Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

📍 Localisation : Corbeil-Essonnes (91), France 🗓️ Démarrage : ASAP 📄 Durée : 1 an minimum 🔒 Habilitable (contexte sensible) 🌐 Anglais professionnel courant impératif (échanges avec équipes et sites internationaux) ⭐ Expérience : 10 ans minimum ⚠️ Poste en CDI uniquement — non ouvert au freelance ni à la sous-traitance Contexte de la mission Au sein d'un environnement Workplace international, vous intervenez en tant qu'expert poste de travail sur l'ingénierie, l'industrialisation et le support avancé L3. Vous contribuez également au déploiement des services endpoints sur les nouveaux sites. Missions principales 1️⃣ Ingénierie du poste de travail Conception et évolution des images Windows (WIM), masters et configurations (GPO, sécurité). Maintenance des séquences de tâches OSD pour tous les scénarios (nouveaux postes, remastering, migration, renouvellement). 2️⃣ Industrialisation & packaging Gestion des déploiements OS/applicatifs via SCCM/MECM (collections, règles, conformité). Réalisation ou pilotage du packaging applicatif. Mise en place de modèles, scripts et procédures garantissant la répétabilité entre sites. 3️⃣ Support avancé L3 Diagnostic avancé (logs, OSD, déploiements applicatifs, incidents bloquants). Escalade éditeurs/fournisseurs (SCCM, OS, applications). Contribution aux RCA et aux actions correctives. 4️⃣ Gestion des mobiles & MDM Configuration et exploitation du MDM (ex. Airwatch). Définition des profils, politiques et modèles de déploiement. Support avancé et troubleshooting sur équipements mobiles. 5️⃣ Contribution aux projets New Sites Déploiement des services endpoints pour les nouveaux sites. Troubleshooting sur bancs de masterisation / matriçage, validation de la montée en charge. Coordination réseau/sécurité pour les flux nécessaires. 6️⃣ Documentation & capitalisation Rédaction et mise à jour (architectures, procédures, modes opératoires, cahiers de tests). Production des rapports (patching, conformité, déploiements). Contribution aux REX et à l'amélioration continue. Compétences techniques attendues Maîtrise avancée SCCM/MECM, masterisation, OSD, drivers Expertise diagnostic L3 poste de travail (logs, RCA, troubleshooting) GPO, sécurité poste, conformité / patching Packaging applicatif et automatisation Gestion MDM (Airwatch ou équivalent) Connaissance globale du Workplace (IAM, sécurité, collaboration, impression, ITSM) Rémunération 💶 Fourchette : 40k-46k — plafond ferme, toute prétention au-dessus sera disqualifiée d'office

Code source d'application / Pipeline Documentation technique Compétences techniques Python applicatif - Confirmé - Important Workflow/Evaluation GenAI - Junior - Important Design applicatif - Confirmé - Important GCP - Junior - Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée Une des solutions que nous proposons à nos Business Units (BU) est un Chatbot. Ce chatbot est basé sur la GenIA (Model Gemini). Nous avons maintenant un orchestrateur GenAI et un agent/assistant GenAI qui gère les réponses relatives à la FAQ. Nous allons aussi intégrer d’autres agents/assistants venant d’autres domaines comme le produit. OBJET DE LA MISSION : Nous recherchons un développeur expérimenté passionné par l'Intelligence Artificielle qui rejoindra une équipe agile (4 devs, 1 PO) et travaillera en collaboration avec nos experts Data et Ops. Nous précisons que ce n'est pas un profil "data scientist" qui est recherché. Au delà des compétences techniques, ce développeur doit être curieux car l'écosystème GenAI change chaque semaine. Veille technique et expérimentation de nouvelles approches sont nécessaires. De plus, nous attendons de la pro-activité et de la débrouillardise.

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : - Worflow AI et Agentic AI pour les process - Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés - Bases de connaissances, RAG Factory, ... - Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Conception et développement de solutions IA générative end-to-end, intégration de LLM, développement d'agents autonomes, mise en place de RAG, pipelines d'ingestion, orchestration multi-agents, process et outils d'évaluation de performance, LLM as a Judge, Optimisation itérative

