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Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Ingénieur(e) IA / DevOps – Industrialisation d'agents IA et de serveurs MCP H/F Description de la mission : Notre client, banque de détail d'un grand goupe bancaire, cherche à renforcer sa Tribu dédiée à l'IA. Contexte Une équipe d'intelligence artificielle dispose d'une solution agentique développée en interne et fonctionnelle au stade de prototype : un agent IA orchestrateur et trois serveurs MCP (Model Context Protocol) exposant les outils mobilisés par l'agent. Les choix d'architecture, de frameworks et de composants d'infrastructure ont été arrêtés et validés lors d'une première phase de développement. La prestation s'appuie sur un assistant de code mis à disposition. Son utilisation est nécessaire pour réaliser le périmètre dans l'enveloppe de 40 jours. La capacité à cadrer les demandes, à revoir de manière critique le code produit et à garantir la non-régression sera évaluée. Mission Porter les quatre composants existants du prototype à un niveau de qualité compatible avec une exploitation en production, en améliorant la tenue de charge, la maintenabilité du code et la supervision. La mission porte exclusivement sur la mise à niveau de l'existant dans le cadre technique défini : elle ne comprend ni développement de nouvelles fonctionnalités métier ni remise en cause des solutions retenues. La prestation s'effectue au sein d'une squad en méthode agile, avec un point d'avancement quotidien. Chaque lot livré est soumis à la revue d'un référent technique. Des interactions régulières sont prévues avec les équipes chargées de la production, de l'exploitation, de la plateforme et du socle technique. Principales responsabilités Diagnostiquer les quatre composants et formaliser, avec la squad, un plan de mise à niveau priorisé, chiffré et arbitré, attendu à J+5. Refactorer et structurer le code : séparation des responsabilités, externalisation de la configuration, normalisation de la gestion des erreurs et des reprises, résorption de la dette de prototypage et respect des conventions de développement. Mettre en place des tests unitaires, d'intégration et de contrat sur les interfaces MCP, intégrer les tests à la chaîne CI/CD et définir un seuil de couverture. Améliorer la tenue de charge par la gestion de la concurrence et des appels asynchrones, le pooling des connexions, les time-outs, les stratégies de retry et les coupe-circuits. Réaliser des tests de performance et de montée en charge, puis documenter le dimensionnement cible et les limites connues de la solution. Instrumenter l'observabilité : logs structurés et corrélés, métriques techniques et métiers, traces distribuées de la chaîne agent–serveurs MCP–systèmes appelés, suivi de la consommation de jetons et des coûts d'inférence, tableaux de bord et alertes. Renforcer la sécurité d'exploitation définie lors de la première phase : gestion des secrets, contrôle des jetons et des périmètres d'autorisation, journalisation d'audit. Produire la documentation d'exploitation et de maintenance, les procédures de diagnostic et le runbook, puis transférer les compétences à l'équipe interne. Utiliser l'assistant de code avec discernement et assurer la revue critique du code généré ainsi que la non-régression. Environnement technique Développement : Python, programmation asynchrone, concurrence, gestion des erreurs et des reprises IA et protocoles : agents IA, MCP (Model Context Protocol), frameworks d'orchestration LLM, SDK MCP DevOps et conteneurisation : Git, GitLab CI ou équivalent, CI/CD, Docker, Kubernetes Tests et performance : pytest, Locust, k6 ou équivalent Observabilité : logs, métriques, traces distribuées, tableaux de bord et alertes Méthodes : Scrum, Kanban Assistance au développement : Claude Code Livrables attendus Programme documenté Dossier technique et dossier d'architecture technique Dossier d'exploitation et dossier de configuration Plan de développement et documents de suivi Résultats des tests et relevés de mesures Procédures de diagnostic et runbook Bilan de projet et transfert de compétences Profil recherché Expérience Expérience confirmée de 3 à 7 ans dans le passage à l'échelle de composants logiciels. Expérience en ingénierie logicielle appliquée à l'IA, avec un accent sur la qualité, la robustesse et l'exploitabilité du code plutôt que sur la modélisation. Compétences techniques Développement avancé en Python en contexte de production. Industrialisation logicielle : refactoring, tests automatisés, CI/CD, qualité et maintenabilité du code. Gestion de la performance et de la charge : tests de montée en charge, time-outs, retries, coupe-circuits et dimensionnement. Observabilité : logs structurés, métriques, tableaux de bord et alertes. Écosystème agents IA et MCP, frameworks d'orchestration LLM et usage professionnel d'un assistant de code. Pratiques DevOps : conteneurisation, déploiement automatisé et gestion de configuration. Compétences personnelles Rigueur et capacité à travailler sur du code écrit par d'autres. Autonomie dans la conduite du chantier, capacité à documenter ses choix et à les défendre en revue. Capacité à prioriser et à concilier exigences techniques et délais. Capacité à challenger une solution existante sans remettre en cause le cadre technique retenu. Langues Anglais technique professionnel, pour la lecture de documentation et les échanges écrits. Compétences / Qualités indispensables : Python avancé en production, Industrialisation logicielle et CI/CD, Performance et tenue de charge, Observabilité, Agents IA et MCP, Usage critique d'un assistant de code Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience en environnement bancaire ou réglementéInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Dans le cadre d'une démarche d'innovation et de transformation des pratiques métiers, notre Client du secteur bancaire basé à Paris recherche un profil expérimenté en ingénierie IA. La mission consiste à concevoir, prototyper et expérimenter des solutions basées sur des architectures d'IA générative et agentique, à destination de fonctions réglementaires et juridiques (notamment compliance et legal). L'objectif est de développer des preuves de concept (POC) exploitant des cas d'usage existants ou à identifier en collaboration avec les équipes métiers, en s'appuyant sur des approches LLM modernes. Ces POC devront être construits dans un cadre de développement structuré afin de permettre, lorsque pertinent, une trajectoire d'industrialisation.

