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Nous recherchons un Expert / Tech Lead GCP pour intervenir sur des projets stratégiques à forte valeur. Le rôle combine architecture cloud, DevOps/SRE et sécurité, avec une forte implication sur la conception et le delivery de solutions sur Google Cloud Platform. Vous évoluerez au sein d’une équipe cloud structurée, en lien avec différentes parties prenantes. Expertise GCP, Kubernetes (GKE), Terraform et sécurité (IAM, KMS, Zero Trust) requises. Poste basé en région toulousaine, avec perspective d’intégration en CDI après 6 mois de prestation.

Serez-vous notre prochain Dragonnier ? Rejoignez notamment Badreddine et Oussama qui recherchent leur futur collègue, un artisan de la technique qui aura pour missions : Administration et sécurité de l’infrastructure réseau Installation, configuration, administration et supervision des services internes (principalement des outils de développement) Maintien à jour de la documentation Vérification quotidienne des sauvegardes Veille technologique Gestion des machines virtuelles pour les équipes de développement o Analyse du besoin o Installation, configuration et paramétrage o Support et assistance auprès des équipes de développement Infogérance Maintien en condition opérationnelle des plateformes de production de nos clients o Gestion des incidents o Diagnostiquer et proposer des solutions de contournement o Communiquer auprès des clients ou des chefs de projets internes o Pro-action sur les plateformes de production pour réduire les défaillances o Traitement des alertes et des patchs de sécurité Installation, configuration et déploiement des nouvelles plateformes de production. Intégration des nouvelles plateformes dans nos processus internes de monitoring, de sauvegarde et d’analyse réseau. Gestion des mises en production et des montées de version en collaboration avec les équipes de développement Création et mises à jour d’outils d’automatisation et de gestion des plateformes Maintien à jour de la documentation Parc informatique Gestion du parc informatique o Postes de travail (Windows 11) o Comptes utilisateurs (Active Directory 365) o Messagerie Office365 Maintenance des systèmes et du matériel Commande de matériel Support aux utilisateurs (environ 100 postes) Vos plus : à défaut de maîtriser, vous êtes prêt à vous investir à nos côtés sur : Systèmes : 80 % Linux (Debian, Ubuntu) / 20 % Windows server (2016/2019/2022) Virtualisation : VMWare, Docker, … Cloud : AWS (EC2, ECS, RDS, Elasticache, ALB, S3, EFS) / Azure Haute performance : Varnish, HA Proxy, Cluster, … Outils : Jenkins, Sonar, GIT, TFS, Docker, Redmine, … Serveur Web : Apache, Nginx, Tomcat, IIS, … Base de données : MySQL/MariaDB, PostgreSQL, Oracle, MS SQL Server, … NoSQL : Memcached, Redis, MongoDB, Elasticsearch , … Supervision et Métrologie : Zabbix/Graylog, Grafana, … Sauvegarde : Veeam, … Industrialisation : Jenkins, Gitlab CI/CD … Vous recherchez une alternance de 1 à 2 ans pour l'obtention d'un M1 et/ou M2 Vous avez déjà une expérience réussie de 1 à 2 ans lors d'une alternance précédente réalisée dans des environnements Web et DevOps.

L'entreprise édite une plateforme SaaS d'orchestration du dernier kilomètre utilisée par des retailers majeurs (distribution, e-commerce, grande surface spécialisée). L'équipe tech est structurée en squads produit autonomes. Suite à une réorganisation interne, ils ont besoin d'un dev senior rapidement opérationnel pour absorber la roadmap Q2–Q3. Développer et maintenir les interfaces React de la plateforme (dashboard temps réel, suivi de livraison, reporting) Contribuer aux APIs Node.js / Express qui alimentent la plateforme et les partenaires transporteurs Travailler en méthode agile (sprints 2 semaines, rituels Scrum) au sein d'une squad de 5 à 7 personnes Participer aux code reviews et contribuer à la qualité technique de la codebase Stack & environnement technique React 18 · TypeScript · Node.js / Express · PostgreSQL · Redis · Docker · CI/CD GitLab · AWS (S3, Lambda). Tests unitaires Jest. Architecture microservices.