Consultant - chef de projet / PO E-commerce omnicanal Mission sur PARIS avec présentiel important Pilotage de projets e-commerce / omnicanaux pour un acteur international. Gestion de plusieurs projets avec de nombreux départements équipes SI, Supply, Customer Care, e-commerce, retail ..et partenaires externes. De la phase de conception jusqu’au lancement et au suivi des performances Missions : Cadrage des besoins métiers et structuration des parcours omnicanaux Modélisation fonctionnelle des flux et formalisation des règles de gestion Construction de la roadmap et pilotage bout-en-bout : jalons, dépendances, risques, arbitrages et déploiement progressif Instauration de la gouvernance projet et animation des instances de pilotage Coordination transversale des parties prenantes Supervision des développements et des intégrations dans un écosystème systèmes complexe Définition du dispositif de mesure de la performance avec les équipes Data Pilotage des recettes et validation des parcours, gestion des incidents et correctifs Préparation au go-live : contenus contractuels et service client , expérience client Orchestration du plan d'activation marketing 360° Conduite du changement et montée en compétences des équipes Structuration de la passation au support et des processus post-lancement Pilotage des mises en production et des décisions go/no-go Post-lancement : gestion des incidents, monitoring et optimisation continue Documentation des cas d'usage, processus et scénarios clients Collecte des retours terrain et animation des KPIs régionaux post-lancement Passation aux équipes opérationnelles régionales

1. CONTEXTE DE LA MISSION Le client est un acteur du secteur de l’assurance. La mission s’inscrit dans le cadre de la Feuille de route Auto de la marque, en renfort des équipes internes. L’intervenant intègre l’équipe Études IARD PRI et prend en charge des projets et évolutions fonctionnelles sur le périmètre Assurance Auto (souscription, gestion des contrats, classification, tarification). Après une période d’appropriation du périmètre métier et des méthodes de travail, le consultant est attendu en pleine autonomie. 2. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Rédiger les spécifications fonctionnelles et/ou les User Stories. Assurer le support aux équipes techniques. Étudier les impacts des demandes sur les processus et outils existants (usines SI IARD). Analyser les besoins métiers liés à l’Assurance Auto (souscription, gestion des contrats, classification, tarification). Rédiger et présenter des synthèses d’études aux parties prenantes. Estimer l’effort de mise en œuvre des solutions informatiques envisagées. Modéliser les processus métiers et les règles de gestion (contrat, garanties, options, franchises). Participer à la définition des cahiers de recette, réaliser les campagnes de tests fonctionnels et la recette d’acceptation utilisateurs. Accompagner les utilisateurs lors des phases de déploiement. 3. LIVRABLES ATTENDUS Synthèses d’études d’impact Estimations d’effort de mise en œuvre Spécifications fonctionnelles et/ou User Stories Modélisations de processus métiers et règles de gestion Cahiers de recette et rapports de campagnes de tests Livrables de support au déploiement

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine des paiements et des transactions financières, un Platform Architect. L'environnement technique est le suivant : Kubernetes, Docker, Helm, ArgoCD, Terraform, Ansible, Kafka, HAProxy, Redis, ActiveMQ, Keycloak, OAuth2/OIDC, PostgreSQL, MongoDB, Prometheus, Grafana, Loki, Instana, Jenkins, GitHub Actions, GIT, GitOps. Contexte : Au sein de la Platform Engineering, vous êtes garant de la vision technique, de la cohérence des socles et de la conception des architectures transverses qui soutiennent l'ensemble des équipes de delivery, d'exploitation et de production. Vous agissez comme chef d'orchestre technique pour garantir que tous les composants de la plateforme fonctionnent de manière intégrée, fiable et conforme. Missions : Définir et maintenir les référentiels d'architecture plateforme (standards, patterns, technologies) et concevoir les socles techniques utilisés par les équipes Dev, Ops et projets Garantir la cohérence technique de bout en bout sur des environnements on-premise et cloud hybride Définir les standards de sécurité de la plateforme et appliquer les modèles Zero Trust, en intégrant la sécurité dans les pipelines CI/CD (DevSecOps) Construire les roadmaps socles et prioriser la gestion des risques d'obsolescence (OS, DB, middleware, clusters, IAM) Participer aux comités d'architecture et contribuer aux arbitrages techniques Challenger les architectures applicatives des tribes et contribuer aux dossiers d'architecture des projets métiers Assurer la résolution des incidents complexes (N3 / expert-level) Concevoir les modèles d'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Helm) et définir les pipelines CI/CD génériques Normaliser les pratiques GitOps et promouvoir l'automatisation systématique Intégrer des solutions AIOps pour améliorer l'exploitation de la plateforme (détection d'anomalies, prédiction d'incidents, auto-remédiation) Construire les trajectoires futures de la plateforme : cloud hybride, API management, IAM modernisé, data sécurisée

