monitoring (Prometheus, Grafana, ELK). Agilité & Soft Skills : Pratique éprouvée des méthodologies Agile (Scrum / Kanban) et des outils de gestion de projet associés (Jira, Confluence). Esprit collaboratif, rigueur opérationnelle et aisance à communiquer/présenter des solutions techniques auprès de divers interlocuteurs. Tes atoutsPionnier de la Tech GenAI : Passion pour les infrastructures modernes dédiées au Large Language Models (LLM) et à l'accélération matérielle GPU. Culture du SecOps et de la Souveraineté : Réflexe permanent d'intégrer les règles de sécurité, de confidentialité des données et de gouvernance dès la phase de conception (Security by Design). Esprit Produit & Pédagogie : Capacité à transformer des contraintes système complexes en offres de services simples et attractives pour les utilisateurs internes. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5 euros / 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 et accompagnement aux certifications de référence (CKA/CKAD Kubernetes, Certifications Cloud/AI, NVIDIA). Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Rythme de travail : Télétravail hybride avec présence régulière sur le site client et gestion d'astreintes planifiées. 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. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie (Cas pratique d'orchestration de ressources GPU sous Kubernetes, automatisation de pipeline CI/CD pour un service GenAI, gestion d'incidents MCO/MCS et démarche Agile). Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Prêt à rejoindre une équipe d'experts engagés ? N'hésite plus, rejoins la Storm Team ! 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.

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM

Client : grand compte du secteur de l'assurance – Niort (télétravail occasionnel) TJM : 500 € HT/jour Mission Architecte Entreprise – Niveau 3 - Démarrage : 02/11/2026 – mission > 6 mois - Contexte : équipe Architecture d'Entreprise, cohérence du SI sur tous les domaines. - Missions : ateliers d'architecture, dossiers de cadrage (analyses fonctionnelle et applicative, préconisations, macro-trajectoires), éclairages et arbitrages, accompagnement des projets, référentiel d'architecture, animation de la Communauté des Architectes. - Livrables : rapport hebdo, dossiers de cadrage, référentiel, supports Communauté, lettre d'actualité mensuelle. - Compétences : architecture fonctionnelle, urbanisation, communication stratégique (Expert), SOA/EAI/ESB/MDM, architecture IA (Confirmé)

Data Engineer GCP : Ingestion, OBM & reporting Superset Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge la partie technique du volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un PO Data qui porte le cadrage fonctionnel. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Intégrer des sources de données hétérogènes 2. Développer et industrialiser les pipelines 3. Réaliser les transformations et les jointures 4. Modéliser et créer les objets métiers (OBM) 5. Alimenter les restitutions Superset, créer et migrer les rapports 6. Reprendre au moins 50 Google Sheets connectés

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein de la Direction des Systèmes d'Information / Développements Digitaux de notre client, nous recherchons un Développeur Full Stack Java / Angular avec une expérience en développement assisté par l'IA. Vous intégrerez une équipe Agile de 5 personnes et participerez au projet, visant à intégrer une nouvelle fonctionnalité de gestion des médias assistée par l'IA dans la chaîne de préparation et de programmation de diffusion digitale. Missions : Participer à la conception et au chiffrage des User Stories. Développer les nouvelles fonctionnalités et les tests associés. Contribuer à l'amélioration continue de l'équipe grâce aux outils et pratiques de développement assisté par l'IA. Accompagner l'équipe dans sa montée en compétence sur les usages de l'IA. Respecter les normes, bonnes pratiques et standards d'ingénierie logicielle. Participer aux cérémonies Agile / Scrum. Environnement technique : Backend : Java 25, Jakarta EE 11, Quarkus 3, Python / AWS Lambda Frontend : Angular, Angular Material 3, TypeScript, HTML5, CSS3 IA : AWS Bedrock AgentCore, Anthropic Claude API / Data : REST, JAX-RS, CDI, JPA, MySQL Architecture : Microservices, Event-Driven, Kafka, messaging DevOps / Cloud : AWS, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Maven, NPM, Git, SonarQube

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.