Dans le cadre de la modernisation de ses opérations de sécurité, un grand compte recherche un Ingénieur IA pour automatiser et augmenter les capacités de son SOC grâce à l'intelligence artificielle générative et agentique. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement d'agents IA d'assistance aux analystes : enrichissement automatique des alertes, corrélation d'événements, pré-qualification des incidents ▪ L'automatisation de la réponse à incident : orchestration des playbooks, actions de remédiation assistées, génération des rapports d'incident ▪ L'intégration de l'IA générative aux outils du SOC (SIEM, SOAR, plateformes de threat intelligence) ▪ L'exploitation des LLM pour l'analyse de threat intelligence : synthèse de bulletins de sécurité, extraction d'indicateurs de compromission ▪ La mise en place des garde-fous garantissant que les décisions critiques restent sous supervision humaine ▪ La mesure de l'impact : réduction du temps de qualification, du temps de réponse, du volume d'alertes traitées manuellement ▪ La collaboration étroite avec les analystes SOC pour concevoir des outils réellement adoptés

Contexte Dans le cadre du programme IA4IT, le client recherche un profil confirmé pour accompagner les équipes dans la construction des premiers composants techniques et des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire IA, sur la conception, le développement et l'intégration de solutions agentiques innovantes. Rôle et responsabilités Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. Réaliser l'intégration de la plateforme avec les outils et services du SI : APIs, services internes et outils collaboratifs. Développer des agents IA, des prompts outillés, des connecteurs et des services d'orchestration. Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles et standards émergents de type MCP lorsque cela est pertinent. Réaliser les tests, le monitoring et l'industrialisation des composants développés. Produire les livrables techniques associés : documentation, guides d'usage, démonstrateurs, preuves de valeur et retours d'expérience. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et aux démonstrations auprès des parties prenantes. Livrables attendus Composants techniques et fonctionnalités développés. Agents IA et workflows opérationnels. Connecteurs et intégrations SI. Prototypes, démonstrateurs fonctionnels et preuves de valeur. Jeux de tests, documentation technique et exemples d'usage. Supports de démonstration et accompagnement des équipes.

