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1. Contexte du service : Cette mission vise à établir un cadre complet pour la gestion des données non structurées afin de soutenir les initiatives axées sur les données et l'IA. Elle a pour objectif de définir des normes, des règles et des cadres garantissant la fiabilité et la réutilisabilité des données, et facilitant ainsi le déploiement de solutions de données et d'IA évolutives grâce à la collaboration avec les parties prenantes concernées. Cette activité comprend le pilotage d'approches innovantes, la consolidation des enseignements tirés et la garantie de l'alignement avec les stratégies de données globales. 2. Périmètre du service: : Développement du socle méthodologique de la gestion des données non structurées, aligné sur les meilleures pratiques du secteur. Définition et documentation des normes, règles et cadres garantissant la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des données. Coordination avec les parties prenantes internes pour recueillir leurs retours et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques. Tests pilotes de cadres de données non structurées innovants et intégration des enseignements tirés dans les pratiques opérationnelles. Évaluation des fournisseurs de technologies, analyse comparative des solutions et recommandation d'outils et de plateformes adaptés. Évaluation des techniques de traitement de documents (OCR, NLP, VLM), de la gestion des métadonnées, des ontologies et des solutions de bases de données vectorielles. Accompagnement des initiatives de transformation liées à l'utilisation des données à des fins d'IA et d'analyse. 3. Prestations de service: Un cadre méthodologique complet pour la gestion des données non structurées. Des normes, politiques et règles documentées pour la qualité des données, les métadonnées et l'architecture des données. Des rapports sur les projets pilotes, incluant les enseignements tirés et les meilleures pratiques. Des rapports d'évaluation des fournisseurs et des analyses comparatives. Une documentation technique sur les techniques de traitement de documents et les méthodes de transformation des données. Des recommandations concernant les outils, les plateformes et les plans de mise en œuvre alignés sur les besoins opérationnels.

Description de lʼentreprise Notre client est une entreprise deeptech pionnière, qui compte aujourd’hui environ 150 collaborateurs, dont une part significative d’internationaux, et qui entre dans une phase d’hypercroissance. Cette transformation implique une structuration rapide des fonctions clés, notamment People & Culture, afin de soutenir une montée en échelle exigeante, internationale et fortement concurrentielle. L’équipe People & Culture (5 personnes aujourd’hui, en cours de renforcement) joue un rôle stratégique dans cette évolution, avec des enjeux forts autour de la structuration, de la conformité, des outils et de l’expérience collaborateur. Description du poste Votre mission : structurer, piloter et fiabiliser l’ensemble des People Operations & Compliance dans un contexte d’hypercroissance, en posant des bases robustes, scalables et orientées performance. Rattaché·e à la VP People & Culture, vous intervenez comme un·e véritable chef·fe d’orchestre, avec une forte dimension de construction et de pilotage. Vous êtes attendu·e pour prendre le lead, structurer la fonction et garantir un haut niveau d’exécution, sans supervision rapprochée. Vos responsabilités s’articulent autour de 5 axes clés : Structurer et piloter les People Operations : fiabiliser les processus RH (paie, administration du personnel, cycle de vie), améliorer les workflows et garantir une expérience collaborateur fluide et sans friction. Prendre le lead sur les outils RH & la data : piloter le choix et l’implémentation du SIRH (d’ici juin), structurer l’architecture des outils (HRIS, paie, ATS), fiabiliser la donnée et développer l’automatisation (avec une appétence pour les sujets IA). Manager et organiser le RUN People Ops : encadrer une Junior People Ops, structurer les priorités, répartir les sujets entre build et run, et garantir un haut niveau d’exécution. Piloter la conformité et les relations sociales : gérer les cas complexes, assurer la conformité des pratiques RH, faire vivre le CSE (animation, préparation, suivi), piloter les accords (temps de travail, astreintes, télétravail) et maintenir un dialogue social de qualité. Contribuer aux sujets QVCT, diversité & inclusion : intégrer ces dimensions dans les pratiques RH et participer à leur déploiement concret dans un environnement exigeant. Contexte & enjeux : rôle clé dans une phase de transformation (R&D → product-driven) et d’hypercroissance. Forte dimension projet (structuration, outils, process) combinée à un niveau d’exigence élevé sur l’exécution opérationnelle. Vous intervenez comme un·e builder, capable de poser un cadre solide tout en absorbant le run. Environnement & interactions : collaboration étroite avec l’équipe People & Culture (en croissance), les managers, le CSE, ainsi que des partenaires externes (avocats, organismes, prestataires). Environnement international (France, US, Europe).

