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Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Architecte technique Data Sa mission consistera à : - Accompagner les équipes Data en expertise sur les solutions et architectures actuelles autour des deux grandes plates-forme DATA que sont Teradata et Cloudera CDP (HDFS, Hive, Spark, Hbase,...). - Participer aux reflexions et aux études sur les trajectoires DATA (dont la trajectoire post SAS). - Apporter une expertise sur les architectures de traitement des données en temps réel (KAFKA) ainsi que leur exposition en mode API. - Accompagner la modérnisation technologique sur des solutions innovantes de type Data LakeHouse “On premise” (Storage MINIO, Compute KUB, Processisng SPARK et TRINO, Services JUPYTER) et “Cloud/GCP” (Big Query etc)

Introduction & Résumé: Le rôle de Data Scientist est essentiel pour analyser la performance des outils de prévision au sein du département de Recherche Opérationnelle, contribuant ainsi à l'optimisation des revenus de l'entreprise. Le candidat idéal possède une connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique, ainsi que des compétences en Machine Learning et en Python. Principales Responsabilités: Le Data Scientist Junior aura pour mission de: Analyser la performance d’un moteur de prédiction lié à l’overbooking. Contribuer à d'autres moteurs de prédiction et d'optimisation dans le projet FIT (Freight Intelligence Techniques). Exigences Clés: Connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique. Compétences en Machine Learning. Maîtrise des bonnes pratiques Python. Expérience avec les outils : Spark, Python, Git, Bash, SQL. Compréhension des environnements Unix/Linux. Bon niveau d’Anglais écrit et oral. Expérience avec GCP (Google Cloud Platform). Doctorat en Mathématiques ou en Physique. (est un plus). Autres détails: Ce poste est basé à Paris et Amsterdam, au sein du département de Recherche Opérationnelle.

• Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant PySpark • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques 1 . Déployer les cas d’usages en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur 2. Accompagner les utilisateurs dans leurs usages 3. Mettre en place le contrôle qualité sur ces datasets

Missions principales L’ingénieur de Production data assure : L’administration, la sauvegarde, la restauration et l’optimisation de bases de données et plateformes data dans le respect des processus client on premise et cloud. La gestion des incidents et participe à la résolution des problèmes Installation, configuration, maintenance et évolution des plateformes (Greenplum, couchbase et elasticsearch, etc) Maintien en conditions opérationnelles des plateformes Suivi et amélioration des performances (mémoire, disques, index, requêtes), Stratégies de sauvegarde, restauration et supervision La gestion des accès et création des comptes autorisés à se connecter aux plateformes De la veille technologique La gestion documentaire du périmètre Astreinte

I. Contexte : Notre client connaît une forte croissance (+1,5 million de clients en un an) et renforce l’équipe Architecture Système/Réseaux (10 personnes) pour assurer la gestion et l’évolution de son infrastructure critique. L’environnement technique est 100% Linux, avec une architecture complexe : · Réseau : 2400 VM, 5-6 Data Centers, 100 applications Open Source · Datalakes : 2 PetaOctets de données · Organisation : Pas de PO, Scrum Master ni DevOps ; 4 équipes de développement (~30 projets) · Répartition des activités : o 1/3 MCO o 1/3 Obsolescence o 1/3 Build / Industrialisation II. Missions : Objectifs de la mission · Assurer la maintenance en conditions opérationnelles (Run 40%) et contribuer à la conception et industrialisation des infrastructures. · Participer à la mise en place d’un socle commun de provisioning, avec un focus sur Data et Sécurité. · Interagir avec les équipes BI pour les besoins de reporting réglementaire et autres. Enjeux techniques · Axes de conception : o Scalabilité o Résilience (site internet = point de contact unique) o Sécurité (chiffrement avancé, PKI, certificats) · Technologies & outils : o Système : Linux o Réseaux : TCP/IP niveau 2, HTTP, SNTP, DNS, zones, reverse proxy o Sécurité : PKI, certificats, chiffrement asymétrique o Containers & IaC : Kubernetes, Ansible (usage limité), Puppet, Terraform o Big Data : Hadoop, Spark, Cassandra, Zeppeli o Autres outils : Kafka, Cognos, Docker, Elasticsearch o Machine Learning : détection de fraude en temps réel · Cloud : utilisation très marginale (Infra as Code majoritairement on-premise)