🚀 Mission Freelance : Lead AI Engineer / Architecte IA Agentique & AIOps (H/F) Référence : AO2607051 Durée : Longue mission (Visée de production / Industrialisation) Lieu : France (Rythme de télétravail à définir) Contexte technologique : AWS, Dataiku, Snowflake, Kubernetes, Python, Frameworks Agentiques, MCP. 📋 Contexte de la mission Notre organisation dispose d’une première plateforme AIOps mature (exploitant Dataiku, Snowflake et AWS ) pour valoriser nos données opérationnelles (incidents, changements, événements) et optimiser la prédiction et l'aide à la décision. Dans le cadre de l’évolution de notre démarche, nous souhaitons accélérer l’adoption des technologies d’intelligence artificielle agentique . L'objectif est de développer de nouveaux usages d’automatisation, d’assistance avancée aux équipes d’exploitation et d’orchestration intelligente des processus IT (Infrastructure VMware, Kubernetes, etc.). Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle pour concevoir, développer, industrialiser et intégrer ces solutions au sein de notre système d'information. 🎯 Vos principales responsabilités1. Développement et Intégration de solutions IA Orchestration Multi-Agents : Concevoir des assistants de code et des agents spécialisés pour les équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support. Écosystème MCP : Déployer l'infrastructure Model Context Protocol (MCP) ou équivalents, créer les connecteurs et outils pour interagir avec nos API internes (ITSM, CMDB, observabilité). Architecture RAG : Développer les mécanismes d'ingestion, de chunking et d'indexation pour exploiter nos référentiels techniques, runbooks et bases de connaissances. Intégration technologique : Connecter les solutions avec nos socles (VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake) et les LLM/services cloud (LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS). 2. Industrialisation et Exploitation (MCO) Pratiques Modernes : Garantir la qualité du code (Python, clean code, TDD, CI/CD avec Jenkins, IaC via Terraform/Ansible). LLMOps & Sécurité : Mettre en œuvre le tracking de l'observabilité, l'évaluation des réponses, la maîtrise des coûts/latence, et sécuriser les agents (contre le prompt injection et l'exfiltration de données). Évolution AIOps : Participer à la maintenance et à l'évolution (analyse de causes et remédiation) de la plateforme existante. 3. Accompagnement et Leadership Identifier les opportunités de création de valeur et être force de proposition. Assurer l'acculturation et le transfert de compétences vers l'équipe interne sur les concepts d’architecture agentique et de MCP. 🛠️ Profil recherché & Compétences requises Nous recherchons un profil hautement autonome , capable à la fois de challenger les orientations d'architecture et de "mettre les mains dans le code" pour délivrer. Compétences techniques indispensables : Expertise Python et maîtrise éprouvée de la mise en production d'applications d'IA Générative. Frameworks Agentiques : Expérience concrète sur des outils d'orchestration multi-agents ( LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents). Model Context Protocol : Une expérience réelle ou une maîtrise solide de la mise en œuvre du standard MCP est fortement attendue. DevOps / Cloud : Bonne connaissance de l'écosystème AWS , de Docker/Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins). Sécurité IA : Sensibilité affinée aux problématiques de sécurité des LLM (gestion des secrets, prompt injections). Compétences appréciées (Atouts forts) : Expérience face aux biais et limites des LLM en production (hallucinations, dérive, explosion des coûts, latence). Connaissance du monde de l'exploitation IT / Infrastructures (Day-0, Day-1, Day-2 sur environnements virtualisés et conteneurisés). 📦 Livrables attendus PoC et MVPs industrialisés (assistants contextuels, agents connectés aux chaînes ITSM/CMDB, serveurs MCP opérationnels). Composants d'automatisation intelligente (outils type Claude Code ou équivalents Codex pour l'infrastructure). Documentation technique complète (ADR, runbooks/playbooks d'exploitation). Supports et plan de transfert de compétences formalisés pour l'équipe interne.