Votre mission : En tant que Consultant Data Catalog spécialisé Collibra, vous accompagnerez nos clients dans la structuration, l’opérationnalisation et la gouvernance de leur Data Catalog. Vous interviendrez sur des projets stratégiques visant à renforcer la maîtrise, la qualité et la valorisation des données, en vous appuyant sur les capacités avancées de Collibra Data Intelligence Platform. Votre rôle sera clé pour aider les organisations à déployer un Data Catalog robuste, gouverné, adopté et aligné avec les enjeux Data & IA Concrètement, vous allez : 1. Structurer & Opérationnaliser le Data Catalog · Définir la stratégie Data Catalog et accompagner les clients dans leur transformation Data Governance. · Paramétrer Collibra : communautés, domaines, rôles, workflows, policies, règles de qualité, operating model. · Concevoir et adapter le métamodèle Collibra : Data Domains, Data Sets, Data Elements, Data Owners, Stewards, modèles IA, indicateurs de qualité… · Mettre en place les connecteurs d’ingestion (Collibra Connect, Collibra Data Quality, ingestion automatisée). · Modéliser les objets métiers et assurer leur documentation dans Collibra. · Déployer les workflows de gouvernance (validation, certification, demandes d’accès, gestion des changements). 2. Assurer la valorisation & l’adoption du Data Catalog · Définir et déployer les cadres de Data & AI Governance. · Structurer les Data Domains, Data Objects, Data Contracts, glossaires métier et usages IA. · Accompagner les Data Owners, Stewards et équipes IT dans la prise en main de Collibra. · Concevoir des parcours d’acculturation : formations, vidéos, kits, communautés Data, webinaires. · Promouvoir les bonnes pratiques d’usage et faire évoluer la culture Data. Votre futur environnement de travail : · Data Catalog : Collibra (Data Governance, Data Quality, Lineage, Workflow, Operating Model). · Outils de documentation & IA Responsable : Model Cards, risk matrices, AI Act traceability. · Outils collaboratifs : Notion, Miro.

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients un AI Consultant - Copilot & ChatGPT. Intégration & développement Concevoir et développer des connecteurs entre Copilot et les applications métiers Intégrer des solutions via APIs (REST), Microsoft Graph, Power Platform Participer aux choix d’architecture technique Industrialisation des solutions IA Développer et maintenir des agents IA (Copilot, ChatGPT) Transformer les besoins métiers en solutions techniques robustes Structurer et intégrer des logiques de prompting avancé Suivi & performance Mettre en place des outils de reporting d’usage et de consommation Optimiser les performances et les coûts des solutions déployées Suivre l’inventaire des agents et cas d’usage Gouvernance & qualité Garantir la sécurité, conformité et qualité des solutions Participer à la validation technique avant mise en production Support technique Assurer un support de niveau avancé Collaborer étroitement avec les équipes fonctionnelles (adoption, métiers)

