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Diriger l'engineering et le delivery d'une Business Unit multi-divisions, avec un fort accent sur l'engineering augmenté par l'IA. Engineering Leadership (IA-first) : définir la vision engineering, les principes d'architecture et les standards techniques sur l'ensemble de la stack (front/commerce, data & intégration, back/ERP, POS) ; faire de l'IA augmentée et de l'engineering agentique le mode de fonctionnement par défaut ; garantir la qualité du code, la sécurité et la production readiness. Multi-division Delivery : piloter le delivery de bout en bout sur plusieurs divisions, du build à l'intégration et au run (L2/L3) ; industrialiser un modèle de delivery standardisé (méthodes, cérémonies, outillage) ; opérer un modèle hybride onshore/nearshore/offshore en équilibrant coût, qualité et proximité. IA & excellence opérationnelle : piloter l'adoption de l'IA du POC à la production à l'échelle ; suivre les résultats mesurables (cycle time, qualité, fiabilité, automatisation, productivité, coût). Gouvernance : représenter l'engineering et le delivery dans les forums de gouvernance ; fournir un reporting structuré sur les KPIs, la valeur et les risques.

ContexteL'équipe Solution & Plateforme Engineering de la Direction DATECH assure la gestion, l'amélioration continue et la stabilité de la plateforme data utilisée par les équipes de Collecte, Analytics, Data Science & IA, CRM, Publicité, Audience, Finance, Dans le cadre de la transformation de son activité vers un modèle mission-led intégrant l'agentisation et l'automatisation, la Direction recherche un(e) DevOps Engineer expert(e) orienté(e) Solution Engineering. MissionsEn tant que DevOps Engineer vous interviendriez sur l'industrialisation, l'automatisation et l'évolution de la Data Platform, avec Snowflake et Azure comme socle principaux. La mission couvre les axes suivants : Agentisation & Automatisation (cœur de mission) : Identification des tâches récurrentes à fort potentiel d'automatisation (provisioning, gestion des droits, déploiements, monitoring, alerting, gestion des incidents, documentation, tests) Conception, développement et maintenance d'agents et de skills réutilisables couvrant le cycle de vie de la plateforme (IaC, CI/CD, RBAC, FinOps, run) Mise à disposition des agents et skills en self-service auprès des équipes data (catalogue, documentation, accompagnement à l'adoption) Conception de workflows d'orchestration intelligents réduisant l'intervention humaine, avec les garde-fous nécessaires (validation humaine, traçabilité, sécurité) Mesure de l'impact (temps gagné, MTTR, taux d'automatisation, adoption) et amélioration continue des agents Plateforme & DevOps : Développement et maintenance du code Terraform (IaC) pour automatiser le déploiement de l'infrastructure Azure et Snowflake Industrialisation des chaînes CI/CD avec Azure DevOps (déploiements, tests, qualité de code) Conception et maintenance de la stratégie RBAC et des politiques de sécurité Supervision des performances, optimisation et mise en place d'outils de monitoring et d'alerting Suivi des coûts par application et usage Support opérationnel de la plateforme, avec l'objectif d'automatiser progressivement les tâches de run récurrentes Solution Engineering & Accompagnement : Évaluation de la faisabilité technique des solutions data (contraintes de coûts, délais, qualité) et conception de solutions automatisées de bout en bout Rôle de référent technique Cloud & automatisation auprès des Solutions Engineers, Analytic engineers et Data Scientists Diffusion des pratiques d'agentisation au sein de la Direction (démos, guidelines, montée en compétence des équipes) Contribution active à la démarche DevSecOps Garantie de la pérennité des développements en production Veille technologique active sur l'écosystème data, DevOps et IA agentique

