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Secteur bancaire. Description and Location - comprend les enjeux liés à l'automatisation des processus de déploiement d'infrastructure (Provisionning) et d'application (Continuous Delivery) est capable de se coordonner avec l'équipe homologue en charge du CI (Continuous Intégration) assure un rôle de support auprès des équipes de Production Applicative utilisatrices des templates de déploiement développés anticipe les besoins d'automatisation après identification d'un besoin de déploiement récurrent Participe aux différentes phases projet ou peut être amené à piloter le projet Met en œuvre des solutions techniques. Réalise des diagnostics pour identifier les causes de dysfonctionnement, proposer et mettre en œuvre des corrections et des solutions de "back-up". Propose des solutions pour améliorer les performances de son domaine d'activité. Assure, si nécessaire, l'interface des experts des autres domaines et gère les échanges avec les sous-traitants. Définit les règles de bonne gestion des systèmes d'exploitation. Conçoit si nécessaire les normes et les règles de bonne gestion et vérifier systématiquement leur application (sécurité informatique, qualité?). Assure la mise à niveau, l'assemblage, la cohérence et l'homologation des différents logiciels (progiciels, base de données, développements spécifiques) dans le respect de l'architecture retenue. Prend en charge l'intégration de nouvelles applications ou de progiciels (transactionnel et/ou batch) dans le respect des normes et procédures en vigueur Effectue la réception, la validation et le packaging des composants. Installe et met à disposition des composants. Réalise la recette technique et l'homologation des composants / applications. Participe à l'amélioration des processus et des outils d'industrialisation et de déploiement. Travaille en relation étroite et permanente avec les équipes Etudes, Infrastructures et Sécurité. Spécificités pour les tests techniques : Prise de connaissance du changement et de son contexte technique Complète le plan de tests proposé Prépare les infrastructures de tests Valide les documents et les procédures à destination de la production Réalise les différents tests techniques Analyse les résultats Contribue au diagnostic en cas de dysfonctionnement Rédige les rapports détaillés qui aideront à la décision du GO/NOGO pour la mise en production Constitue ou met à jour le patrimoine de tests réutilisable pour les intégrations ultérieures Effectue le reporting vers le Responsable Intégration Contribue à l'amélioration continue Industrialise les tests techniques récurrents (automatisation, outillage?) devops - Confirmé - Impératif OS Windows Linux - Confirmé - Important Sécurité infrastructure et applicative - Junior - Souhaitable Must have : DevOps, Windows, Linux • Type of project: Build & MCO • Urgency : Normal • Les astreints (HNO, etc…) : Oui • La possibilité de renouvellement : Oui

CONTEXTE Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Ingénieur Spécialités technologiques : Versionning, Gestion de configuration ML, Monitoring, RGPD, Automatisation des test Compétences Technologies et Outils GitHub CI/CD GIT MISSIONS En tant qu’ingénieur(e) IA / ML Ops senior, vos principales missions sont de : - Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. - Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. - Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. - Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage : - S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. - Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Challenger les approches proposées par les Data Scientists. - Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA - Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles - Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. - Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. - S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). - Garantir la qualité et la conformité - Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot - Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. - Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. - Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. - Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. - Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. - Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. - Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. - Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. - Usage Interne / Internal Use - Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Consultants Risque Crédit & Marché – Modélisation Quantitative Contexte Nous recherchons plusieurs profils consultants en risque (junior à senior) pour le compte d’un de nos clients banque , dans le cadre d’un projet de renforcement des équipes de modélisation des risques . La mission se déroule au sein d’une équipe spécialisée en Risk Modelling , intervenant sur des travaux de stress testing, backtesting et ICAAP , avec un fort enjeu d’automatisation et d’amélioration des outils existants en Python . Rôles et responsabilités Contribution aux travaux de modélisation des risques de crédit et/ou de marché Réalisation d’analyses de stress testing et de backtesting Participation aux exercices ICAAP Automatisation et optimisation des processus de calcul Travail en mode projet avec les équipes internes Compétences requises Première expérience significative en modélisation des risques Connaissance des environnements bancaires et réglementaires Maîtrise de Python pour l’analyse et la modélisation Bases solides en statistiques et modélisation quantitative Capacité à évoluer dans un contexte projet Détails Durée : mission longue (12 mois) Démarrage : dès janvier Lieu : France Statut : consultant indépendant / freelance TJM : selon profil