MISSION Périmètre applicatif : Intégration des solutions d’intelligence artificielle dans la nouvelle plateforme téléphonique Amazon Connect. Exigences Techniques 1. Maîtrise de la plateforme Amazon Connect • Expérience significative sur la mise en œuvre et l’exploitation d’Amazon Connect (CCaaS) en environnement de production. • Maîtrise des flows Amazon Connect complexes et du routage multicanal (voix, email, chat, callback). • Capacité à intégrer et exploiter les fonctionnalités natives IA d’Amazon Connect dans une logique native-first. 2. Expertise en IA Générative et IA agentique • Expérience confirmée sur des solutions d’IA générative appliquées à la relation client. • Capacité à configurer et industrialiser des assistants IA pour : o L’assistance au conseiller (Agent Assist / Co-bot). o L’automatisation post-interaction (synthèse d’appel, mémento, catégorisation). o Les usages autonomes (Mailbot, Voicebot). • Maîtrise des mécanismes de prompt, de contextualisation et de garde-fous IA (sécurité, conformité, qualité de réponse). 3. Architecture et intégration SI • Capacité à concevoir une architecture cible intégrée avec : o Le CRM, o Les outils conseillers, o Le SI relation client et les référentiels de données. • Maîtrise des intégrations via API, événements et flux temps réel. • Mise en œuvre de la traçabilité et de la journalisation des interactions et décisions IA. 4. Data, contextualisation et qualité • Capacité à exploiter les données client et interactionnelles pour enrichir les réponses IA. • Mise en place de mécanismes de codification des motifs d’appel et de restitution structurée dans le SI. • Prise en compte des enjeux de qualité des données et de cohérence métier. 5. Sécurité, observabilité et performance • Mise en place d’outils de monitoring, d’alerting et de supervision des services IA. • Suivi de la performance des modèles et des usages IA. • Prise en compte des enjeux de coûts, d’optimisation financière et de pilotage à l’usage (FinOps). Exigences Fonctionnelles 1. Compréhension des enjeux métier Relation Client • Expérience sur des projets de transformation de la relation client à forte volumétrie. • Capacité à adresser conjointement : o L’amélioration de l’expérience client, o L’augmentation de la productivité et du confort des conseillers, o Le développement du selfcare et de l’IA autonome. 2. Connaissance du contexte organisationnel et réglementaire • Capacité à s’inscrire dans un cadre de gouvernance structuré et multi-instances. • Prise en compte des exigences réglementaires, de conformité et des validations internes. • Capacité à travailler avec des équipes métiers, IT, data et sécurité. 3. Approche de standardisation et passage à l’échelle • Capacité à privilégier les fonctionnalités standards et natives de la plateforme. • Limitation des développements spécifiques au strict nécessaire. • Conception de solutions réplicables et industrialisables sur plusieurs périmètres métiers. 4. Conduite du changement et adoption • Expérience dans l’accompagnement des utilisateurs finaux (conseillers, managers). • Capacité à déployer les solutions par vagues successives. • Production de supports d’appropriation et de démonstrateurs favorisant l’adoption. 5. Pilotage par la valeur et co-construction • Capacité à prioriser les cas d’usage en fonction de la valeur métier. • Approche itérative de type test & learn. • Inscription dans une trajectoire pluriannuelle de transformation IA.

2. Objectif de la mission : Autour des outils de monitoring de la production la mission vise à trouver des cas d’usage de L’IA pour améliorer la qualité des données des métriques de risque calculée -Etablissement d'un état du lieu des données disponibles pour digitalisation du processus de monitoring de limites de trading - Elaboration, en Python, d'un POC d'une solution basée sur l'IA pour amélioration des data de production - Développement du MVP pour l’amélioration des données de production avec un moteur IA permettant l’entrainement de la solution pour capturer plus de données problématiques -Mise en production d’une solution basée sur l’IA pour le contrôle des données. Recherche de d’autre cas d’usage que monitoring les limites