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance sémantique des modèles de langage et adapte l'IA générative aux cas d'usage métierDans le cadre du développement stratégique de ses solutions avancées de traitement automatique du langage naturel, un grand compte recherche un(e) NLP / LLM Scientist. Ton rôle sera central et à forte valeur scientifique : tu concevras, adapteras et évalueras des modèles de langage de pointe (LLMs propriétaires et modèles ouverts) pour répondre aux défis métiers spécifiques du groupe avec un niveau d'exigence maximal sur la performance, la fiabilité et la reproductibilité. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe de recherche appliquée et d'ingénierie IA de premier plan, en collaboration étroite avec les data scientists, les ingénieurs MLOps et les directions métiers. Dans un environnement équipé d'infrastructures de calcul accéléré (GPU), tu travailleras sur des corpus textuels d'entreprise riches et volumineux. C'est le cadre parfait pour mener une veille scientifique de pointe, expérimenter des techniques d'adaptation paramétrique avancées (LoRA, QLoRA) et déployer des architectures RAG robustes. Tes missions clésModélisation, Fine-Tuning & Architectures Génératives (Mode R&D & BUILD) : Analyser, benchmarker et sélectionner les architectures de modèles de langage les plus adaptées aux cas d'usage (arbitrage modèles propriétaires vs modèles open-weight comme Llama ou Mistral). Réaliser le fine-tuning et l'alignement de modèles ouverts sur des corpus métiers spécialisés en appliquant des techniques d'adaptation efficaces (PEFT, LoRA, QLoRA). Concevoir et optimiser des stratégies de prompting avancées et des chaînes d'augmentation par récupération (RAG) connectées à des bases vectorielles. Résoudre des problématiques de NLP classiques et génératives : extraction d'entités nommées (NER), classification sémantique, résumé automatique et recherche de similarité textuelle (spaCy, Hugging Face Transformers). Évaluation Scientifique, Benchmarking & Restitution (Mode LAB & ÉVALUATION) : Concevoir des jeux de données d'évaluation dédiés (benchmarks sur mesure) et formaliser des métriques quantitatives et qualitatives par tâche (précision, fidélité, consistance, BLEU/ROUGE, LLM-as-a-judge). Analyser rigoureusement les erreurs, quantifier les phénomènes d'hallucination et calibrer les scores de confiance des modèles. Assurer le suivi des expérimentations, le versioning des poids et des métriques via MLflow sur grappes GPU. Rédiger la documentation méthodologique et restituer avec clarté les conclusions scientifiques auprès d'interlocuteurs techniques et de sponsors métiers. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur, Bac+5 universitaire (Master 2) ou Doctorat (PhD) en NLP, Machine Learning, informatique ou linguistique computationnelle. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en NLP et Deep Learning appliqué au texte (ou doctorat avec travaux appliqués). Expertise NLP & LLM Impérative : Maîtrise approfondie de la programmation en Python et du framework PyTorch. Excellente pratique de l'écosystème Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT, TRL). Expérience concrète du fine-tuning de modèles de langage open-weight (LoRA, QLoRA, Mistral, Llama). Solide compréhension des architectures RAG, des bases vectorielles et des bibliothèques NLP traditionnelles (spaCy). Maîtrise des protocoles d'évaluation rigoureuse de modèles génératifs et de l'analyse des erreurs. Culture d'Ingénierie & Outils : Utilisation de MLflow pour le tracking d'expériences et pratique des environnements de calcul sur GPU. Respect des bonnes pratiques de développement logiciel et de reproductibilité du code (Git). Langues : Anglais professionnel opérationnel (lecture/rédaction de publications scientifiques). Tes atoutsRigueur Scientifique et Esprit Critique : Approche méthodique indispensable pour concevoir des protocoles d'évaluation impartiaux et traquer les faiblesses algorithmiques. Excellence Rédactionnelle et Pédagogie : Capacité à synthétiser des concepts de recherche complexes et à vulgariser les résultats auprès de directions métiers. Curiosité et Veille Active : Passion pour l'état de l'art mondial en NLP et rapidité d'assimilation des nouvelles techniques de modélisation. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public à Genève en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Data & Intégration. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Data science, vous collectez les données pertinentes, les nettoyez et les préparez pour l'analyse, puis appliquez des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour en extraire des informations utiles. Vous développez des modèles de data science et d'IA (Deep Learning, Computer Vision, langage naturel, Reinforcement Learning ou autres méthodes avancées selon les besoins du projet). Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données). Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations. Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats. Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation. Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production. Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes. Démarrage prévu en janvier 2027.

