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Dans le cadre du déploiement à grande échelle des solutions d'IA générative et agentique d'un grand compte, nous recherchons un AI Platform Engineer pour construire et opérer la plateforme mutualisée qui héberge l'ensemble des cas d'usage IA du groupe. Au sein de l'équipe plateforme, le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et l'exploitation de la plateforme IA interne mise à disposition des équipes de développement et de data science ▪ Le déploiement et la configuration des services d'infrastructure nécessaires aux cas d'usage IA (environnements d'inférence, GPU, stockage objet) ▪ L'intégration et l'administration des gateways LLM donnant accès aux modèles (internes et fournisseurs externes) ▪ La mise en place des mécanismes de quotas, de gestion des accès et de facturation interne des usages IA ▪ L'industrialisation des services de la plateforme : templates, self-service, documentation ▪ Le maintien en condition opérationnelle : supervision, gestion des incidents, capacity planning ▪ La contribution aux choix d'architecture pour une exploitation industrielle durable

Contexte Au sein de la DSI d'un grand groupe du secteur de l'énergie, vous intégrerez une équipe Data en charge du traitement des données de consommation clients et de leur exposition sur les canaux digitaux. L'équipe, composée de 14 personnes (dont 7 Data Engineers), fonctionne en méthodologie Agile SAFe, synchronisée avec d'autres équipes Data du programme. Missions principales Concevoir et exécuter les stratégies de test (fonctionnel, non-régression, intégration) sur les pipelines de données et les APIs exposées par l'équipe. Réaliser des tests API approfondis via Postman ou Bruno : construction de collections, scénarios de tests automatisés, validation des contrats d'interface, tests de charge légers. Adopter une posture fonctionnelle forte : comprendre les enjeux métiers pour challenger les spécifications et anticiper les cas limites. Intervenir en support Business Analyst : rédaction et clarification des besoins fonctionnels, participation aux ateliers de cadrage avec les métiers, rédaction de user stories et critères d'acceptation. Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, refinements, rétrospectives, revues de sprint). Mettre en place et maintenir des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality) en lien avec les Data Engineers. Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution, en coordination avec l'équipe technique. Rédiger et maintenir la documentation de test et les spécifications fonctionnelles. Environnement technique Postman / Bruno (indispensable — tests API poussés) Notions Python, SQL Connaissance des architectures Databricks (Bronze/Silver/Gold) et Delta Lake appréciée Environnement Cloud AWS Outils de gestion Agile (Jira ou équivalent) Git Compétences recherchées Expertise testing API (Postman/Bruno) — critère central Posture fonctionnelle / capacité à intervenir sur des tâches de BA (rédaction de specs, user stories) Connaissance des principes API REST Rigueur en Data Quality et détection d'anomalies Culture Agile SAFe Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques (Data Engineers) et métiers Informations pratiques LivrablesCorrections d'anomalies / analyse et spécificationsModalitéTemps pleinPlage horaireHeures ouvréesLieuÎle-de-FranceDurée12 mois, extension possible

Si pour vous être Tech Lead Data GCP, c'est : Piloter la conception et l'architecture de plateformes data modernes, scalables et sécurisées sur Google Cloud Platform ; Encadrer et accompagner des équipes Data Engineers dans la mise en œuvre de pipelines robustes et industrialisés ; Maîtriser l'écosystème GCP : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Cloud Functions, Looker ; Concevoir et optimiser des traitements de données à grande échelle via Spark, Dataflow ou Dataproc ; Mettre en place des pratiques DataOps / FinOps : CI/CD, monitoring, optimisation des coûts et performance ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data, DevOps et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes ; Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des plateformes data ; Apporter du leadership technique, structurer les bonnes pratiques et faire grandir les équipes… …Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Vous disposez d'une expertise confirmée en data engineering et architecture GCP, et vous êtes à l'aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension projet et delivery. Dans le cadre de missions à fort enjeu chez nos clients, vous interviendrez en tant que référent technique GCP sur des projets de transformation data. Vous serez amené(e) à : Accompagner les clients dans la modernisation de leurs plateformes data sur GCP (cadrage, architecture, gouvernance) ; Concevoir des architectures cloud data performantes et évolutives basées sur les services managés GCP ; Piloter des projets de déploiement de Modern Data Platforms (data lake, data warehouse, streaming, batch) ; Assurer la cohérence technique et la qualité des livrables, en garantissant performance, sécurité et scalabilité ; Conseiller les équipes IT et métiers sur leurs choix techniques et stratégiques ; Encadrer les équipes projet et diffuser les bonnes pratiques d'ingénierie data ; Mettre en place des modèles d'industrialisation : CI/CD, orchestration, monitoring, data quality ; Réaliser une veille active sur les innovations de l'écosystème GCP et Data Cloud.