Nous cherchons un Consultant Transformation IT – Service Management & Autonomous IT / IA 📍 Localisation : La Défense 💼 Contexte : Transformation des Opérations IT & Service Management Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation IT, nous recherchons un consultant expérimenté pour accompagner la modernisation du Service Management, la mise en place de ServiceNow et l’introduction de pratiques d’Autonomous IT et d’IA. 🎯 Vos missions principales : · Accompagner la transformation du Service Management IT (processus, outils, gouvernance) · Rédiger et piloter les campagnes de tests (UAT) · Coordonner les travaux de migration de données (CMDB, catalogue de services, portail) · Identifier et mettre en œuvre des cas d’usage en automatisation et IA · Améliorer la performance opérationnelle via l’orchestration et l’exploitation des données · Participer au déploiement et à la conduite du changement · Assurer le suivi post-déploiement (hypercare, incidents, amélioration continue) 🛠 Compétences requises : · Expertise en gestion de projet IT & bonne maîtrise de ServiceNow · Expérience en automatisation IT, orchestration et IA appliquée au Service Management · Maîtrise de Jira (gestion des tests, suivi UAT) · Bonne connaissance des processus ITIL & environnements CMDB · Capacité d’analyse et de proposition d’améliorations pragmatiques · Excellentes compétences rédactionnelles et de reporting · Français et anglais courants 🤝 Soft skills attendus : · Esprit d’analyse et orientation solution · Capacité à coordonner des équipes pluridisciplinaires · Proactivité et autonomie · Très bon relationnel et communication · Adaptabilité dans des environnements complexes et internationaux 📩 Intéressé(e) ou en veille ? N’hésitez pas à me contacter directement en message privé pour échanger. Cordialement,

🚀 Product Tech Lead – IA / GenAI (Azure) Dans le cadre d’une transformation digitale ambitieuse , nous recherchons un(e) Product Tech Lead pour piloter une solution stratégique basée sur la Data & l’IA Générative , dédiée à la performance des équipes commerciales. 🎯 Objectif : concevoir et déployer une plateforme data-driven fournissant des insights intelligents et des outils innovants pour soutenir la croissance business. 🚀 Missions Définir et piloter l’ architecture technique & data end-to-end Garantir la scalabilité, sécurité et performance des solutions Encadrer une équipe transverse (Dev, Data, AI Engineers) Concevoir et livrer des fonctionnalités IA / GenAI (Azure OpenAI) Structurer les pipelines data , gouvernance et cycle de vie des modèles Assurer l’intégration avec les systèmes ( SAP, Salesforce ) Superviser les déploiements (Azure / Fabric) avec pratiques DevOps, MLOps, LLMOps Collaborer avec le Product Manager pour aligner valeur métier & faisabilité technique

Lead Developer / Architecte Java 17+ & IA – Strasbourg Le Poste Contrat : CDI / Long terme (Missions de +2 ans). Localisation : Strasbourg. Rythme : Hybride (3 jours de télétravail / 2 jours sur site). Missions & Responsabilités Stratégie Technique : Pilotage du développement et choix d'architectures pérennes sur applications critiques. Management : Encadrement technique et coaching d'une équipe en environnement Agile. Interface Métier : Traduction des besoins business en solutions techniques à forte valeur ajoutée. Expertise IA : Intégration d'outils d'IA générative (Copilot) dans le workflow de production. Performance : Optimisation des processus de delivery et résolution de problématiques complexes (systèmes distribués). Stack Technique Langage : Java 17+ (Expertise requise). Outils IA : IA générative appliquée au développement. Méthodes : Scrum, Kanban, DevSecOps. Projets : Modernisation de systèmes critiques, migrations technologiques, architectures distribuées. Avantages & Conditions Visibilité : Engagement sur le long terme avec des projets structurants. Process de recrutement : Court (1 échange RH + 1 entretien technique final). Package : Rémunération alignée sur l'expertise et le marché actuel. Flexibilité : Équilibre présentiel/distanciel garanti.