Essonne (91) – 2 jours de télétravail / 3 jours sur site Démarrage : Sous quelques semaines Le contexte Nous recherchons pour notre client, un groupe européen de la distribution B2B et du e-commerce, un(e) Ingénieur(e) de Production / Infrastructure. Vous rejoindrez une DSI d'une cinquantaine de personnes, à forte composante développement, au sein d'une équipe infrastructure de 4 personnes. Cette équipe couvre la production, l'administration système, le build, le run et la sécurité du groupe. Elle intègre les solutions du marché puis en assure le support. Vous succéderez à un membre clé de l'équipe, avec une période de recouvrement possible jusqu'à fin janvier. Plus votre arrivée est rapide, mieux c'est. L'environnement est très Microsoft, avec une ouverture progressive vers l'open source (Grafana, Kubernetes, GitOps, Ansible). Il compte environ 500 serveurs et de nombreuses applications. La DSI porte également les sujets d'IA (OpenAI, Anthropic, Microsoft Copilot). Vos missions Le poste est hybride build / run, avec une nette dominante run. C'est un rôle technique, sans gestion de projet. Identité et Tier 0 : vous prenez progressivement en charge le Tier 0 (Active Directory, Entra ID, PKI, comptes à privilèges), puis le Tier 1. À terme, vous administrez ces niveaux avec des droits étendus. Production et run : vous assurez le maintien en condition opérationnelle du SI, gérez les incidents N3 et les demandes de changement. Vous intervenez sur l'infrastructure datacenter Nutanix, le stockage, la sauvegarde et l'ensemble des composantes du SI. Cybersécurité opérationnelle : vous exploitez les outils de sécurité au quotidien (antispam, solutions Cisco, EDR, pare-feu). Build : vous participez à l'intégration de nouvelles solutions et à l'automatisation. Relation métier : vous échangez directement avec les équipes métiers et de développement. Il n'y a pas d'astreinte. Des interventions ponctuelles en heures non ouvrées sont possibles en cas d'incident critique.

Dans le cadre de projets stratégiques de transformation et de modernisation du système d'information, l'Architecte d'entreprise Senior définit, pilote et fait évoluer la vision d'architecture cible de l'organisation. Il garantit la cohérence entre les orientations métier, les choix technologiques et les exigences de sécurité, de performance et de conformité. Ses principales missions sont les suivantes : Définition de la stratégie d'architecture : élaborer et maintenir la vision d'architecture d'entreprise cible sur les dimensions métier, fonctionnelle, applicative, data et technique. Pilotage des trajectoires de transformation : définir les trajectoires d'évolution du système d'information et construire les feuilles de route associées, en cohérence avec les objectifs stratégiques de l'organisation. Alignement stratégique : garantir la cohérence entre les besoins métier, la stratégie du système d'information, les exigences réglementaires et les contraintes de sécurité. Urbanisation du système d'information : contribuer à la structuration et à l'évolution du SI afin d'améliorer sa cohérence, son évolutivité, son interopérabilité et sa rationalisation. Définition des principes d'architecture : établir et faire évoluer les principes, les standards et les modèles d'architecture de référence applicables aux projets de transformation. Production des livrables d'architecture : élaborer et maintenir les cartographies du SI, les dossiers d'architecture, les architectures cibles et les trajectoires de transformation. Revues d'architecture : organiser et conduire des revues d'architecture en collaboration avec les architectes solution afin de garantir la conformité des solutions aux orientations définies. Collaboration transverse : travailler étroitement avec les directions des systèmes d'information, les équipes métier et les experts en architecture solution, data, intelligence artificielle, sécurité et infrastructures techniques. Accompagnement des programmes de transformation : contribuer à la conception des solutions structurantes dans le cadre de programmes majeurs de modernisation du système d'information. Arbitrages architecturaux : participer aux décisions stratégiques concernant les choix de solutions, notamment les approches Build versus Buy, l'urbanisation, la rationalisation applicative et les orientations technologiques. Challenge des solutions proposées : analyser et challenger les choix d'architecture des équipes projet afin de garantir leur pertinence, leur cohérence et leur alignement avec la vision cible. Maîtrise des impacts transverses : anticiper et sécuriser les impacts des transformations sur l'interopérabilité, la performance, la résilience, la circulation des données et la gouvernance du SI. Accompagnement des équipes : apporter une expertise méthodologique et architecturale, faciliter les arbitrages et favoriser l'appropriation des standards par les différentes parties prenantes.