Contexte du poste : Nous recherchons un Tech Lead Fullstack confirmé pour accompagner un projet applicatif au sein d'un acteur majeur du secteur de la défense. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs, de Data Scientists, de Data Engineers et d'un Scrum Master. Vous interviendrez sur les choix techniques, la définition de l'architecture et l'encadrement technique de l'équipe, tout en participant activement à la conception et au développement de l'application. Missions principales : Définir les choix techniques, les langages et les outils adaptés aux besoins du projet Concevoir et faire évoluer l'architecture de l'application Encadrer techniquement une équipe de 6 à 8 personnes Participer à la conception et au développement des fonctionnalités applicatives Garantir la qualité du code, réaliser les revues de code et promouvoir les bonnes pratiques de développement Piloter les livraisons applicatives et veiller à leur bon déroulement Assurer une veille technologique régulière afin d'identifier les solutions pertinentes pour le projet

Contexte de la mission Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l'intelligence artificielle. Nous voulons passer d'une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d'équilibrer la rentabilité de l'entreprise et la perception de la valeur par nos clients. Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile. Objectifs et livrables Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l'analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont : • Élasticité Prix: Optimisation des algorithmes d'élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits. • Moteur de Promotion : Développement d'un algorithme d'optimisation des campagnes promotionnelles. • Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d'aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”). • Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops). • Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing. • Monitoring : Mise en place d'un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée. Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique. Hard skills: • Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch). • ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d'algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d'API. • Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt). Soft skills: • Product Ownership & Proactivité : Capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges figé. • Leadership technique : Autonomie pour piloter des sujets de bout en bout et interagir avec des interlocuteurs variés (équipes Data, Tech et Métier). • Langues : Anglais courant indispensable. Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.

Informations GénéralesLocalisation : Montrouge (92) Mode de travail : Hybride (3 jours sur site / 2 jours de télétravail) Taux Journalier Moyen (TJM) : 450 € / jour Date de démarrage : 19/10/2026 Durée / Visibilité : Jusqu'au 31/12/2027 (Mission longue) Contexte et RôleAu sein du Global Data Office, l'Expert(e) Collibra aura pour mission d'accompagner le déploiement et l'adaptation de la solution Collibra aux différents cas d'usage métiers. Vous contribuerez activement à l'onboarding des Data Stewards et Data Custodians, à la documentation de leur périmètre, ainsi qu'à la connectivité technique entre Collibra et le patrimoine Data existant (Power BI, Dataiku, API Manager, SGBD). Missions PrincipalesCadrage & Onboarding : Analyser les besoins métiers/IT, charger la documentation Data et accompagner les utilisateurs (ateliers, formations, démos). Paramétrage & Personnalisation : Configurer Collibra, créer des dashboards, vues et espaces de travail sur mesure. Intégration & Connectivité : Participer au raccordement de Collibra aux autres briques du patrimoine Data (Power BI, Dataiku, APIs, SGBD). Évolution & Testing : Évaluer et tester les nouvelles fonctionnalités/releases, et les intégrer à l'offre de services. Support & Amélioration : Assurer le support fonctionnel/technique, traiter les incidents et recueillir les feedbacks utilisateurs pour optimiser les usages.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).

