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Dans le contexte de notre développement du centre de services, nous créons une nouvelle squad pour répondre au besoin d'un grand compte international leader du retail. Au sein d'une squad de 5 personnes, tes missions seront les suivantes : - coder (estimation à 80% de ton temps de travail) - utiliser l'Intelligence Artificielle pour t'appuyer dans ton code - documenter les processus - participer au peer programming - tester - résoudre des problèmes simples de flux de données OKARA est une entreprise inclusive. Toutes nos offres sont ouvertes, à compétences égales, aux personnes en situation de handicap.

Analyse et interprétation des logs (~50 %) — priorité n°1 • Analyser et interpréter quotidiennement les logs applicatifs via la stack ELK. • Identifier les erreurs récurrentes, corréler les signaux et détecter les signaux faibles. • Rechercher les root causes et faire le lien entre les logs et le code applicatif (Java). • Être un point d'entrée en amont des incidents : traiter les problématiques avant qu'elles ne deviennent des incidents majeurs. • Travailler en lien étroit avec les Service Delivery Managers (SDM) sur le suivi et l'analyse des problématiques. Administration de la stack ELK (~30 %) • Administrer Elasticsearch, Kibana, Logstash et Filebeat. • Gérer les index, les politiques ILM et les pipelines de collecte. • Configurer et faire évoluer l'alerting. • Contribuer à la dimension observabilité : APM / OpenTelemetry, dashboards, alerting préventif, SLI/SLO. Montée en compétences des équipes N2 (~20 %) • Accompagner et coacher les équipes support et développement dans une posture de pédagogue. • Créer et maintenir des runbooks pour outiller le N2. • Favoriser l'autonomie des équipes et réduire durablement les escalades vers le N3. • Présenter analyses et recommandations aux équipes techniques et aux instances de pilotage (SAFe / PI Planning).

Mission du posteLa mission du poste est de faire de Flow le produit qui permet aux installateurs de devenir des champions locaux, avec une petite équipe tech sénior et rapide. Concrètement, nous menons deux chantiers en parallèle : Améliorer Flow : les partenaires attendent des évolutions : nouvelles features et correctifs, sur un produit déjà en production et utilisé en permanance. Transformer notre façon de shipper : l'infra AI, les agents, les garde-fous, les tests, la CI/CD, les bonnes pratiques de revue, tout est à refondre. Outcomes à 12 mois Produit : l'usage de Flow est fluide et permet aux utilisateurs de gagner plusieurs heures par semaine grâce aux features que tu as déployées. Flow s'impose comme l'ERP de référence dans le photovoltaïque et commence à être utilisé sur les autres métiers de la transition énergétique - installateurs de PAC, poseur de bornes etc. Cadence : un bug remonté par un partenaire, c'est un correctif prêt à merger en une heure. Pas parce qu'on court plus vite, mais parce que les agents font le gros du travail. Infra opérationnelle : agents outillés sur notre codebase, avec les garde-fous qui permettent de leur faire confiance sur du code qui part en production et d'accélérer la review. Base technique saine et documentée : couverture de tests, environnements, déploiements, observabilité. Un nouveau dev est productif en quelques jours Équipe : une fois la thèse validée, des recrutements pour accélérer et un rôle de lead à prendre Tu auras sous ta responsabilité : Features end to end : Conception, implémentation, tests, déploiement - avec le CTO et le Head of Product. Tu ne fais pas que shipper, tu donnes ton avis sur la faisabilité, la spec et la priorisation du développement. Infra AI : C'est la partie la plus ouverte du poste et là où on a le plus à progresser. Quels agents, sur quel périmètre, avec quelles garanties, quel contexte on leur donne, comment on relit ce qu'ils produisent ? On reproduira ce qui marche ailleurs et on construira le reste. Architecture et qualité : Tu es garant de la stabilité de la plateforme et de la qualité de ce qui part en production, le code des agents inclus. Revue : Tu relis autant de code écrit par des agents que par des humains, et tu définis les bonnes pratiques pour être efficace. Process : Tu participes à la mise en place des rituels et des standards de l'équipe dev, et à la façon dont produit et tech se parlent. La stack Backend : Linux, Python, Odoo 19, PostgreSQL Front : TypeScript & Odoo Infra : Odoo hébergé en containers, Linux, Docker / Kubernetes AI : Claude code, Background Agents en test, ouverts pour des évolutions + features IA dans Flow (de l'analyse de la production des centrales solaires au remplissage automatique du CRM par la voix)