Contexte du poste Dans le cadre de l’évolution et de l’optimisation du système d’information data, nous recherchons un Développeur Talend afin de concevoir, développer et maintenir les flux d’intégration de données (ETL/ELT). Le consultant interviendra au sein d’une équipe Data/BI dans un environnement agile. Missions principales Concevoir et développer des flux ETL/ELT sous Talend Assurer l’intégration de données issues de sources hétérogènes (API, fichiers, bases de données) Modéliser et alimenter des Data Warehouse / Data Marts Optimiser les traitements et les performances des flux existants Mettre en place des règles de Data Quality et de contrôle des données Gérer les déploiements et versions via Git / CI-CD Participer à la mise en production et au suivi des traitements Documenter les flux et assurer la maintenabilité des solutions Collaborer avec les équipes BI, Data Engineering et métiers Compétences techniques requises Maîtrise de Talend (DI / Cloud / ESB selon contexte) Bonne maîtrise du SQL (Oracle, PostgreSQL, SQL Server…) Expérience en modélisation de données (DWH, DataMart, ODS) Connaissance des API REST / JSON / XML Git (versioning) et notions CI/CD Connaissance d’un cloud (AWS, Azure ou GCP) appréciée Connaissance d’outils BI (Power BI, Tableau) est un plus Compétences appréciées (bonus) Snowflake / BigQuery / Databricks Kafka / streaming de données ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana) Java (routines Talend) Méthodologie Agile / Scrum Industrialisation de plateformes data

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients, acteur majeur des services financiers, un Senior Business Analyst pour le déploiment d'un nouveau système d’information Wholesale (financement des concessionnaires) à l’échelle européenne. Responsabilités principales Recueillir et analyser les besoins métier dans chaque pays (processus Wholesale, contraintes réglementaires, spécificités locales). Identifier les écarts entre les besoins locaux et le core model France (définition des adaptations vs standardisation). Rédiger des spécifications fonctionnelles claires et structurées ainsi que des user stories exploitables par les équipes de développement. Challenger les besoins métier afin de préserver la cohérence du core model. Animer des ateliers (FR/EN) avec des interlocuteurs métier et IT. Piloter et accompagner les phases de recette (UAT) : scénarios de test, suivi des anomalies, résolution. Assurer un suivi clair des risques, avancements et points ouverts auprès du management projet. Coordonner les interactions entre les différentes parties prenantes pour garantir la cohérence du stream métier.

En tant que Scrum Master confirmé, vous interviendrez : Chez les clients, selon le cadre et les objectifs définis : Coacher et conseiller les équipes projets sur l’implémentation des démarches et méthodes, Animer le partage de connaissances et l’appropriation des concepts, Animer les rétrospectives et accompagner les brainstormings, Accompagner les Product Owner dans la déclinaison opérationnelle de l’agilité, Garantir la cohérence entre les priorités du besoin utilisateur et les engagements, Assurer le reporting et la communication relative à la méthode Agile, Administrer l’outil de suivi de l’activité ( Planner, Jira..), Former les équipes aux bonnes pratiques agiles et d’amélioration continue, Conseiller sur l’évolution des modèles et des méthodes, Construction d'un socle Dématérialisation. Au sein du cabinet : Contribuer au développement du cabinet (développement commercial, optimisation des processus internes, formation et mentorat), Participer à des projets internes relatifs à nos activités évènements, QVT, RSE… Mener et réaliser des projets associatifs (Mécénat auprès de nos associations partenaires).

CONTEXTE Dans le cadre de la Communication Sortante qui répond à tous les besoins de communication administrative et contractuelle du Groupe dans un environnement omnicanal. MISSIONS En tant que Développeur/concepteur Communication Sortante F/H, produire et délivrer l’ensemble des documents réglementaires du groupe . Dans un contexte multi technologique complexe, vous êtes garant d'une production de qualité, conforme aux besoins du métier sur de multiples supports : mails, courriers, SMS, etc. Dans ce cadre, être amené à interagir avec des interlocuteurs variés en interne et en externe. En lien avec les acteurs des différentes équipes de la structure Communication sortante, vous allez : • Analyser, concevoir et chiffrer les réponses aux besoins Métiers • Réaliser le développement des modèles de composition sur des technologies variées : EMPOWER et EXSTREAM. • Paramétrer la chaine de distribution • Réaliser les tests unitaires et suivre les recettes • Dans le cas d’une délégation des travaux au centre de services, suivre le développement confié et participer aux comités de suivi du CDS • Effectuer des revues de travaux réalisés en interne et/ou en externe • S’assurer de la qualité des travaux et du respect des normes de développement • Participer au maintien en condition opérationnelle du patrimoine