Nous recherchons pour un client un(e) expert(e) développeur(se) spécialisé(e) en intelligence artificielle pour concevoir et intégrer des solutions avancées au sein des environnements Jira et Confluence Cloud, avec une forte maîtrise technique de Rovo. Les Missions principales Développement d’agents et intégration de diverses fonctionnalités IA tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Optimisation et automatisation des workflows. Compétences requises Expertise Atlassian Cloud : Maîtrise de Jira et Confluence. Maîtrise de Rovo : Une expérience avec cet outil est indispensable pour ce poste.

Informations Clés : Intitulé du poste : System Architect Gen AI – Expert Cloud Hybride (GCP / Microsoft) Département : Direction de la Data / Pôle Architecture IA Localisation : Paris (75) Rythme de travail : Mode hybride (Présentiel obligatoire 3 jours par semaine minimum) Date de démarrage : ASAP (Urgent) Durée de la mission : Visibilité jusqu'au 31/12/2026 Budget / Tarif : 650 € - 680 € HT / jour (Selon expérience) Objectif de la mission : Sous la supervision du Lead System Architect AI, votre rôle principal sera de concevoir, de mettre en œuvre et de faire évoluer les assets d'Intelligence Artificielle Générative (Gen AI) sur une plateforme hybride GCP/Microsoft. Vous serez le garant de la cohérence technique, de la scalabilité, de la robustesse et de la sécurité des solutions d'IA Générative, tout en agissant comme référent d'excellence sur les architectures LLM. 🛠️ Missions Principales & Responsabilités Architecture Gen AI & LLMOps : Conception d'architectures découplées, scalables et sécurisées (RAG, Agents autonomes). Définition de l'architecture applicative des environnements LLM (DEV, UAT, PROD) et intégration des pipelines CI/CD via les pratiques LLMOps. Solutions "Développeur Augmenté" : Piloter et mettre en œuvre des solutions et outils d'augmentation de la productivité des développeurs par l'IA. Conception d'Architectures Robustes : Garantir la tolérance aux pannes, rédiger les contrats d'interface, développer les processus de fallback et gérer les exigences non fonctionnelles (optimisation de la latence, sécurité, fiabilité). Modèles d'Interaction et d'Ingestion : Analyser les besoins métiers, créer les modèles conceptuels pour le stockage vectoriel, optimiser la consommation des tokens LLM et mettre en place des mécanismes d'évaluation continue des modèles. Gouvernance et Dette Technique : Assurer la mise en application des principes de gouvernance de l'IA au sein du groupe et piloter activement la réduction de la dette technique. Compétences Techniques Requises : 1. Expertises Cloud Écosystèmes IA (Multi-Modèles) Environnement Google Cloud (GCP) : Agent Platform (ex-Vertex AI), BigQuery Data Agents, Gemini. Environnement Microsoft : Copilot, Copilot Studio, WorkIQ, M365 Copilot Agents. Développement & Frameworks : Python, SQL, ADK. Protocoles : A2A, MCP. 2. Architectures Cognitives & LLMOps Avancés Orchestration & Function Calling : Expérience prouvée dans le découplage de la logique métier pour faire interagir dynamiquement les agents avec le Système d'Information (code modulaire en Python, Go, etc.). Conception pour Forts Volumes : Gestion des bases de données vectorielles à l'échelle ( Vector Search ), stratégies avancées de mise en cache sémantique (réduction des coûts et de la latence) et maîtrise des architectures multi-agents (planification, réflexion). Sécurité appliquée à la Gen AI : Maîtrise des stratégies de prévention des attaques (ex: Prompt Injection , Data Poisoning ) et implémentation de filtrages stricts (OLS/RLS sémantique) pour le cloisonnement des données. Observabilité & Monitoring : Traçabilité fine des prompts, monitoring des coûts par token et diffusion des logs applicatifs vers les couches de Sécurité du SI (SIEM). Livrables Attendus : Diagrammes d'architecture cibles et cartographies techniques. Dossiers de spécifications techniques des pipelines LLMOps. Documentation des exigences et formalisation des décisions d'architecture. Supports techniques et évangélisation auprès des équipes de développement.