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM

Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA

ContexteDans le cadre de l'évolution et de la modernisation d'une Data Platform, nous recherchons un(e) Staff Data Platform Engineer pour contribuer à l'excellence engineering de l'écosystème data. Au sein d'une organisation Data Mesh mature, vous aurez un rôle transverse de facilitateur, d'accélérateur et de référent technique auprès des différentes équipes Data Engineering. Votre mission sera de faire le lien entre les capacités de la plateforme centrale et les besoins opérationnels des équipes produit, avec un fort enjeu autour de la Developer Experience (DevEx), de la standardisation des pratiques et de l'accélération de la mise en production des produits data. Vos missionsDeveloper Experience & Data EngineeringOptimiser le cycle de vie des pipelines Data, du développement local jusqu'à la production. Concevoir et standardiser des paved paths permettant aux équipes Data de développer et déployer plus efficacement. Développer et partager des composants, templates et outils facilitant le travail des Data Engineers. Contribuer à la mise en place de standards autour du CI/CD, des tests, de l'observabilité et de la qualité. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle au sein de la communauté Data. Innovation & IAIntégrer les outils d'IA générative et de développement assisté dans les pratiques quotidiennes des Data Engineers. Identifier et développer des cas d'usage permettant d'améliorer la productivité des équipes. Participer à la construction d'un AI Toolkit dédié aux besoins du Data Engineering. Accompagner l'évolution des pratiques vers une ingénierie Data augmentée par l'IA. Architecture & Excellence techniqueConcevoir des frameworks et patterns favorisant la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des pipelines. Mettre en place des mécanismes de feedback loop, observabilité, data quality et data contracts. Contribuer à l'évolution de l'architecture Data et à sa modernisation progressive. Challenger les pratiques et architectures existantes afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la transition progressive vers des architectures Open Lakehouse et des modèles Data modernes. Prendre en compte les enjeux de FinOps, sécurité et RGPD by design. Gouvernance & accompagnementÊtre le représentant des besoins de la communauté Data Engineering auprès de l'équipe Platform. Faciliter l'alignement entre les pratiques locales et les standards d'ingénierie globaux. Conseiller les équipes responsables du socle technique de la plateforme. Favoriser le partage de connaissances et la mutualisation des initiatives au sein de la communauté Data. Travailler avec des équipes internationales dans un environnement matriciel. Environnement techniqueData Engineering / Data Platform Data Mesh GCP / BigQuery Data Vault / Star Schema CI/CD DataOps Data Quality Data Contracts Observabilité API / CLI tooling YAML Automatisation GenAI / Copilots / AI Engineering Open Lakehouse FinOps GDPR / Privacy by Design

Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.

Rejoignez un grand groupe industriel d'envergure mondiale en tant qu'Architecte Data senior spécialisé sur Google Cloud Platform. Vous piloterez la vision architecturale et la conception détaillée d'une plateforme de données d'entreprise stratégique, en évoluant progressivement vers un écosystème robuste, performant et hautement sécurisé. Vous exercerez un rôle clé dans la transformation des données au sein de l'organisation. Votre mission consistera à faire évoluer l'infrastructure initiale de la plateforme GCP Data Hub vers une solution complète et évolutive, capable de supporter les besoins critiques de l'entreprise à long terme. En étroite collaboration avec le Product Owner, les architectes métier et l'équipe d'ingénierie, vous définirez les standards et les bonnes pratiques de gouvernance de données, concevrez des pipelines d'ingestion et de stockage hautement performants, et mettrez en place des modèles opérationnels robustes. Vous serez responsable de la cohérence architecturale de la plateforme, de l'optimisation des coûts cloud, de la conformité aux normes de sécurité strictes du groupe, et de la garantie d'une disponibilité et d'une performance optimales des données. Vous contribuerez également à l'adoption d'outils d'intelligence artificielle et d'analyse avancée, en assurant que l'infrastructure supporte les usages émergents de l'IA générative et du machine learning. Responsabilités : - Définir et valider la vision architecturale globale de la plateforme GCP Data Hub, en ligne avec la stratégie données du groupe - Concevoir des pipelines de données scalables, performants et sécurisés, couvrant l'ingestion, le stockage et la distribution des données - Établir et maintenir les standards de gouvernance, de qualité et de sécurité des données au sein de la plateforme - Piloter la mise en place d'une stratégie d'Infrastructure as Code (IaC) pour garantir reproductibilité, traçabilité et conformité - Optimiser les coûts d'infrastructure cloud tout en maintenant les niveaux de performance requis - Mettre en place et valider les mécanismes de CI/CD pour accélérer le déploiement et garantir la qualité - Collaborer étroitement avec les équipes métier, les architectes PSL et les développeurs pour concrétiser les besoins en solutions techniques - Assurer la conformité stricte aux normes de sécurité et aux politiques de gouvernance du groupe - Évaluer et intégrer les technologies émergentes, notamment les capacités d'IA générative (Google Gemini) dans l'écosystème de données - Documenter les décisions architecturales et animer la connaissance au sein des équipes techniques Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Toulouse