Contexte de la mission – Plateforme Digitale SaaS Nous recherchons un Développeur Full Stack expérimenté pour participer au développement d’une plateforme SaaS qui centralise des outils de calcul d’empreinte environnementale. La plateforme permet de : Quantifier l’empreinte carbone et hydrique, Réaliser un diagnostic avancé de la biodiversité, Accompagner les démarches commerciales et techniques des utilisateurs et le suivi des plans de réduction d’impact écologique. Objectifs de la mission et responsabilités Le développeur sera intégré à une équipe Agile et participera activement à la réalisation du backlog produit. Ses principales missions incluent : Participer au design et au développement des composants logiciels, Développer, tester (unitaires et E2E) et mettre en production les fonctionnalités via la chaîne CI/CD , Assurer la qualité des livrables (réduction des défauts, documentation technique, respect des bonnes pratiques et standards, utilisation de SonarQube), Contribuer à la bonne réalisation des projets de l’équipe en collaborant avec le Scrum Master, Product Owner, UX Designer, Architecte et Product Manager, Proposer des solutions techniques adaptées aux contraintes du programme, Participer aux cérémonies Scrum et aux activités de l’équipe agile. Livrables attendus : User Stories testées, documentées et mises en production à chaque sprint.

Recherche – Développeur CRM Salesforce Marketing Cloud (Nantes | 2 à 3 jours/semaine) Dans le cadre d’une consultation sur le contrat-cadre AST & Digital , nous recherchons un Développeur CRM Salesforce Marketing Cloud (expérimenté ou senior). 📅 Démarrage prévu : 4 décembre 2025 ⏱️ Rythme : mi-temps (2 à 3 jours par semaine) 📍 Présence sur site : lundi, mardi et jeudi 🎯 Missions principales Développer, maintenir et intégrer des solutions Salesforce Marketing Cloud : Emails, Push, Journey Builder, Automations, Datorama. Créer et personnaliser des parcours clients et des contenus dynamiques (HTML, AMPscript, responsive design, gestion de Data Extensions, Interactive Email Form). Implémenter des API et SDK SFMC sur applications mobiles natives, gérer la synchronisation CRM/Datalake et les processus automatisés RGPD . Assurer la gestion opérationnelle , les releases , le monitoring et l’ optimisation des performances (tracking, délivrabilité, réputation IP). Apporter support et conseil aux équipes métiers et digitales, dans un environnement agile et collaboratif.

Nous collaborons avec une organisation majeure sur deux opportunités passionnantes pour des ingénieurs expérimentés. Ces postes offrent la possibilité de travailler sur des projets innovants impliquant l’architecture cloud hybride, l’automatisation et des initiatives basées sur l’IA. Les deux missions sont des contrats de 12 mois, débutant en janvier ou dès que possible, avec un mode de travail hybride en France.1. Ingénieur Système Senior Contrat : 12 mois | Début : Janvier ou ASAP | Langues : Anglais & Français | Mode de travail : Hybride Pourquoi ce poste ? Rejoignez une équipe dynamique travaillant sur des projets d’infrastructure à grande échelle. Vous serez responsable de la gestion des systèmes Linux, de l’optimisation des environnements VMware et de la mise en place d’automatisations via Ansible et Terraform. Ce rôle inclut également la conteneurisation (Docker/Kubernetes), la supervision avec Prometheus et Grafana, ainsi que la collaboration sur des initiatives liées à l’IA. Compétences & Technologies clés : Administration des systèmes Linux VMware, vSphere Automatisation : Ansible, Terraform ServiceNow & processus ITIL Azure & Cloud privé Conteneurisation : Docker, Kubernetes Supervision : Prometheus, Grafana Gestion de versions : GitLab/GitHub Scripting : Shell, PowerShell, Bash

Dans le cadre du renforcement d’un dispositif de support applicatif, nous recherchons un(e) Team Lead Support Applicatif AEM / DAM . Vous interviendrez en tant que référent(e) support sur les plateformes Adobe Experience Manager (AEM) et Adobe Digital Asset Management (DAM Cloud) . Votre rôle combinera pilotage opérationnel , encadrement d’équipe et intervention directe sur les tickets , afin d’accompagner les utilisateurs internes (équipes régionales, contributeurs métiers, utilisateurs internationaux). Vous serez garant(e) de la qualité de service, de la fluidité des échanges avec les équipes produit et de la résolution efficace des incidents. Missions principales Assurer le support fonctionnel et applicatif des utilisateurs AEM et DAM Piloter et encadrer une équipe de support (2 personnes) Gérer les accès, rôles et habilitations sur les plateformes Analyser, qualifier et prioriser les incidents et demandes utilisateurs Traiter directement les tickets complexes via ServiceNow Escalader les anomalies vers les feature teams lorsqu’il s’agit de bugs et en assurer le suivi jusqu’à résolution Garantir la continuité de service et le déblocage rapide des situations critiques Être force de proposition pour améliorer les processus de support et la collaboration avec les équipes techniques