Pour une mission chez notre client final, acteur majeur dans la Data financière et audit d'entreprise, nous cherchons à recruter un jeune développeur Java-J2EE, entre 2 et 5 ans d'expériences, afin de former une équipe avec un lead tech sénior et un QA junior. Le but est de reprendre en main un outil d'édition de données pour les clients finaux, contexte international, anglais écrit et parlé indispensable. Mission longue sur La Défense en tant que prestataire APTEA. Environnement technique riche et varié mais important legacy à maintenir.

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire

Dans le cadre d’un projet de migration de data centers vers une nouvelle infrastructure opérée par un partenaire externe, nous recherchons un renfort senior pour intervenir sur l’exploitation et la gestion de plateformes virtualisées. 🎯 Votre rôle Vous interviendrez en tant qu’expert opérationnel sur : L’exploitation et le maintien en conditions opérationnelles des environnements VMware et Nutanix. La participation aux projets de migration d’infrastructures. L’administration et la gestion des VM post-migration. L’exploitation des plateformes de stockage Huawei. Les opérations SAN / zoning en fonction des besoins. 🧰 Stack technique recherchée Compétences indispensables : Expertise VMware. Compétence Nutanix obligatoire (pas de profil junior). Environnements complémentaires : Stockage Huawei (production & sauvegarde). Zoning SAN. La sauvegarde n’est pas le point prioritaire, les compétences sont déjà présentes en interne.

Dans le cadre d’un projet de migration de data centers vers une nouvelle infrastructure opérée par un partenaire externe, nous recherchons un renfort senior pour intervenir sur l’exploitation et la gestion de plateformes virtualisées. 🎯 Votre rôle Vous interviendrez en tant qu’expert opérationnel sur : L’exploitation et le maintien en conditions opérationnelles des environnements VMware et Nutanix. La participation aux projets de migration d’infrastructures. L’administration et la gestion des VM post-migration. L’exploitation des plateformes de stockage Huawei. Les opérations SAN / zoning en fonction des besoins. 🧰 Stack technique recherchée Compétences indispensables : Expertise VMware. Compétence Nutanix obligatoire (pas de profil junior). Environnements complémentaires : Stockage Huawei (production & sauvegarde). Zoning SAN. La sauvegarde n’est pas le point prioritaire, les compétences sont déjà présentes en interne.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Tech Lead Data sur Grenoble. Contexte du projet Projet TMA Data pour un client industriel : maintenance évolutive et corrective des systèmes de reporting et datawarehouse, gestion des flux de données sensibles (production, finance), support et développement de nouvelles fonctionnalités. Environnement technique orienté bases de données, ETL, BI Missions principales Pilotage technique et coordination Prendre du recul sur les besoins et proposer des solutions adaptées Cadrer les sujets techniques et fonctionnels Challenger les solutions proposées par l’équipe et le client Animer des réunions techniques et ateliers avec le client Assurer la qualité des livrables et le respect des délais Encadrement et accompagnement Accompagner les profils juniors Réaliser des revues de code et garantir les bonnes pratiques Partager les connaissances (process, outils, standards) Contribution technique Concevoir et optimiser des pipelines ETL/ELT Maintenir et faire évoluer les datawarehouses et bases de reporting Participer aux développements complexes et aux tests d’intégration Assurer la documentation technique et la capitalisation Amélioration continue Identifier et proposer des axes d’amélioration (process, outils, organisation notamment mise en place CI/CD, utilisation de l’IA..) Être force de proposition sur les évolutions techniques et méthodologiques Assurer le cadrage et plan de déploiement de ces propositions d’amélioration / industrialisation Compétences techniques requises Langages & outils : SQL avancé Bases de données : Oracle, PostgreSQL CI/CD & DevOps : Git, Jenkins Expérience 5 à 8 ans minimum en ingénierie des données, dont 2 ans en rôle de lead ou senior. Expérience en contexte TMA ou projets de maintenance évolutive. Localisation & Langues Région grenobloise Français courant, anglais professionnel.