Contexte Dans le cadre du chantier IA4IT, mission au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, pour un grand compte du secteur assurance (client anonymisé). L'objectif est de concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique de la plateforme IA. Les enjeux principaux portent sur la robustesse, la scalabilité, la traçabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme, dans un contexte d'exploitation industrielle durable. Rôle et responsabilités principales Conception et mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. Déploiement et configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. Mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. Construction et industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. Mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. Garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. Contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable. Livrables attendus Architecture technique détaillée de la plateforme. Schémas d'intégration et d'urbanisation. Socle technique déployé et opérationnel. Pipelines CI/CD industrialisés. Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)

Nous recherchons un Ingénieur Développeur d'agents IA / Développeur Full Stack & IA pour rejoindre une équipe en charge d'une infrastructure de données et concevoir des agents autonomes dans un environnement Cloud AWS. Mission freelance à Gémenos : présence sur site 3 jours sur 5 et télétravail partiel. Démarrage dès que possible, fin prévue le 31 décembre 2026. TJM proposé : 308,55 € HT/jour maximum selon profil. Vos missions : • Concevoir et développer des agents IA, leurs skills et leurs tools à partir d'un framework d'orchestration interne en TypeScript. • Développer et maintenir les interfaces utilisateurs des outils des agents en Vue 3.js. • Intégrer les API de systèmes bancaires et assurer leur interopérabilité avec les agents. • Exploiter les données métier dans Snowflake via des outils dédiés ou une couche sémantique. • Déployer les agents et leurs interfaces sur AWS, et assurer leur capacité à monter en charge dans le respect des standards de sécurité. • Veiller au respect des contraintes PCI-DSS / PCI-CP dans les interactions entre les agents, les données et les API. • Collaborer avec les architectes sécurité, Product Owners, ingénieurs DevOps et équipes de conformité.

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. Vous sécurisez cette plateforme dès sa conception : conteneurs, GPU, modèles et données, avec des interventions ciblées qui se cumulent avec votre activité (environ 100 interventions de 2 heures par an, soit environ 30 jours). Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : votre expertise est reconnue et votre travail sert l'intérêt général. Missions : Durcir les systèmes, conteneurs et orchestrateurs (ANSSI, CIS) - Gérer les vulnérabilités : pilotes GPU, frameworks, images de conteneurs - Analyser les risques propres à l'IA : fuite de données, injection de prompts, chaîne d'approvisionnement des modèles - Revoir les droits d'accès et la traçabilité - Répondre aux incidents et rédiger des notes de recommandation claires Démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Contexte Dans le cadre d'un nouveau besoin, nous recherchons une ressource spécialisée en automatisation et intelligence artificielle, avec une très bonne maîtrise de Dynatrace. Missions Concevoir et mettre en place des solutions d'automatisation. Exploiter Dynatrace pour la supervision, l'observabilité et l'analyse des environnements IT. Identifier les possibilités d'utilisation de l'IA / AIOps pour améliorer la supervision et l'automatisation. Automatiser les tâches et processus récurrents. Analyser les incidents et contribuer à leur résolution grâce aux outils d'observabilité. Participer à l'amélioration continue des performances et de la fiabilité des systèmes. Collaborer avec les équipes techniques et métiers. Compétences techniques indispensables Dynatrace : très bonne maîtrise Automatisation : expertise / très bonne expérience IA / AIOps : bonne connaissance Expérience en observabilité, monitoring et analyse de performances Connaissance des environnements DevOps / SRE appréciée Scripting / développement pour l'automatisation apprécié Profil recherché Expérience significative sur des sujets Automation, IA et Dynatrace. Autonomie et capacité à proposer des solutions. Esprit d'analyse et résolution de problèmes. Bon mindset, proactivité et curiosité technique. Très bon relationnel et capacité à travailler en équipe. Démarrage Prévu pour fin octobre 2026

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur IA Python / RAG pour intervenir chez l'un de nos clients, acteur majeur du secteur juridique et fiscal. 🚀 Votre rôle Au sein d'une équipe technique spécialisée dans les solutions digitales et l'intelligence artificielle, vous participerez au développement et à l'évolution de solutions basées sur l'IA générative. Vos principales missions seront notamment de : Concevoir et développer des applications et services IA en Python ; Développer des APIs avec FastAPI ; Concevoir et améliorer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) ; Travailler sur la vectorisation, les embeddings et la recherche sémantique ; Intégrer et exploiter des LLM dans des applications métier ; Participer aux choix techniques liés au stockage et à la recherche vectorielle ; Contribuer à l'amélioration de la qualité, de la pertinence et des performances des solutions IA.

Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) : - L'assistance sécurité des centres de compétences en charge de la cyber sécurité autour des sujets Gen-IA - La sécurité détaillées relatives à l'implémentation et aux usages des technologies et services des fournisseurs (Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML) - La production de dossiers de sécurité et le support aux développements et opérations mis en place par les Centres de Compétences, en France, ainsi qu'à l'international - L'assistance sécurité des projets Gen-IA en assistant les BusinessUnits & ServiceUnits (architecture, normes, standards...) Environnement Agile Environnement anglophone

ContexteAu sein des équipes Cybersécurité d'une grande banque d'investissement internationale, expertise axée sur le pilotage technique et l'ingénierie d'une automatisation de sécurité de nouvelle génération basée sur l'IA agentique. Périmètre d'intervention : la conception, la construction et l'industrialisation d'« agents » de sécurité autonomes capables d'exécuter des tests de sécurité avancés et/ou des contrôles conformément aux processus de Sécurité Applicative de cette banque. La mission se concentre sur la transition au-delà de la simple correspondance de patterns vers des moteurs de raisonnement autonomes pour la contextualisation des vulnérabilités, l'orchestration de workflows de scan complexes, et la suggestion de remédiations précises et/ou un triage approprié réalisé par les développeurs. Bien que le cœur de la mission soit le développement d'outils, le périmètre inclut le soutien aux activités courantes (BAU), notamment l'analyse de vulnérabilités, les contrôles de release et le support au benchmarking. MissionsDéveloppement d'outillage de sécurité agentique Développement de harness agentique : Conception et implémentation d'agents autonomes capables de raisonner sur la logique du code (SAST) et le comportement applicatif (DAST) pour l'identification de vulnérabilités complexes Orchestration de l'analyse automatisée : Construction de pipelines modulaires pour le chaînage de LLMs, de scanners traditionnels et de couches de raisonnement personnalisées afin d'automatiser le cycle de vie « détection-triage-remédiation » Intégration SAST/DAST : Développement de wrappers intelligents et de harnesses autour des outils existants pour enrichir leurs résultats via une contextualisation pilotée par l'IA et une réduction des faux positifs Activités BAU & Contribution continue Analyse de vulnérabilités : Apport d'une expertise AppSec opérationnelle via l'analyse des vulnérabilités remontées par les outils SAST/SCA et la réalisation d'un triage manuel pour distinguer les problèmes exploitables des faux positifs Support aux releases & déploiements : Assistance à l'industrialisation et au déploiement des contrôles de sécurité dans le processus de release entreprise Guidance en remédiation : Contribution à la fourniture de recommandations de correction au niveau du code et de patterns de développement sécurisé aux équipes de développement Périmètre d'intervention technique Conception, développement et déploiement d'un harness d'analyse de sécurité modulaire, de qualité production, capable d'exécuter des scans à grande échelle Contribution aux activités de benchmarking structuré comparant les résultats de scan entre Fortify et un outil alternatif sélectionné (agentique ou SAST traditionnel), couvrant : Architecture modulaire : Un pipeline intégrant un raisonnement basé sur LLM (contextualisation, filtrage des faux positifs et suggestion de remédiation) Déploiement scalable : Un service conteneurisé exposé via API (Docker/Kubernetes) permettant des scans à la demande ou déclenchés par CI/CD Sorties industrialisées : Formatage structuré des résultats (JSON/SARIF) et intégration avec les systèmes de gestion des vulnérabilités en aval