Développeur .NET Full Backend – Orientation Intelligence Artificielle - Bordeaux Démarrage ASAP. 2 jours de déplacement sur site toutes les deux semaines. Longue mission. Je recherche un Développeur .NET Full Backend passionné par l’Intelligence Artificielle pour concevoir et développer des solutions backend robustes intégrant des capacités d’IA modernes. Vous participerez à la création de services intelligents, APIs scalables et architectures cloud capables d’exploiter des modèles d’IA pour automatiser, analyser et optimiser des processus métiers. Missions : Concevoir et développer des APIs backend performantes en .NET (C#, Core) Concevoir des architectures microservices scalables Intégrer des modèles d’IA / Machine Learning / LLM dans les applications backend Développer des pipelines de données pour alimenter les modèles d’IA Mettre en place des services d’automatisation intelligente Participer à la conception technique et à l’architecture logicielle Optimiser les performances et la sécurité des services Collaborer avec les équipes produit et data Stack technique : Backend : .NET 6/7/8, C#, Core Architecture : Microservices, Clean Architecture, DDD Data : SQL Server, PostgreSQL, Redis Cloud / DevOps : Azure / AWS, Docker, CI/CD IA / Data : intégration d’API d’IA (LLM, NLP) pipelines ML traitement de données API : REST, GraphQL Messaging : RabbitMQ / Kafka Profil recherché : Profil sénior en développement backend .NET Excellente maîtrise de C# et Core Bonne connaissance des architectures backend modernes Intérêt marqué pour l’Intelligence Artificielle et les systèmes intelligents Expérience avec APIs, microservices et cloud Capacité à concevoir des systèmes évolutifs et maintenables

Job title: Sr. Azure Cloud Engineer Location: Paris, France Contract: 12 month (renewable) Overview Nous sommes partenaires d’une organisation de premier plan dans le secteur des Services Financiers qui souhaite engager un Senior Azure Cloud Engineer sur une base contractuelle. Ce rôle jouera un rôle clé dans la conception et l’exploitation d’environnements cloud à l’échelle de l’entreprise, tout en soutenant des initiatives continues de transformation des plateformes. Mission La mission vise à améliorer les pratiques d’ingénierie cloud, avec un accent particulier sur l’optimisation des déploiements, la maturité de l’automatisation et l’observabilité, permettant une intégration plus étroite entre les disciplines d’ingénierie, de test et d’exploitation. Key Responsibilities Collaborer avec des équipes transverses pour concevoir et faire évoluer des architectures cloud basées sur Azure Agir en tant que point d’escalade senior pour le support de la plateforme Azure, y compris la mise en œuvre et l’extension des capacités Azure Landing Zone Piloter l’implémentation de solutions cloud dans des domaines tels que : Infrastructure et conception de plateformes Charges de travail containerisées et serverless Services de données et de stockage Réseautique, gestion des identités, sécurité et conformité réglementaire Garantir que les environnements cloud sont maintenus à l’aide d’approches reproductibles, automatisées et standardisées Être responsable des solutions de supervision, de journalisation et d’alerting afin d’assurer la fiabilité et la performance de la plateforme Fournir un support technique de second niveau aux équipes internes lorsque nécessaire Required experience: Solide expérience pratique (5 ans et plus) avec Microsoft Azure Forte expertise en CI/CD et en automatisation de l’infrastructure (ex. : GitLab, Jenkins, Terraform, ARM templates ou Bicep) Expérience confirmée (5 ans et plus) dans des environnements orientés DevOps Capacité démontrée à livrer et à faire évoluer de nouvelles plateformes et projets basés sur Azure Une expérience préalable dans les Services Financiers ou dans des environnements réglementés est indispensable

Au sein d'une équipe Architecture d'une Direction des Infrastructures et de la Production de l'un de nos clients, nous recherchons un(e) architecte technique généraliste qui contribuera aux activités suivantes : - Etudes techniques & Design - Cadrage budgétaire - Définition des best practices d'architecture - Documentation (DAT) - Accompagnement de la stratégie Move2Cloud - Accompagnement des équipes d'exploitation et de développement Environnement général : - Plateformes E-commerce - Plateformes BackOffice & Logistique - Cloud Public Azure & GCP - Cloud Privé (Infrastructure VMWARE Infogérée) - CDN Akamai, LoadBalancing BigIP F5, Firewalling (Checkpoint & Fortinet) - Bases de données MS SQL Server, PostgreSQL, MySQL, IBM DB2, Oracle - Big Data Hadoop, Terradata, MapR, BigQuery, DataBricks - Conteneurisation Docker & Orchestration AKS - Progiciels SAP, Siebel, HRAccess