La mission consiste à : - Analyser les données clients - Réaliser des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des équipes - Mettre en place des tableaux de bord Power BI pour suivre les KPIs - Identifier des opportunités business via des analyses prédictives ou des insights data-driven Compétences demandées : - Expériences significatives en tant que data analyst, avec une spécialisation en marketing (loyalty, CRM, leads, media, generosity, pricing...) - Maitrise de Power BI - Bonne compréhension des enjeux marketing client - Anglais professionnel

Ce rôle de Data Scientist est une nouvelle création de poste, avec un démarrage envisagé en janvier 2026 . Le Data Scientist rejoindra l'équipe pour travailler sur des projets d'analyse de données, d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML), de collecte de données et de développement d'applications/solutions. Les principales responsabilités incluent : L'analyse approfondie de la donnée. La récolte et le traitement des jeux de données. Le développement et l'implémentation de modèles de Machine Learning. Le déploiement des solutions développées.

Notre équipe, dynamique et internationale, au profil « start-up » intégrée à un grand groupe, rassemble des profils de data scientist (computer vision, NLP, scoring), un pôle ML engineering capable d'accompagner les DataScientists lors de l'industrialisation des modèles développés (jusqu'à la mise en production) ainsi qu’une équipe AI Projects. AI Delivery met aussi à disposition des lignes de métiers Personal Finance la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte - Une plateforme d'exploration et de développement Python, Sparrow Studio, développée in-house par une équipe dédiée. - Un framework d'industrialisation des modèles de Datascience, Sparrow Flow, ainsi qu'une librairie InnerSource “pyPF” facilitant les développements des Data Scientist. - Une plateforme d'exécution des modèles de Datascience, Sparrow Serving. - Un outil de Community Management, Sparrow Academy. L’équipe, composée de MLOps engineers, de back et front end engineers a pour principale mission d’être garante de la qualité des livrables de l’ensemble de la direction, de les déployer sur le cloud privé du Groupe, « dCloud » et enfin d’assurer la haute disponibilité de l’ensemble de nos assets. Cette équipe conçoit, développe et maintient des plateformes et des frameworks de data science. PF fait appel à une prestation en AT pour assurer l’évolution et la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Dans ce contexte, nous faisons appel à une prestation en assistance technique. les missions sont : - Administration/Exploitation/Automatisation système d’exploitation de nos clusters - Build et optimisation d’images Docker + RUN de nos 400 containers de production (>500 utilisateurs). - Construire, porter la vision technique de la plateforme et piloter les choix technologiques et d’évolution de l’architecture. - Faire de la veille et se former aux technologies les plus pertinentes pour notre plateforme de data science afin de continuer à innover. - Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des changes et incidents). - Production de livrables de qualité et partage des connaissances à l’équipe. Notre stack technique : - Infrastructure / DevOps : GitLabCI/CD, GitOps ( ArgoCD ). Cloud privé BNP. - Containers: Docker, Kubernetes. Profil recherché : - Compétences avancées sur Kubernetes (Architecture, Administration de Clusters) - Connaissances sur la gestion des secrets (Vault) - Bonnes compétences réseau : reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, JWT, OIDC). - Bonnes connaissances de GitLab et des processus de CI/CD. - Connaissances de l’approche GitOps ( ArgoCD ) - Compétences sur l’observabilité dans un contexte Kubernetes ( Prometheus, AlertManager, Grafana ) - Connaissances en bases de données relationnelles (PostgreSQL) appréciées. - Anglais correct à l’écrit et à l’oral. - Profil rigoureux. Les sujets traités par l’équipe sont variés : - Participer à la maintenance/l’évolution des frameworks de data science existants (Python) ; - Participer à la maintenance/l’évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité); - Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme ; - Être force de proposition et participer aux POCs. Stack Technique de l’équipe : - Langages : Python, Golang, Bash - GNU/Linux - Kubernetes - Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana - Sécurité : Vault - DevOps tooling : Docker, Buildkit, Gitlab, GitlabCI, Artifactory, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Timoni - Cloud services : Certmanager, Redis, Jaeger, ELK, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, External-DNS

Bonjour, Pour l’un de mes clients, je recherche un(e) : Tech Lead Logiciel Rôle : Le Tech Lead Logiciel conçoit, développe, teste et maintient des applications selon les besoins du projet. Il veille à la qualité, la sécurité, la performance et la bonne livraison des livrables, tout en encadrant une petite équipe technique. Missions principales : Concevoir et développer des solutions logicielles fiables et évolutives Garantir la qualité du code et appliquer les bonnes pratiques Encadrer l’équipe, planifier les tâches et suivre l’avancement Réaliser les tests, corriger les anomalies et maintenir la documentation Collaborer avec les équipes sécurité, DevOps et support Participer à l’amélioration continue des processus Tenir le rôle de Scrum Master sur le projet Profil recherché : Bac +5 en informatique ou équivalent Minimum 5-6 ans d’expérience en développement logiciel (Java, idéalement aussi Vue.js) Bonnes connaissances en sécurité (HSM, PKI) Expérience en environnement Agile / Scrum Anglais courant Présence sur site à Valence 3 jours par semaine Environnement technique : Java, Vue.js, PKI, HSM, REST API, CI/CD, Git, Jenkins, PostgreSQL, GCP, Linux, Tomcat, JIRA, Confluence. Projet de refonte PKI et gestion des certificats pour serveurs et terminaux. Si ce poste vous intéresse et que votre profil correspond, merci d’envoyer votre CV à jour. Je reviendrai vers vous rapidement pour échanger.

Objectifs de la mission : Le Passenger Cognition Lab modélise les comportements des voyageurs afin d’optimiser les services digitaux et l’information voyageur en Île-de-France. Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs. Enjeux et rôle du consultant - Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS). - Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité. - Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques. - Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité. - Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche. Environnement & contexte : R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes. Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation. Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets. Livrable : Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering) Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops) Formalisation technique et Support à la valorisation Obligatoire : Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud. Expériences entre 7 et 9 années.

Dans le cadre du renforcement du dispositif de support de l’un de nos clients du secteur du tourisme, nous recherchons un Responsable Support Applicatif AEM DAM (h/f) Votre rôle Vous serez en charge du pilotage du support applicatif autour d’Adobe Experience Manager (AEM) et Adobe Digital Asset Management (DAM). Vous encadrerez une équipe de deux personnes et interviendrez directement sur la gestion des tickets afin d’accompagner les contributeurs. Assurer le support fonctionnel et applicatif des utilisateurs AEM et DAM Gérer les accès et habilitations aux plateformes Analyser, qualifier et prioriser les incidents et demandes Escalader les tickets vers les feature teams en cas de bugs et assurer leur suivi jusqu’à résolution complète Garantir la continuité de service et le déblocage rapide des situations impactant les contributeurs Encadrer et accompagner l’équipe support dans une logique d’amélioration continue

Profil recherché : Senior disponible en début d’année, avec une charge estimée autour de 3/5 lors des trois premiers mois, sans exigence immédiate de plein temps. Spécialisation : Développeur senior spécialisé en IA Générative (Gen AI), notamment sur la stack GEn AI. Responsabilités Clés Développement Expert & Maintien : Créer des agents intelligents autonomes utilisant l’approche Agentic AI, capables d’utiliser des outils externes ou de collaborer avec d’autres agents via des API, MCP ou autres services. Développer des applications pour la consommation des agents et algorithmes, avec des interfaces spécifiques pour les utilisateurs finaux. Mettre en place des pipelines robustes pour alimenter les LLM/Agents avec Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). Assurer le support en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques. Compétences clés IA générative (Gen AI) : Bonne maîtrise des modèles génératifs (GPT, diffusion, etc.), capacité à exploiter des LLM via API ou fine-tuning pour la génération de texte, code ou images, tout en comprenant leurs limitations et biais. Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud, gestion de l’orchestration d’agents, partage d’état via MCP, et enjeux de performance et coût pour des systèmes multi-agents. Architecture de solution & POC : Concevoir des POCs pour les usages en Gen AI et systèmes agentiques, en explorant et validant des architectures. Prendre des responsabilités architecturales en validant les choix techniques (stack d’agents, orchestration, modèles LLM, cloud Azure) pour assurer scalabilité, sécurité et performance. Conseiller sur l’optimisation des services Azure pour l’IA Générative, en termes de coût, performance et résilience.