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : 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. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 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).. 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.

METSYS est un intégrateur de solutions Cloud, Microsoft et Cybersécurité. Acteur incontournable des services du numérique, METSYS s'engage à satisfaire l'ambition de ses clients dans leurs projets de transformation digitale. Pour un client de très belle renommée internationale, nous recherchons un.e Chef.fe de projets Infrastructure & Transformation pour un démarrage de mission début octobre à Paris 8ème arrondissement. Notre Client conduit plusieurs chantiers de transformation majeurs et vous piloterez ainsi de bout en bout les projets d'infrastructure transverses, en lien direct avec le Tech Program Director, et vous sécuriserez la tenue des délais, des coûts et de la qualité. Le portefeuille couvre les opérations de structure (intégration de filiales et carve-out), les programmes de rationalisation et d'optimisation des coûts - notamment les migrations réseau SD-WAN et Telco - et les projets de socle transverses. Le périmètre est appelé à évoluer selon les priorités du Client. A ce titre, les missions principales sont les suivantes : Piloter les projets d'infrastructure de notre Client de bout en bout : cadrage, planning, budget, gestion des risques, jalons et recette (cutovers, transferts de connaissance, déploiements). Construire et tenir les plannings, projeter les trajectoires de déploiement et anticiper les dépendances entre chantiers ; Porter la dimension économique des projets : chiffrage, business case, suivi de la consommation et démonstration des gains, en lien avec le PMO (Portfolio / FinOps). Présenter et défendre coûts, plannings et arbitrages devant la gouvernance de notre Client, avec des supports de décision clairs et exploitables ; Orchestrer les partenaires et prestataires : cadrage des engagements, suivi de la performance et arbitrages techniques. Assurer un reporting structuré et régulier auprès du Tech Program Director, avec une communication proactive sur les risques et les décisions à prendre. Coordonner les divers interlocuteurs de notre Client, dans le respect de leur autonomie. L'environnement technique est le suivant : Réseau et connectivité : migrations SD-WAN et migrations Telco menées dans le cadre du plan d'optimisation des coûts. Intégrations et carve-out : intégrations de filiales et préparation de carve-outs ; Cloud et infrastructures : projets de socle et de rationalisation Azure / GCP, remédiation des fins de support. Digital Workplace : déploiements et harmonisation des environnements collaboratifs et du poste de travail. Data et intelligence artificielle : projets d'infrastructure conditionnant le déploiement des cas d'usage IA de notre Client. Services et sourcing : transition du Service Desk situé à l'étranger et support aux appels d'offres associés. Cette liste n'est pas limitative et est susceptible d'évolutions.

Contexte Notre client lance ses premiers projets d'IA et d'automatisation. Le premier chantier est un POC d'automatiser, c'est-à-dire le recensement d'informations dans les PDF, images et autres, fait aujourd'hui à la main. D'autres projets data et IA suivront. La mission Construire la chaîne de traitement : extraction des PDF, détection des publicités, structuration des données (annonceur, marque, format, page, numéro). Choisir et comparer les approches (OCR, vision, LLM) sur des métriques mesurées : précision, rappel, coût, temps. Livrer du code de production : tests, logs, reprise sur erreur, API, Docker. Préparer la suite : intégrer le traitement aux données et automatiser d'autres processus.