L’objectif de la mission : • Définir et faire évoluer l’architecture VTOM en relation avec les architectes techniques •Administrer les plateformes VTOM •Assister et conseiller les équipes projets sur les différentes solutions référencés au catalogue •Assurer du support de N2 et N3 pour les Solutions Métier •Mettre en place en intégration les chaines d’ordonnancement. •Être en support N3 des équipes de production •Définir/modifier les bonnes pratiques de l’utilisation de l’ordonnanceur •Participation à la conception des feuilles de route techniques •Suivre l’obsolescence des composants •Assure la veille technologique Environnement fonctionnel et technique : Environnement : Hébergement Datacenter et cloud (Aws, Azure) SGBD Oracle, Micrososft Sql Server, Postgresql, Ingres 9.2 sur Solaris, NoSQL Couchbase, Redis, MONGODB, PAAS SGBD (AWS et Azure) Serveurs Unix Solaris / AIX, Linux Suse / Red Hat / Centos / Ubuntu, Windows Server Middlewares Apache, Tomcat, Weblogic, CFT, MQ Server, SFTP, JMS, VTOM, suite logicielle TIBCO, Networker, Oracle Tuxedo Plateformes/ logiciels / Outils Teraform, Jenkins, Ansible, squash TM, Postman, Docker, Kubernetes, Databricks, Script Shell, Python Supervision Nagios, Datadog, Splunk Résultats attendus et/ou livrables avec échéancier si besoin •Rédaction de documentation •Respect de la sécurité •Compte rendu d’activité mensuel •Respect des engagements sur les délais et la qualité des propositions •Reporting

🚀 QA Engineer Mobile / TV (H/F) – Mission longue durée – Paris Dans le cadre du renforcement d’une équipe produit digitale à fort trafic, nous recherchons un(e) QA Engineer expérimenté(e) pour intervenir sur des applications mobiles et TV à forte visibilité. Vous évoluerez au cœur d’un environnement agile, au sein d’une équipe produit mature, avec des enjeux élevés en matière de qualité, de performance et d’expérience utilisateur. 🎯 Votre rôle En tant que QA, vous serez garant(e) de la qualité des applications et interviendrez sur l’ensemble du cycle de validation : Définition et exécution des stratégies de tests (fonctionnels & techniques) Validation des releases (RC) avant mise en production Qualification et analyse des anomalies (front/back) Priorisation des incidents en lien avec le Product Owner Contribution aux rituels qualité et suivi des KPI Participation à l’amélioration continue des pratiques QA Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Produit, Développement et QA transverse dans un fonctionnement Agile (Scrum). 🧩 Vos responsabilités clés Concevoir et maintenir les référentiels de tests (Xray) Exécuter les campagnes de tests et produire les PV de recette (GO/NO-GO) Analyser les incidents en production (logs, proxy, etc.) Assurer un reporting régulier sur la qualité et la stabilité produit Contribuer aux réflexions autour de l’automatisation des tests ➕ Compétences appréciées Environnements TV (Android TV, tvOS) Outils : Charles Proxy, Proxyman, logs Xcode / Android Studio Tests automatisés (ou forte appétence) Cucumber / Gherkin Tests d’accessibilité (VoiceOver, TalkBack) Sensibilité produit et expérience utilisateur ⚙️ Environnement & conditions Mission basée à Paris avec présence sur site partielle (~50%) Environnement agile structuré (SCRUM) Possibilité d’astreintes ponctuelles Travail sur des produits à très forte audience et exigences élevées 💡 Pourquoi rejoindre cette mission ? Impact direct sur un produit digital utilisé à grande échelle Environnement technique stimulant et exigeant Forte culture produit et qualité Collaboration avec des équipes expérimentées