En tant que Lead QA Automation Engineer (F/H), vous êtes le référent technique de l'automatisation des tests. Vous contribuez à définir la stratégie d'automatisation, à structurer les solutions techniques et à accompagner les équipes applicatives dans l'amélioration continue de la qualité de nos produits digitaux Front-end et Back-end. Définir les standards et les bonnes pratiques d'automatisation afin de garantir la cohérence et la maintenabilité des tests. Concevoir et faire évoluer les frameworks de tests automatisés (UI, API, performance) en privilégiant la robustesse, la réutilisabilité et la fiabilité. Industrialiser les tests automatisés en les intégrant aux pipelines CI/CD et en optimisant leur exécution. Apporter une expertise technique transverse aux équipes applicatives dans la conception des tests, l'amélioration de la testabilité et la résolution des problématiques complexes. Analyser les résultats et optimiser les dispositifs de test afin de limiter les régressions et d'améliorer la qualité des livraisons. Contribuer à l'amélioration continue des outils, des frameworks et des pratiques d'automatisation, en assurant une veille technologique.

Stratégie et préparation des tests : analyser les besoins et spécifications fonctionnelles, définir les stratégies de tests et préparer les campagnes de qualification. Conception des scénarios : élaborer les cas de tests fonctionnels et les scénarios End-to-End (E2E), en collaboration avec les équipes métiers. Exécution des tests : réaliser les tests sur les interfaces Front Web et les services Back / API. Tests API : concevoir et exécuter des appels API, vérifier les réponses, les données et les différents comportements des services à l'aide de Postman. Gestion du référentiel de tests : assurer la création, la structuration et le suivi des cas de tests dans Jira Xray. Gestion des anomalies : identifier, qualifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution, en coordination avec les équipes techniques. Reporting et pilotage : suivre l'avancement des campagnes, analyser les résultats et communiquer les indicateurs de qualité et les éventuels points de blocage. Non-régression : garantir la couverture des tests de non-régression à chaque évolution applicative. Amélioration continue : contribuer à l'optimisation des processus de qualification, des pratiques de tests et de la couverture fonctionnelle.

Contexte de la missionNous recherchons un Administrateur Atlassian Jira / Confluence confirmé capable de prendre en charge l'administration avancée, le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution de l'écosystème Atlassian. Le consultant interviendra sur Jira et Confluence, avec une forte composante de configuration avancée, scripting et automatisation, notamment à travers ScriptRunner, Groovy et les API REST. Il devra également maîtriser ou avoir une bonne expérience de plusieurs extensions Atlassian telles que Structure, Custom Charts, Xray et JMWE. Missions principalesAdministration JiraAdministrer et maintenir les différentes instances et projets Jira. Configurer les projets, workflows, écrans, champs personnalisés et types de tickets. Administrer les schémas de permissions et les rôles. Paramétrer les notifications et règles associées. Gérer les configurations avancées Jira. Assurer le support et la résolution des incidents complexes de niveau L3. Participer aux évolutions et à l'optimisation de la plateforme. Administration ConfluenceAdministrer les espaces Confluence. Gérer les droits, permissions et accès. Maintenir et faire évoluer la configuration de la plateforme. Accompagner les utilisateurs sur les problématiques complexes. Assurer la cohérence entre Jira et Confluence. Scripting et automatisationUne vraie compétence technique est attendue sur cette partie : Développement et maintenance de scripts avec Groovy. Utilisation avancée de ScriptRunner. Automatisation de traitements et actions Jira. Manipulation et intégration via les API REST Jira/Atlassian. Développement d'automatisations permettant de réduire les opérations manuelles. Troubleshooting des scripts et automatisations existantes.