Missions Ingénierie IA & LLM Conception d'architectures IA : sélection et intégration des modèles adaptés (OpenAI, Llama, ... via APIs locales). Mise en œuvre du RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et alimentation des pipelines de données (chunking sémantique, embeddings, vector databases) pour connecter les LLM aux bases de connaissances internes. Écosystème MCP (Model Context Protocol) : développement et configuration de serveurs/clients MCP pour permettre aux agents IA d'interagir nativement avec les outils et bases de données. Optimisation : maîtrise de la gestion des tokens (coûts et fenêtres de contexte) et du fine-tuning de prompts. Développement Fullstack & Architecture Promotion de l'utilisation d'agents de coding type RooCode dans un IDE. Backend : développement et maintenance des services robustes, principalement en C# / .NET (Core & Framework) et ponctuellement en Java. Frontend & Desktop : évolution des interfaces (.NET WPF et web Angular). Data & Scripting : utilisation de Python pour le prototypage IA et le traitement de données.

Je cherche pour un de mes clients un Tech Lead Data Contexte de la Mission On recherche un Tech Lead Data qui soit le Lead des développeurs de l'équipe avec la volonté de tirer l'équipe vers des nouvelles pratiques et technologies (Evènementiel, APIsation, Java, Spark etc). Son expertise dans ces outils doit amener à des nouvelles pratiques. Il doit être proactif et capable d'aller échanger aves ses pairs d'autres équipes Data et doit être curieux des nouvelles pratiques et nouveaux outils de marché. Compétences métier • Maitrise des modélisations décisionnelles • Utilisation de l'évènementiel • Développement d’API • Pratique et expertise dans la pratique de sujets liés à la Data Liste des technologies • Power Designer • API Rest en Java • Kafka • Spark • Excellente maitrise du SQL (Oracle & PostgreSQL) • Connaissances solides de l’outil IBM Datastage serait un vrai plus • L'usage de l'IA est obligatoire

Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique de migration vers le Cloud (« Data Move To Cloud »), vous rejoignez une entité majeure du secteur du transport aérien. Votre rôle sera d’évaluer et d’accompagner l’adoption de Looker Core comme futur standard de Dataviz du groupe. Missions principales Accompagnement de POCs : Piloter le développement technique et soutenir les équipes métiers dans la réalisation de leurs preuves de concept. Expertise Conseil : Apporter un regard critique et structurant sur l'architecture, la sécurité et l'optimisation FinOps liées à l'outil. Acculturation & Pédagogie : Former les utilisateurs finaux et assurer l'interface technique avec les équipes IT (Ops, Architectes). Étude Stratégique : Évaluer la capacité de Looker à répondre aux nouveaux enjeux (analyses ad-hoc, IA conversationnelle) et sa pertinence pour remplacer les solutions legacy (SAP BO, Spotfire). Informations pratiques Lieu : Paris (Rythme hybride : 2 à 3 jours de télétravail / semaine). Démarrage : ASAP. Durée : Jusqu’au 11/11/2026 (Visibilité long terme). TJM : Selon profil (séniorité et expertise) Note : Looker Studio est hors périmètre. Le client cherche un profil expert en Looker Core/ LookML. Looker Studio et ses dérives ne rentrent pas en perspective.