Ingénieur de Production Confirmé Nancy Compétences souhaitées : Cloud / DevOps / Containers : AWS, OCP, Docker, Podman – Confirmé. RedHat Linux – Confirmé. Scripting : Bash, Python. CI/CD : Jenkins, Bitbucket, XLD/XLR. Supervision / monitoring : ELK, Grafana, Zabbix, AppDynamics. Français courant & anglais professionnel. Project context Créée en 2015, l’entité cliente est une structure commune regroupant plusieurs filiales informatiques d’un grand groupe bancaire français. Issue d’une logique industrielle, c’est un groupement chargé de consolider les infrastructures, mutualiser les achats et optimiser les coûts, tout en garantissant un haut niveau de qualité de service pour l’ensemble de la production informatique du groupe. Elle propose également des services d’infrastructures à valeur ajoutée (messagerie, visioconférence, etc.) destinés aux utilisateurs et aux systèmes d’information. Goals and deliverables Missions principales : Piloter de bout en bout les projets de mise en production. Assurer la planification et la coordination des opérations. Garantir la qualité et la cohérence des livrables. Mettre en place un reporting régulier auprès de la direction. Missions détaillées : RUN – Production & MCO Superviser en continu les performances et la disponibilité des services. Gérer les incidents de production : analyse, diagnostic, résolution rapide. Réaliser des analyses post‑mortem et suivre les KPI (failles, certificats, supervision, incidents). Participer aux installations et changements via les chaînes CI/CD. Assurer le reporting d’activité. BUILD – Projets & industrialisation Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD automatisés. Participer à la conception d’architectures scalables et industrialisées. les applications sur les différents environnements (développement, recette, préprod, production). Améliorer les processus de build et de déploiement. Contribuer aux projets d’évolution techniques (ex : migration conteneurs). Tests techniques & homologation Préparer les environnements et valider les procédures. Réaliser les tests techniques, analyser les résultats. Produire les rapports GO/NOGO. Maintenir et enrichir le patrimoine de tests. Travail transverse & amélioration continue Collaborer avec les équipes Études, Infrastructures, Sécurité. Participer au pilotage et à l’amélioration continue des processus. Contribuer à l’industrialisation des outils (automatisation, scripting, IaC). Compétences souhaitées : Cloud / DevOps / Containers : AWS, OCP, Docker, Podman – Confirmé. RedHat Linux – Confirmé. Scripting : Bash, Python. CI/CD : Jenkins, Bitbucket, XLD/XLR. Supervision / monitoring : ELK, Grafana, Zabbix, AppDynamics. Français courant & anglais professionnel. Expected skills Skills Skill level Elasticsearch, Logstash, Kibana (elk) Confirmed BASH Advanced Conteneur Docker Confirmed LINUX Expert Scripting Advanced AWS Expert

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.

Dans le cadre de l’amélioration de la personnalisation de l’expérience utilisateur , nous constituons une équipe dédiée aux sujets de machine learning et de recommandation en production . Cette équipe data est composée : d’un Product Owner d’un Data Scientist d’un Lead ML Engineer d’un Machine Learning Engineer L’environnement technique repose principalement sur Google Cloud Platform avec notamment : Python Vertex AI BigQuery Cloud Run Airflow API REST Terraform GitLab CI/CD L’objectif est de concevoir, industrialiser et déployer des solutions de machine learning en production , tout en assurant leur performance et leur scalabilité. Missions Au sein de l’équipe data et ML, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets de machine learning en production . Cas d’usage et mise en production Concevoir un premier cas d’usage de personnalisation de l’expérience utilisateur Déployer les modèles en production sur Google Cloud Mettre en place des tests A/B pour mesurer l’impact des recommandations Assurer le monitoring et l’évaluation des performances des modèles Industrialisation des modèles IA Concevoir et maintenir des pipelines machine learning robustes et scalables Mettre en place les architectures MLOps Exposer les modèles via des API REST (FastAPI ou Flask) Industrialiser les modèles développés par les Data Scientists Mettre en place des workflows CI/CD Architecture et infrastructure data Structurer et organiser le stockage des données Garantir la scalabilité, la sécurité et la stabilité des environnements Déployer des infrastructures via Infrastructure-as-Code (Terraform) Collaborer avec les Data Engineers et équipes techniques Collaboration et amélioration continue Participer aux phases de cadrage, planification et delivery Contribuer à la documentation technique Réaliser une veille technologique sur les technologies ML et IA Appliquer les bonnes pratiques de développement et d’architecture data

Contexte de la mission Détails du projet : Lieu : Europe (Fuseau horaire CET) Mode de travail : Télétravail complet ou hybride (Barcelone, Espagne) Date de démarrage : 1er avril Durée : 6 mois Possibilité de prolongation : Oui, jusqu’à 3 mois supplémentaires Langues : Anglais, Espagnol (souhaité mais pas obligatoire) Résumé du projet Le rôle de Senior DevOps Engineer est axé sur l’observabilité, avec pour mission principale la migration des systèmes de monitoring de Splunk vers New Relic. Il s’agit également de définir, mettre en place et faire respecter les standards, la gouvernance et les bases techniques relatives à l’observabilité à travers diverses plateformes. Objectifs et livrables Responsabilités principales et activités clés : Diriger la migration des outils de monitoring de Splunk vers New Relic Concevoir et mettre en œuvre la gouvernance de New Relic (structure des comptes, tagging, alertes, dashboards, SLOs) Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière d’observabilité au sein des équipes d’ingénierie Implémenter des fonctionnalités d’observabilité (logs, APM, infrastructure, tracing, synthetics, intégrations) Collaborer avec les équipes applicatives pour l’intégration et le instrumentation des services Automatiser les configurations d’observabilité à l’aide de Terraform et les intégrer dans les workflows CI/CD via GitHub Fournir une expertise technique sur Azure, Terraform, GitHub Actions et les pratiques d’observabilité Aligner la surveillance et les alertes avec les SLIs/SLOs Soutenir l’amélioration continue des opérations, de la fiabilité, de la performance et de la sécurité