Au sein de nos équipes d'exploitation, vous intervenez directement sur les infrastructures physiques de nos clients, en datacenter, salles serveurs et sites distants. Il s'agit d'un client de grande envergure du secteur de l'industrie. Vous assurez les opérations de proximité (« Smart Hands »), contribuez au maintien en condition opérationnelle des équipements et participez aux activités de transition ou de reprise de services. Support de proximité réseaux en datacenter Vous réalisez l'installation, le retrait, le déplacement des équipements ainsi que le support de ce materiel : équipements réseau et composants associés. Vous effectuez les opérations de câblage, brassage, repérage et vérification des liaisons cuivre et fibre optique. Vous installez et remplacez les composants matériels défectueux : switches, câbles, cartes réseau etc. Vous réalisez les contrôles physiques des équipements : état des LED, connectivité, numéros de série, étiquettes d'inventaire et occupation des baies. Vous assurez les opérations de redémarrage, de mise sous/hors tension, de connexion console et de diagnostic de premier niveau. Vous intervenez en coordination avec les équipes d'ingénierie à distance, le NOC et les constructeurs pour la résolution des incidents matériels. Vous participez aux opérations de maintenance planifiée, de migration et aux demandes de type IMACD (installation, déplacement, ajout, modification, retrait). Inventaire, documentation et transition Vous collectez, contrôlez et mettez à jour les informations relatives aux sites et datacenters : inventaires, plans de baies, câblage, alimentation électrique, connectivité réseau et procédures d'accès. Vous vérifiez la conformité des actifs physiques avec la documentation existante et identifiez les écarts, risques ou informations manquantes. Vous contribuez à la constitution et à la mise à jour de la documentation technique : procédures, check-lists, comptes rendus de transfert, inventaires et dossiers d'audit. Vous participez aux visites de sites, ateliers de transition et sessions de transfert de connaissances avec les équipes sortantes. Vous veillez au respect des règles de sécurité, des procédures d'accès au datacenter et des processus de gestion des changements.

Contexte : Dans le cadre du développement d'une plateforme data et d'intelligence artificielle déjà utilisée en production par plusieurs milliers d'utilisateurs, notre client, acteur bancaire en forte croissance, souhaite renforcer son équipe technique. La plateforme permet de développer et d'exécuter des workflows data et IA, d'utiliser des agents et des systèmes RAG, de manipuler plusieurs modèles de langage et de proposer des environnements de travail dédiés aux utilisateurs. Le consultant interviendra dans une phase d'ouverture progressive de la plateforme à des clients externes, avec des enjeux forts de scalabilité, robustesse, sécurité, performance et maintenabilité Missions principales : · Concevoir et développer les composants logiciels de la plateforme. · Développer des services backend en Python, notamment avec Django ou des frameworks équivalents. · Concevoir et faire évoluer les applications web en React et TypeScript. · Concevoir les APIs et intégrations avec les composants data et IA. · Participer au développement de systèmes agentiques et de workflows orchestrés. · Intervenir sur LangGraph, RAG, bases de connaissances, MCP et l'évaluation des applications LLM. · Contribuer à l'intégration de plusieurs modèles de langage via une passerelle multi-modèles. · Améliorer la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. · Challenger les architectures, choix techniques et pratiques de développement existants. · Concevoir des solutions robustes, maintenables et adaptées à la production. · Développer les tests, la documentation technique et les procédures de mise en production. · Contribuer à l'observabilité, à la sécurité et à la gouvernance des composants. · Collaborer avec les équipes Software, Data, IA et Recherche. · Assurer une forte implication hands-on dans le développement et la livraison des composants. Livrables attendus : · Composants logiciels et services backend développés et déployés. · APIs et intégrations avec les briques Data et IA. · Contributions aux architectures distribuées et aux évolutions de la plateforme. · Workflows agentiques, systèmes RAG et intégrations LLM. · Tests automatisés et documentation technique. · Solutions et procédures de mise en production. · Contributions aux dispositifs d'observabilité, de sécurité et de monitoring. · Recommandations d'évolution et d'amélioration des architectures existantes.