Dans le cadre du programme de déploiement de l'intelligence artificielle, l'équipe IA conçoit, industrialise et exploite les cas d'usage IA au service des métiers (épargne, banque, retraite complémentaire) et des collaborateurs internes. Ces cas d'usage se situent à différents stades de maturité : sujets à cadrer, prototypes à industrialiser, solutions déjà en production à maintenir et faire évoluer. Ils portent notamment sur : l'exploitation documentaire et la recherche augmentée (RAG) sur des corpus métier : contrats, garanties, procédures, réglementaire l'assistance aux collaborateurs en gestion et en relation client : aide à la réponse, synthèse de dossier, qualification de demandes l'extraction et la structuration d'informations à partir de documents entrants (courriers, pièces justificatives, formulaires) : OCR, modèles vision la conception d'agents IA et de workflows d'automatisation multi-étapes intégrés au SI Nous recherchons un ingénieur IA senior, capable de concevoir et développer des solutions à base de LLM et d'agents, sur une architecture Python, avec un objectif de solutions robustes, réutilisables, sécurisées et optimisées en coût, performance et latence. L'intervenant travaillera en interaction directe avec les référents métier, les architectes, les équipes Data et les équipes de production.

Hanson Regan recherche un ingénieur IA/ML et données pour une mission freelance de 10 mois à Paris. Nous recherchons une(e) nouvelle(elle) talent pour rejoindre notre équipe Data Analytics & AI AV. Expertise requise : frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) et bibliothèques de Machine Learning en Python. Expérience en MLOps, notamment MLflow, sérialisation de modèles ML, gestion de versions avec Git et packaging de code. Maîtrise des processus CI/CD, des tests, de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et, idéalement, du provisionnement de ressources cloud (Terraform). Expérience en modélisation du langage (LLM) et techniques avancées telles que les embeddings, les bases de données transversales et l'ingénierie des prompts. Vous justifiez d'une solide expérience technique (minimum 5 ans à un poste similaire) et êtes à l'aise avec les environnements cloud. Vous communiquez efficacement avec les clients et au sein de votre équipe. kills : Exploration de données, principes d'architecture de données, accès aux données, gouvernance des données, techniques et méthodologies de modélisation de données, outils d'entrepôt de données Langues : Français (C2), Anglais (B1) Localisation : Paris (Saint-Denis) À distance : Possible (2 à 3 jours par semaine) Conformément aux exigences du client, les freelances doivent pouvoir travailler via leur propre entreprise. Nous n'acceptons malheureusement pas les candidatures via des sociétés de portage salarial pour ce poste. Si cette opportunité vous intéresse, veuillez nous contacter au plus vite.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Envie de rejoindre une équipe où Intelligence Artificielle, Cloud et développement Full-Stack se rencontrent autour de projets à forts enjeux ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Ingénieur Développeur d'Agents IA pour intervenir chez l'un de nos clients, acteur majeur du secteur technologique. Contexte : Vous rejoindrez une équipe en charge d'une infrastructure de données et participerez à la conception et au développement d'agents IA autonomes évoluant dans un environnement Cloud AWS. Vous développerez des skills et tools en vous appuyant sur un framework d'orchestration interne en TypeScript, réaliserez leurs interfaces en Vue 3.js et assurerez leur connexion aux différentes API et données métiers stockés dans Snowflake. Vous travaillerez dans un environnement Agile en interaction avec différentes équipes : Product Owners, DevOps, architectes sécurité et équipes conformité. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir et développer des agents IA autonomes, ainsi que leurs skills et tools Développer au sein d'un framework d'orchestration TypeScript Concevoir et maintenir les interfaces utilisateurs en Vue 3.js Connecter les agents aux différentes API du système d'information Concevoir les stratégies d'accès et d'exploitation des données dans Snowflake Assurer le déploiement et la scalabilité sur AWS Exploiter notamment des services tels que AWS Lambda et API Gateway Produire un code robuste, maintenable et conforme aux standards techniques Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité Collaborer avec les équipes Produit, DevOps, Architecture et Sécurité dans un environnement Agile