L’un de mes clients, acteur international majeur dans le domaine des technologies industrielles et spécialisé dans le développement de solutions IoT et cloud, recherche actuellement un Scrum Master afin d’intervenir dans le cadre d’une mission au sein de ses équipes digitales. Missions : • Animation complète des cérémonies Scrum : planning meetings, daily, sprint reviews, rétrospectives • Suivi du respect de la méthodologie agile au sein des équipes techniques • Levée des obstacles en coordination avec les équipes projets (PO, PM, architectes, DevOps…) • Accompagnement et montée en maturité agile des équipes • Suivi de la vélocité, mise à jour des boards Jira, suivi des indicateurs (burndown / burnup) • Participation active à la coordination et à la structuration des projets logiciels et data • Collaboration étroite avec les équipes impliquées dans le développement de services cloud, IoT et data analytics

Dans le cadre d’une transformation globale de l’ingénierie , un grand groupe industriel international déploie des Environnements d’Ingénierie standardisés , combinant processus, outils et infrastructures fournis sous forme de services mutualisés. Jira constitue la solution centrale de gestion des projets, des activités d’ingénierie et des backlogs Agile au sein de ces environnements. Il est fortement intégré à un écosystème d’outils de développement, d’intégration continue, de gestion de configuration et de validation (outils de gestion du code source, solutions IVV, reporting avancé, checklists opérationnelles, etc.). Cependant, la coexistence de multiples instances Jira hétérogènes au sein du groupe génère : des écarts de pratiques et de configurations, des niveaux de service variables, une complexité accrue de maintenance, des surcoûts et une dette technique significative. L’objectif de la mission est d’accompagner la migration progressive des projets vers une solution Jira cible standardisée (JFE – Jira For Engineers) , afin de garantir cohérence, performance, maintenabilité et une expérience utilisateur unifiée pour l’ensemble des entités. 2. Objectifs de la mission Le prestataire aura pour objectifs de : Définir et piloter une stratégie industrielle de migration Jira vers la solution cible JFE Accompagner les projets dans leur transition tout en garantissant la continuité opérationnelle Sécuriser les migrations de données et la conformité fonctionnelle des environnements Favoriser l’adoption des standards JFE via une conduite du changement structurée Contribuer à la standardisation durable des pratiques de gestion de projet et d’ingénierie 3. Périmètre des prestations3.1 Construction de l’offre de service « Migration Jira vers JFE » Définition d’une offre de migration clé en main Formalisation des processus de migration, jalons et responsabilités Définition de scénarios de migration selon la taille et la complexité des projets Définition des niveaux de service (support, accompagnement, expertise) 3.2 Stratégie, gouvernance et planification Définition de la stratégie globale de migration alignée sur les standards JFE Identification des prérequis techniques, fonctionnels et organisationnels Qualification de l’éligibilité des projets Planification et orchestration des vagues de migration (petits, moyens, grands projets) Coordination des parties prenantes (équipes projets, support ingénierie, administrateurs Jira, responsables outils) Définition des critères de succès, indicateurs de performance et conditions d’acceptation 3.3 Exécution des migrations Jira Réalisation des migrations de données Jira : tickets (issues), historiques et workflows, liens et dépendances, pièces jointes et commentaires Garantie de l’intégrité des données, de la traçabilité et de la continuité fonctionnelle Réalisation de migrations à blanc (dry runs) et validation sur projets pilotes Mise en œuvre de plans de gestion des risques et procédures de retour arrière (rollback) Validation fonctionnelle et technique post-migration 3.4 Support, adoption et conduite du changement Support technique avant, pendant et après les migrations Accompagnement des équipes projets dans l’adoption des pratiques JFE Production des livrables suivants : documentation fonctionnelle et technique, guides utilisateurs et administrateurs, playbooks de migration Contribution à l’onboarding des utilisateurs et au transfert de compétences Accompagnement à l’exploitation des outils de reporting et de pilotage de la performance 4. Livrables attendus Stratégie globale de migration Jira → JFE Dossiers de migration par projet Playbooks et guides méthodologiques Tableaux de bord de pilotage et indicateurs de réussite Documentation d’exploitation et de support Dossier de transfert de compétences