Le ou la Data Engineer FinOps contribue à l'automatisation, à l'intégration et à l'évolution d'une plateforme interne dédiée au pilotage des consommations Cloud et des usages de l'intelligence artificielle. Le poste combine développement de solutions data, automatisation de tableaux de bord Power BI et maintien en conditions opérationnelles. Les principales responsabilités consistent à connecter différentes sources FinOps, automatiser l'actualisation des données et intégrer les tableaux de bord existants dans la plateforme. La personne conçoit également des fonctionnalités de suivi des coûts, d'allocation budgétaire, de gouvernance FinOps et de reporting. Elle participe à l'intégration de services d'IA générative et de modèles de langage hébergés dans l'Union européenne, dans le respect des exigences de sécurité, de confidentialité et de souveraineté. Elle assure enfin le support, le conseil, la documentation, le transfert de compétences ainsi que la maintenance et l'évolution continue de la solution.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Nous recherchons pour l'un de nos clients un DevOps / Cloud Infrastructure Engineer afin de rejoindre une équipe technique travaillant sur une plateforme Cloud à grande échelle, dans un environnement où les enjeux de sécurité, industrialisation et disponibilité sont particulièrement importants. Vous intégrerez une équipe d'ingénieurs et travaillerez en collaboration avec des profils Infrastructure, Data, Architecture et Product. Missions Vous participerez au développement, à l'évolution et à la maintenance de l'ensemble de l'infrastructure définie as code. La mission se répartit approximativement de la manière suivante : Terraform : 45 % – développement et maintenance de l'Infrastructure as Code ; Helm & Docker : 30 % – création et maintenance de charts Helm et Dockerfiles ; Bash : 20 % – développement de scripts, outils de contrôle et automatisation des déploiements ; Python : 5 % – interactions avec les équipes Data, tests et besoins spécifiques des utilisateurs. Vous serez notamment amené à automatiser le déploiement d'infrastructures Cloud à grande échelle sous Microsoft Azure à l'aide de Terraform, Terragrunt, Packer et Ansible. Vous participerez également au déploiement et à l'industrialisation de différents composants au sein de clusters Kubernetes, notamment Ingress, Keycloak, Nexus, GitLab, Jupyter, Spark ou PostgreSQL. Vous contribuerez aux évolutions d'architecture de la plateforme, à l'amélioration des processus de déploiement, à la documentation technique ainsi qu'à l'application des bonnes pratiques de sécurité.

Recherche un profil confirmé 5 ans d'expérience dans le secteur de l'Energie. Aime manipuler les chiffres (import et export) et croisement de données. Utilise Azure Devosp pour la gestion du backlog. Compétences Techniques (Hard Skills) ? AMOA : expérience significative sur des projets informatiques multi-parties, capacité à travailler en équipe et à se coordonner avec les différentes parties prenantes, aussi bien IT (développeurs front et back, data engineer, développeurs ETL, chef de projet IT) que métiers (direction performance, product owners, clients internes de l'application) ? Energies : une expérience dans le secteur de l'énergie est préférable, ou une capacité à s'adapter rapidement à un nouveau secteur d'activité démontrée dans des expériences passées ? Data analysis : un appétence à l'analyse de données est nécessaire (exports, retraitement excel/google sheet, analyses croisées, etc.) ? Azure devops : une connaissance d'azure devops est préférable, cette plateforme étant utilisée pour le suivi du backlog évolutif et correctif et la communication asynchrone entre toutes les parties prenantes Compétences Transverses & Posture (Soft Skills) ? Gestion de projet : Capacités d'organisation, de rigueur et de gestion de projets multi-acteurs ? Communication : Excellentes qualités d'expression orale et écrite, aisance relationnelle. ? Esprit d'équipe : Posture collaborative affirmée et aptitude à fédérer/animer des contributeurs transverses.