Dans le cadre de projets stratégiques au sein du secteur bancaire / bancassurance, notre client recherche un Business Analyst senior spécialisé en assurance vie et épargne. Le consultant interviendra sur des sujets de cadrage fonctionnel, d’analyse des besoins métiers et de construction produit, dans un environnement complexe impliquant plusieurs parties prenantes métiers et SI. Il contribuera à l’évolution des parcours et processus liés aux produits d’assurance vie. Objectifs et livrables : -Cadrage et qualification des besoins métiers assurance vie -Animation d’ateliers de co-construction avec les métiers et partenaires -Analyse des impacts SI (front, middle, back office) -Rédaction des expressions de besoin -Rédaction des User Stories / Features -Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées -Contribution à la gestion du backlog et à la priorisation des sujets -Participation aux arbitrages fonctionnels et à la construction produit Profil recherché : Nous recherchons un Business Analyst senior disposant d’au moins 10 ans d’expérience en analyse métier, avec une expertise obligatoire en assurance vie et épargne. Une expérience significative dans un environnement bancaire ou bancassurance est indispensable. Le candidat doit maîtriser les produits d’assurance vie (contrats, arbitrages, fiscalité, gestion) ainsi que les modèles distributeur / producteur et les SI associés. Il doit également être à l’aise dans des environnements complexes et distribués, avec une bonne compréhension des architectures applicatives et des API. Le profil recherché doit être capable de porter des sujets stratégiques, challenger les métiers, arbitrer des choix fonctionnels et travailler efficacement en transverse avec plusieurs équipes.

Vous rejoindrez une équipe de 5 ingénieurs infrastructure répartis sur 2 produits IA/LLM au sein de la Division IA & Data. Vous participerez au support d'une application de gateway d'accès LLM et contribuerez à l'exploitation d'un portefeuille de 3 produits majeurs : une plateforme d'inférence LLM, un pipeline de data-science et un service de mise à disposition de modèles IA. Vos missions principales couvriront plusieurs domaines : Gestion du RUN : Vous assurerez la supervision des alertes, incidents et changements, coordonnerez le triage (L1 → L2 → L3) avec l'équipe offshore, rédigerez et maintiendrez les runbooks, playbooks et SOP, et suivrez le MTTR, les escalades et le reporting aux parties prenantes. Incident Management & RCA : Vous conduirez des enquêtes post-mortem (RCA), mettrez en place des actions correctives et préventives, et gérerez le carnet d'incidents dans ServiceNow (SNOW). Optimisation des plateformes : Vous monitorerez les métriques (latence, utilisation GPU, capacité des nœuds), proposerez des optimisations (autoscaling, right-sizing, tuning des ressources) et gérerez les patchs de sécurité et le suivi des CVE. Automation & CI/CD : Vous automatiserez les tâches récurrentes via des scripts Python, Terraform et Ansible. Collaboration & gouvernance : Vous serez l'interface avec les Product Owners, les équipes DataScience et les fournisseurs d'infrastructure, participerez aux cérémonies Scrum/Kanban (stand-up, grooming, retro) et veillerez à la conformité ITSM (processes, KPI, SLA). Support aux utilisateurs : Vous gérerez les demandes d'accès, les droits RBAC et la documentation technique, et assurerez la formation ponctuelle (on-boarding) des nouveaux membres de l'équipe offshore. L'environnement technique comprend Kubernetes (cluster(s) on-prem & cloud hybride), Helm, Argo CD, CI/CD (GitLab / Jenkins), observabilité (Prometheus / Grafana, Loki), secrets management (Vault) et gestion des GPU (NVIDIA GRID). La méthodologie utilisée est Agile (Scrum/Kanban) avec tableau JIRA et suivi ITSM (ServiceNow).

What the Consultant Will Be Responsible For SQL Development : Create and fine‑tune advanced SQL queries to handle and extract client data from various databases. Statistical Model Assessment : Review and validate an existing Python‑based financial risk calculation module. Python Feature Enhancements : Develop new functionalities and contribute to the evolution of the financial risk calculation module. ETL Pipeline Management : Design, build, and maintain ETL workflows to ensure smooth and efficient data processing. Process & Data Analysis : Evaluate current processes, identify inefficiencies, and propose improvements using strong analytical thinking.

Contexte Intervention sur un programme stratégique, cœur métier critique, fortement intégré, avec des enjeux élevés de description fonctionnelle, de tenue de délai et de coordination multi-acteurs (métiers / IT). La mission est dédiée à la description du fonctionnement des simulations nucléaires via une modélisation CAO. Description - Recueil et analyse des besoins métiers - Animation d’ateliers - Rédaction des spécifications fonctionnelles - Suivi des développements - Contribuer à la fiabilité des livraisons (qualité, tests, conformité fonctionnelle, ..) Livrables CR Ateliers, Spécifications fonctionnelles, Stratégie de tests, Fichiers de tests ...