Développeur Frontend React / TypeScript - ESG (H/F)📍 Paris | Hybride 📅 Démarrage : ASAP en octobre ⏳ Mission longue : 15 mois Dans le cadre de la création d'une nouvelle plateforme ESG stratégique, nous recherchons un Développeur Frontend React / TypeScript confirmé ou senior. Vos missionsDévelopper une plateforme Front Office ESG Transformer les besoins métier en solutions fonctionnelles Concevoir des interfaces et prototypes interactifs Challenger les règles métier et anticiper les cas d'usage Garantir la qualité, la maintenabilité et les performances du code Participer à une démarche de développement assistée par l'IA Collaborer avec les équipes ESG, Data et Investment Engineering Profil recherché2 à 7 ans d'expérience Excellente maîtrise de React et TypeScript Expérience en analyse et formalisation des besoins utilisateurs Maîtrise de Git, tests et CI/CD Bonne connaissance des environnements Azure Autonomie, esprit produit et forte capacité d'analyse Français et anglais professionnels Les vrais plusExpérience en ESG, Asset Management ou Finance Connaissances en SQL, Python, Power BI, Synapse ou PySpark Expérience du développement assisté par l'IA 🚀 Projet stratégique, environnement innovant et forte proximité avec les équipes métier.

Sécurité de la Landing Zone et sous-Landing Zone renforcée (environ 50 %) : Concevoir et mettre en oeuvre une sous-Landing Zone à exigences renforcées pour des projets du périmètre nucléaire : découpage des OU, cloisonnement réseau, modèle d'identité et d'accès, journalisation et supervision. Définir, déployer et faire évoluer les SCP et RCP (Data Perimeter, chiffrement, restriction de régions et de services), sans geste manuel, via CI/CD. Développer des modules Terraform versionnés et réutilisables, des scripts Python et PowerShell et des pipelines GitLab CI. Rédiger 2 guides de sécurisation des services AWS par PI et documenter les mesures pour l'homologation. Traiter les tickets ITIL, livrer les features engagées à chaque PI et contribuer aux plans d'action EBIOS RM et audit. Référent cybersécurité de la communauté innersourcing Cloud (environ 50 %) : Sécuriser la plateforme GitLab : accès et rôles, protection des branches, secrets, traçabilité des contributions. Sécuriser les chaînes de build : analyse statique du code et de l'IaC, scan des dépendances et des images, runners, provenance des artefacts. Définir les critères de sécurité avant publication d'un module, le processus de revue et le cycle de vie des composants, y compris les composants IA (skills, agents). Animer au moins un atelier sécurité par mois, tenir le référentiel de règles et accompagner les contributeurs des différentes directions. Transverse : Transfert de compétences : guide d'exploitation, FAQ, une formation par trimestre. Comitologie cyber du CCoE (environ une demi-journée par semaine) et présentation des choix d'architecture en comité sécurité. Documentation sur Confluence et suivi dans Jira.

Testeur automatisation API Agile Aix en Provence ASAP à 3 mois Minimum 5 ans d'expérience en tests logiciels dont une solide expérience en automatisation. • Maîtrise des frameworks d'automatisation de tests. • Expérience des tests d'API et des environnements Agile. • Autonomie, rigueur et excellent esprit d'analyse. • Capacité à travailler avec plusieurs équipes de développement. Atouts • Expérience sur des projets Data ou IA. • Connaissance des pipelines CI/CD et de l'automatisation dans GitLab. • Certification ISTQB appréciée. Dans le cadre du renforcement d'équipes agiles intervenant sur des applications stratégiques à forte visibilité, nous recherchons un Testeur Automaticien Senior afin de garantir la qualité et la fiabilité des solutions développées. Missions • Concevoir et exécuter les stratégies de tests fonctionnels et techniques. • Développer et maintenir les scripts d'automatisation des tests. • Participer aux campagnes de tests d'intégration, de non-régression et de performance. • Analyser les résultats et assurer le suivi des anomalies. • Collaborer étroitement avec les développeurs, PO et équipes DevOps. • Contribuer à l'amélioration continue des pratiques Qualité. Environnement technique • Selenium • Cucumber • Jira / Xray • Postman • API REST • Git / GitLab • CI/CD • Méthodes Agile Scrum Profil recherché • Minimum 5 ans d'expérience en tests logiciels dont une solide expérience en automatisation. • Maîtrise des frameworks d'automatisation de tests. • Expérience des tests d'API et des environnements Agile. • Autonomie, rigueur et excellent esprit d'analyse. • Capacité à travailler avec plusieurs équipes de développement. Atouts • Expérience sur des projets Data ou IA. • Connaissance des pipelines CI/CD et de l'automatisation dans GitLab. • Certification ISTQB appréciée.