Contexte Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de services d’IA générative à destination de multiples entités métiers, nous recherchons un profil capable d’assurer l’ ownership technique d’un produit de type RAG as a Service . L’environnement s’inscrit au sein d’une organisation structurée autour d’une équipe d’environ 20 experts , répartis sur plusieurs pôles d’activité : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services . Le contexte technique comprend notamment : plus de 15 plateformes Data Science / MLOps en production , en environnements cloud et on premise ; une base de 600+ utilisateurs Data Scientists ; plusieurs infrastructures, plateformes et services d’ IA générative déjà en production ; un GRID de GPU on premise utilisé pour l’entraînement et l’inférence ; des pratiques établies de DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps ; un fort niveau d’ automatisation autour des APIs d’infrastructure, des plateformes Kubernetes / OpenShift et des produits. Missions principales En tant que Technical Owner / Product Owner Technique , vous serez responsable de la cohérence technique, de la trajectoire produit et de la bonne exploitation du service. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : contribuer à l’ élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui vous sera confié, en lien étroit avec les équipes de Solutions Engineering pour la veille et l’évolution des usages, ainsi qu’avec les équipes DevSecOps pour son industrialisation ; garantir le respect des exigences de sécurité, conformité et confidentialité , ainsi que l’alignement avec les standards de production IT en matière d’ observabilité, auditabilité, traçabilité et contrôle des accès ; définir et mettre en œuvre les mécanismes techniques de gouvernance permettant aux entités utilisatrices ou à leurs équipes IT d’opérer le produit dans un cadre maîtrisé ; construire, maintenir et enrichir la feuille de route technique du produit afin d’assurer une création de valeur continue, en cohérence avec les besoins des utilisateurs et des métiers ; accompagner au quotidien les utilisateurs, interlocuteurs métiers et équipes IT , et veiller à la bonne adoption des bonnes pratiques d’usage du produit ; superviser les opérations critiques liées aux changements, déploiements et mises à jour, avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés ; organiser et documenter la gestion des incidents , notamment via l’analyse des causes racines, la coordination inter-équipes et l’amélioration continue ; être force de proposition dans l’ optimisation des processus internes et dans l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Data ; représenter la relation technique avec les fournisseurs et partenaires contribuant à l’évolution du produit, qu’il s’agisse d’éditeurs, d’équipes d’industrialisation ou d’équipes d’infrastructure. Environnement technique Le poste s’inscrit dans un environnement technologique riche, comprenant notamment : Docker / Kubernetes / OpenShift frameworks de calcul distribué : Spark, Ray, Dask, OpenMPI GPU Computing : CUDA, Rapids, NIMs, NeMo environnements de Data Science : Python, Conda, R (optionnel) développement en Python Shell scripting MLflow / Kubeflow outils CI/CD, DevSecOps et GitOps : HashiCorp Vault, GitLab, GitLab CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflows

Dans le cadre de son plan de transformation Data, le groupe poursuit un objectif central : développer des applications Data permettant aux directions métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) de gagner en autonomie dans l'analyse de leurs données et le suivi de leurs KPI mais aussi de mettre en place des applications customer-facing Pour répondre à cet enjeu, le groupe s'appuie sur un écosystème technologique étendu, comprenant notamment : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, GenAI, Braze, Scala, Spark, Python, Power BI, ainsi que des briques d'Intelligence Artificielle. La plateforme repose sur des architectures robustes et évolutives (Datalake, Lakehouse, des architectures multi-tenant, des architectures event-driven et streaming) conçues pour ingérer et gérer plus de 100 To de données par jour, dont une part majoritaire en temps réel. Description du poste : Notre environnement de travail combine rigueur, une ambiance décontractée au sein des équipes, et des méthodes Agiles (Scrum et Kanban). Votre mission principale, si vous l'acceptez, consistera à intervenir sur des architectures de Streaming Data et IA full AWS (notamment Lambda, Step Function, Kinesis Stream, S3, Batch, Firehose, EMR Serverless, DynamoDB, etc.), ainsi que sur des technologies comme Scala, Spark, SQL, Snowflake, GitLab CI/CD, DBT, Airflow, Terraform. Vous serez amené à : Concevoir et développer des pipelines de données performants Développer en utilisant des outils tels que Scala, DBT et Spark Implémenter des architectures de Streaming Data robustes Contribuer activement aux initiatives FinOps Développer et optimiser des traitements d'intégration de données en streaming Rejoignez une équipe dynamique où innovation et expertise se rencontrent !