Dans le cadre d'une démarche de transformation technologique, une équipe spécialisée en Data, IA et Innovation développe et industrialise de nouvelles capacités autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Le/la AI Engineer Lead intervient au sein d'une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'exploitation d'un environnement de démonstration permettant de présenter les capacités d'une plateforme agentique et de développer des cas d'usage concrets. L'objectif du poste est de transformer les capacités technologiques de la plateforme en démonstrations fiables, reproductibles et à forte valeur métier, afin de faciliter leur adoption auprès des différentes parties prenantes. Missions principalesConception et développement de la plateformeParticiper à la conception, au déploiement et à la maintenance de l'environnement de démonstration. Configurer et faire évoluer les différents composants de la plateforme. Garantir la stabilité, la fiabilité et la disponibilité de l'environnement. Développement de solutions IA et GenAIConcevoir et développer des cas d'usage de bout en bout autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Implémenter les différents composants nécessaires aux systèmes agentiques : orchestration, workflows, gestion des états, planification et utilisation d'outils. Mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering. Développer des solutions permettant de démontrer concrètement la valeur des nouvelles capacités technologiques. Développement de composants réutilisablesConcevoir des accélérateurs, templates, scripts et composants réutilisables. Développer des frameworks et briques techniques permettant d'accélérer la création de nouveaux cas d'usage. Produire des jeux de données et environnements permettant de reproduire les démonstrations. Intégration et architectureIntégrer les solutions IA avec des systèmes d'entreprise, des API, des services cloud et des plateformes de données. Participer à la conception d'architectures cloud-native. Assurer l'interopérabilité entre les différents composants techniques. Industrialisation et qualitéMettre en place des pratiques de monitoring, d'observabilité et de fiabilité. Participer à l'amélioration de la qualité du code et à la mise en place de tests. Contribuer aux pratiques CI/CD et aux principes de développement sécurisé. Participer au cycle de vie des applications IA, de leur développement jusqu'à leur déploiement et leur supervision. Accompagnement des parties prenantesPréparer et maintenir les environnements pour les démonstrations et présentations. Accompagner les équipes techniques, produit et métier dans la compréhension et l'utilisation des solutions développées. Participer aux échanges avec les différentes parties prenantes afin d'identifier les besoins et de transformer les capacités technologiques en cas d'usage concrets.

Afin de renforcer son équipe de développement, nous recherchons un Développeur Software H/F souhaitant évoluer dans un environnement technique mêlant développement logiciel, automatisme et électronique. Au sein de l'équipe de développement, vous intervenez sur des projets techniques variés et participez notamment à :Développer les logiciels de visualisation et de commande des équipements. Concevoir et développer des modules électroniques. Réaliser les tests des modules et des logiciels développés. Assurer le suivi des machines livrées ainsi que l'accompagnement des clients. Rédiger, gérer et maintenir la documentation technique associée.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Senior Data Engineer, avec un rôle de référent technique data au sein d'une équipe produit. Le programme fait évoluer un premier produit, en partie fondé sur des échanges de fichiers, vers une plateforme de données industrielle et multi-pays. Vous restez très opérationnel : vous concevez, codez et accompagnez les choix techniques de l'équipe. Vos missions : - Concevoir et construire des pipelines d'ingestion depuis des bases, des API REST, des flux partenaires et des fichiers, en batch et en quasi temps réel. - Modéliser des séries temporelles à fort volume et définir les modèles de données et contrats d'interface. - Construire des transformations testées qui produisent des jeux de données prêts au calcul d'indicateurs clients. - Mettre en place la qualité de données, les contrôles de réconciliation, le lineage et le monitoring avec alertes. - Déployer avec Git, revue de code, CI/CD et Infrastructure as Code, dans le respect de la sécurité des données. - Animer les revues de conception, coacher les développeurs et arbitrer entre réutilisation de briques existantes et développement. - Rédiger runbooks et documentation d'exploitation, et participer aux cérémonies Agile. Ref : O-HSGWY

Dans le cadre du renforcement d'une équipe de Gestion Courante Décisionnelle / Datalake, notre client recherche un Data Engineer / Développeur Big Data Spark Scala expérimenté, capable d'intervenir sur des traitements critiques en production et de contribuer au maintien de la qualité de service. L'environnement repose sur une architecture Big Data collectant les données de plusieurs back-offices, avec un Datalake et une alimentation d'un Datawarehouse sur environnement Exadata. Vos missionsVous interviendrez principalement sur le RUN et la maintenance applicative des traitements décisionnels : Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala Analyser et corriger les incidents applicatifs et fonctionnels Réaliser, lorsque nécessaire, les reprises de données associées aux incidents Développer et mettre en œuvre les évolutions confiées Réaliser les tests des corrections et nouveaux développements Participer aux mises en production Maintenir à jour la documentation technique et fonctionnelle Mettre à jour les outils de suivi de l'équipe Rendre compte de l'avancement et des incidents au chef de projet

Nous recherchons un Tech Lead / Architecte applicatif Java expérimenté pour accompagner un acteur majeur du secteur bancaire dans le cadrage d'un projet de rationalisation de son système d'information. Vous interviendrez sur l'analyse de plusieurs applications, la définition d'une architecture cible et l'estimation des charges nécessaires à leur transformation. Vos principales missions : Analyser les architectures applicatives, techniques et fonctionnelles existantes. Cartographier les applications, composants, flux de données et dépendances. Identifier la dette technique et les opportunités de convergence. Étudier différents scénarios de refonte, de migration et d'intégration applicative, notamment d'un socle .NET vers Java. Évaluer les impacts techniques et fonctionnels ainsi que les stratégies de reprise de données. Définir une trajectoire de transformation et contribuer à l'architecture cible. Produire un chiffrage par lot : hypothèses, fourchettes de charges et découpage des travaux (WBS). Collaborer avec les architectes, équipes de développement, chefs de projet et interlocuteurs MOA/MOE.

Data & AI Engineering Tech Lead / Agentic AI Architect, mission longue, basé·e à Lille (hybride). Le poste consiste à prendre en charge l'architecture et l'industrialisation des capacités d'agents intelligents au sein d'une équipe technique pluridisciplinaire. Les responsabilités incluent la définition des guidelines d'architecture pour l'intégration entre Databricks (orchestrateur central / Unity Catalog) et des environnements multi-cloud (AWS, GCP, BDC-SAP), la conception et le pilotage d'un POC Agent-to-Agent (A2A) avec spécifications techniques et protocoles d'interaction, l'analyse des impacts d'architecture sous contraintes réglementaires et cloud locales (ex. Chine), ainsi que l'alignement ontologique du domaine SMP en s'appuyant sur une Data Centrale. Le poste implique également la production d'une matrice d'évaluation technique et financière (ex. SAP Joule vs agents custom), l'orientation technique de développements cross-tech, et la livraison de livrables opérationnels : document de cadrage d'architecture, grille décisionnelle, cadrage POC A2A, matrice de gouvernance et projection budgétaire 2027. Le/la titulaire travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit et Ingénierie pour définir le routage d'intelligence, bâtir une infrastructure sécurisée permettant aux agents d'interagir avec les données d'entreprise et les systèmes historiques, et accompagner les équipes opérationnelles dans la validation des preuves de concept. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

La fonction FP&A d'un client se transforme avec la mise en place d'agents et de solutions d'automatisation au service du contrôle de gestion de l'activité logistique. L'Analytics Engineer intégrera l'équipe sous la responsabilité du finance data & AI leader. Mission longue basée à Lille (hybride). L'Analytics Engineer sera responsable de la réadaptation d'un projet existant sur un outil en phase de décommissionnement, de l'analyse et la compréhension de l'architecture et des modèles, de la collaboration étroite avec le staff engineer, le software engineer et le leadership pour réadapter la solution sur la stack data cible. Il/elle conduira l'étude et la migration des sources de données vers la zone datalake cible, documentera les données et les règles de transformation existantes, concevra et développera des pipelines de données robustes et évolutifs, mettra en œuvre des règles de transformation complexes et s'assurera de la mise à disposition des données avec contrôles qualité et tests (unitaires, UAT). Compétences techniques demandées : expérience significative dans la mise en œuvre de pipeline de transformation de données avec dbt, SQL ; maîtrise des environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS S3, DataBricks, etc.) ; maîtrise des outils de développement Git, Github, CI/CD ; data quality testing (Unit/Integration/Function/non regression, UAT). Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Ingénieur cloud GCP H/F à Lille, France. Contexte : Au sein de l'équipe Ingénierie Cloud, vous concevez, déployez et industrialisez la nouvelle plateforme de développement sur Google Cloud Platform (GCP). Votre mission est de fournir un socle technique robuste, hautement disponible et sécurisé, tout en optimisant l'expérience développeur (DevEx) à l'aide de l'automatisation, du GitOps et de l'intégration d'outils d'Intelligence Artificielle. Les missions attendues par le Ingénieur cloud GCP H/F : 1. Architecture & Landing ZoneParticiper à la conception et à la mise en œuvre de la nouvelle plateforme de développement sur GCP en lien direct avec les équipes d'ingénierie et applicatives. Garantir l'alignement de la Landing Zone avec les exigences de sécurité, de gouvernance et de scalabilité. 2. Infrastructure as Code (IaC)Développer, versionner, tester et maintenir des modules Terraform réutilisables, modulaires et industrialisés pour l'ensemble des équipes de développement. 3. Socle d'Hébergement & ServicesDéfinir, déployer et administrer les infrastructures clés : Clusters GKE (Kubernetes) hautement disponibles et scalables. Serveurs de données et composants de stockage cloud. Runners GitLab CI managés et optimisés. 4. Automatisation & Démarche GitOpsStandardiser et diffuser les templates de pipelines GitLab CI/CD pour le test, la validation et le packaging des artefacts. Généraliser et animer la démarche GitOps via ArgoCD pour industrialiser le déploiement continu des applications. 5. DevEx & Intelligence ArtificielleIdentifier, tester et intégrer des outils et agents IA (APIs IA, assistants de code type Copilot, prompting avancé) dans les cycles de développement pour booster l'efficacité opérationnelle des équipes. 6. Support & AccompagnementAccompagner les équipes de développement dans la montée en compétences et l'adoption de la plateforme cloud.