Contexte Dans le cadre de sa transformation digitale, le client renforce son architecture technologique afin d'unifier ses écosystèmes digitaux et physiques à l'échelle européenne. Au sein de l'équipe Platform Engineering, l'Architecte Solution Salesforce interviendra sur des projets transverses visant à connecter les environnements CRM, Retail, E-commerce et Services Digitaux. Il collaborera avec les architectes techniques et fonctionnels, les équipes métiers et les responsables de programmes afin de garantir une architecture cohérente, évolutive, sécurisée et adaptée aux besoins des différents marchés européens. Missions principales 1. Architecture technique et conception des solutions - Concevoir des architectures Salesforce de bout en bout sur plusieurs clouds : Sales Cloud, Service Cloud et Data Cloud. - Garantir la performance, la disponibilité, la sécurité et l'évolutivité des solutions. - Définir les stratégies d'intégration, les API, les mécanismes d'authentification et les architectures de données. - Assurer l'interconnexion de Salesforce avec les systèmes d'entreprise : ERP, plateformes e-commerce, fournisseurs d'identité et autres applications. - Réaliser des audits et des évaluations architecturales des solutions existantes. - Intervenir comme référent en cas de difficultés techniques ou architecturales complexes. 2. Gouvernance et normes techniques - Animer des ateliers d'architecture et des sessions de conception technique. - Comprendre les objectifs métiers, les contraintes techniques et les environnements opérationnels. - Formuler des recommandations d'architecture et expliquer les compromis techniques aux instances de gouvernance et à la direction IT. - Auditer et challenger les solutions proposées par les équipes de développement, les partenaires d'intégration et les prestataires. - Définir et faire respecter les bonnes pratiques en matière de développement, d'intégration et de sécurité. 3. Collaboration et leadership - Collaborer avec les architectes transverses, les équipes métiers, les responsables de programmes et de projets, les Service Delivery Managers et les Tech Leads. - Garantir la faisabilité, la maintenabilité et la cohérence des solutions proposées. - Assurer une veille sur les nouvelles fonctionnalités Salesforce, les capacités d'intelligence artificielle et les innovations, notamment Agentforce. - Proposer des améliorations et des solutions innovantes adaptées aux enjeux de l'entreprise.

1. Pilotage technique & leadership Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows). Animer le chapter technique de l'équipe : Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques). Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité. Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité). 2. Conception & industrialisation des solutions IA Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables : Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking). Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte) Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.). Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables). 3. MLOps / LLMOps & Cloud Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD pour modèles et services d'IA. Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles. Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés : Docker, Kubernetes et OpenShift (déploiement, scaling, gestion des ressources). Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe. 4. Performance, sécurité & intégration Optimiser la performance des services IA : Latence, throughput, coût, consommation de ressources. Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores). Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation : OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégration avec l'écosystème IAM. Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable (gestion des données sensibles, traçabilité, explicabilité). 5. Accompagnement des Data Scientists & des métiers Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour : Transformer les prototypes en produits industrialisés. Co-construire des API et services utilisables par les applications métiers. Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l'adoption des solutions IA : Vulgarisation des solutions. Intégration dans les processus d'aide à la décision.

Nous recherchons actuellement un Administrateur dataplateforme/Workspace/ Expert databricks pour une mission longue dans le secteur de l'énergie ! Missions & Stack technique : Administration Databricks & Workspaces : Administrer les workspaces et ressources de calcul, gérer les habilitations, appliquer les politiques de sécurité, suivre les coûts et assurer le support opérationnel (RUN). Gouvernance Data (Unity Catalog) : Structurer et déployer Unity Catalog, organiser les catalogues/schémas, définir les règles d'accès, les conventions de nommage et garantir la qualité des données. Migration Data Lake Legacy : Analyser l'existant, concevoir l'architecture cible, définir la stratégie de migration par vagues et coordonner les bascules sans interruption de service. Industrialisation & DataOps : Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD avec Git et Databricks Asset Bundles, et automatiser les déploiements (Dev, Test, Prod). Développement & Qualité : Industrialiser les pipelines de données avec Python et Apache Spark, et optimiser la modélisation et la fiabilité des flux. Accompagnement & Documentation : Rédiger la documentation technique (guides, blueprints) et accompagner la montée en compétences des Data Engineers et profils métiers (Data Citizens). (Compétences appréciées : Terraform avec provider Databricks, Cloud AWS/Azure, briques IA / GenAI intégrées).

Visian Azur, cabinet de conseil en data et IA, recherche un Ingénieur Cloud DevOps à Montpellier. Le contexte L'équipe fait évoluer l'offre AWS mise à disposition des équipes applicatives du groupe, sur les volets build, run et exploitabilité. Elle porte notamment l'hybridation cloud et l'offre Kubernetes managée sur Amazon EKS, et accompagne les équipes AppOps dans leurs projets AWS. Vos missions Faire évoluer l'offre Cloud Public selon les besoins des utilisateurs et participer à l'adoption des nouvelles offres (40 %) Assurer le maintien en condition opérationnelle de l'offre et administrer les clusters Amazon EKS (20 %) Développer des modules Terraform et des outils internes en Python (scripts, API FastAPI) pour l'administration, les tableaux de bord, l'exposition de métriques et le contrôle de conformité (20 %) Accompagner les équipes AppOps et les utilisateurs, et assurer le support des déploiements applicatifs via ArgoCD (20 %) Concevoir et déployer des pipelines CI/CD avec GitLab CI, Docker et Terraform Apporter votre expertise AWS et veiller au respect des bonnes pratiques Cloud Public Environnement technique AWS, Amazon EKS, Kubernetes, Terraform, ArgoCD, GitLab CI, Docker, Python, FastAPI, Linux (Debian, Alpine, Ubuntu, Red Hat), réseau (routage, firewall, chiffrement), Active Directory, notions de GCP Profil recherché Expertise AWS confirmée en environnement de production Maîtrise de Terraform, avec une réelle pratique du développement de modules Expérience d'administration de clusters Kubernetes, idéalement EKS Bon niveau en Python (scripts et API) Bonnes bases en CI/CD GitLab, systèmes Linux et réseau Capacité à prendre de la hauteur sur un SI complexe Sens du service, autonomie, rigueur et force de proposition Les certifications AWS Solutions Architect Associate ou CKA. Informations pratiques Poste basé à Montpellier Démarrage dès que possible, mission longue durée Ouvert en CDI et Freelance

Apporter une expertise technique aux projets Data et IA, en lien avec les équipes métiers et les équipes spécialisées. Conseiller et accompagner le choix, l'intégration et la mise en œuvre des solutions. Garantir leur exploitabilité et leur conformité aux règles de sécurité et d'architecture du SI. Assurer la pertinence, la pérennité et l'évolution des solutions en phase avec l'état de l'art. Assurer le support de niveau 2 auprès des équipes de production. Veiller à la disponibilité et au bon fonctionnement des dispositifs de mesure de la qualité de service.

Avelsen recherche pour l'un de ses clients, un groupe de luxe, un(e) Senior AI Engineer. Contexte Le groupe accélère sur l'IA générative et agentique. Plusieurs agents ont été développés par des prestataires externes et doivent maintenant être internalisés : intégration à l'environnement Azure, reprise des évolutions, déploiement et gestion du run. D'autres projets sont à cadrer et à prototyper. Exemples de projets : Traitement automatisé des avis consommateurs, avec réponse automatique et ouverture de tickets support Assistant de création de contenu emailing, à enrichir avec de la traduction/localisation Agent CRM de recommandation de stratégies de communication client (personnalisation, timing, boucle de rétroaction) Vos missions Reprendre les agents existants (Python, GitLab) et les mettre en production avec les équipes Data Engineering et MLOps : CI/CD, conteneurisation, observabilité Mettre en place le monitoring et l'alerting (qualité des réponses, dérive, latence, coûts) ainsi que le suivi FinOps Cadrer de nouveaux cas d'usage avec les équipes métier : faisabilité, KPIs, critères d'acceptation Concevoir et prototyper des architectures RAG, agents et multi-agents, avec des protocoles d'évaluation rigoureux Documenter et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes