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Intégré à la DSI au sein de l’équipe Data Tech Knowledge de la direction IT DATA de notre client à Bordeaux , le Data Engineer participera à des projets autour de l’IA et de la data. La mission consiste à : Effectuer des alimentations de données . Collaborer avec un Data Analyst sur des projets IA/Data. Développer et travailler autour d’ agents IA pour le requetage SQL en langage naturel . Mettre à disposition des outils d’aide au développement et au monitoring . Assurer une veille technologique sur les architectures data et outils associés. Stack Technique : Langages : Python, SQL Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend Data Visualisation : PowerBI

Localisation : Bassin de Rennes (35) ou Orléans (45) – Hybride Contrat : Management de Transition ou CDI Rattachement : Directeur des Systèmes d’Information (DSI) Posture : Contributeur Individuel Expert / Tech Lead "Hands-on" 1. CONTEXTE ET ENJEUX BUSINESS Le Groupe, acteur industriel de référence, souhaite accélérer sa mutation technologique. Sans encadrement hiérarchique, vous intervenez au cœur de l'équipe de développement pour porter deux enjeux critiques : ● Modernisation de l'Usine Logicielle : Passer d'un mode de développement artisanal à une production industrielle (Agile, DevOps, Qualité). ● Infusion de l'IA : Transformer les méthodes de travail et les services métiers par l'intégration concrète de l'Intelligence Artificielle. 2. MISSIONS PRINCIPALES (100% OPÉRATIONNEL) A. Ingénierie Logicielle & Mentorat Technique ● Développement Critique : Produire du code de haute qualité (Clean Code) sur les briques applicatives majeures (Web, API, intégration ERP). ● Revue de Code & Standards : Établir et faire respecter les normes de développement. Assurer le mentorat technique par l'exemple et la collaboration directe avec les autres développeurs. ● Industrialisation : Configurer et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser les tests et le déploiement pour sécuriser les mises en production. B. Architecture & Urbanisation du SI ● Interopérabilité ERP : Concevoir et développer les flux d'échanges entre l'écosystème ERP et les plateformes Web/Data (stratégie API First). ● Scalabilité : Garantir la robustesse et l'évolutivité des architectures logicielles face à la croissance des volumes de données. C. Lead Transformation AI (Mise en œuvre concrète) ● IA Générative "Productivité" : Paramétrer et optimiser l'usage des assistants de code (type Copilot) au sein de l'équipe pour augmenter la vélocité collective. ● Développement de MVP IA : Identifier, prototyper et déployer des fonctionnalités d'IA (LLM, RAG, automatisation de processus) intégrées aux outils métiers. ● Veille & Souveraineté : Sélectionner les modèles et outils IA les plus adaptés aux contraintes industrielles et sécuritaires du Groupe.

Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. La mission : Un programme visant à traiter l’ensemble des uses cases nécessitant l’utilisation d’IA à destination de la Finance a été lancé. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage faite par les Product Owner et d’implémenter des solutions adaptées aux besoins exprimés. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle constituée de développeur Full stack (Python\Angular) de data engineer et de data scientist avec un Data Engineer possédant de bonnes compétences en IA générative. La mission principale du profil retenu sera : Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative Participer à la mise en place de prompts et de RAG Collaborer étroitement avec les Product owner, les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Ia générative, nous serions ravis de recevoir votre candidature. L’environnement de travail se veut stimulant, il offre des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l’équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs.

Dans un premier temps, la mission consistera à participer à la migration d’applications existantes vers une nouvelle stack front-end modernisée et assistée par IA . Les principales responsabilités seront : Migration et modernisation Migrer des applications existantes d’une base AngularJS vers ReactJS Optimiser et améliorer les applications lors de la migration Participer à la modernisation de l’architecture front-end Développement de nouvelles fonctionnalités Concevoir et développer de nouveaux produits front-end Intégrer les interfaces avec les API et services back-end Collaborer avec les équipes produit et UX/UI Développement assisté par IA Utiliser des outils de génération de code assistée par IA Participer à l’amélioration des processus de développement basés sur l’IA Challenger et valider les implémentations générées par ces outils Collaboration agile Participer aux rituels agiles (daily meetings, sprint planning, rétrospectives) Communiquer sur l’avancement, les risques et les actions à mener Contribuer aux bonnes pratiques de développement

Description de la mission Le Lead Developer intervient sur la conception et le développement de produits digitaux critiques, tout en diffusant une culture d’excellence technique au sein de l’équipe. Missions principales1. Leadership technique & architecture Concevoir et garantir une architecture modulaire (Spring Modulith) Assurer l’isolation des modules et la cohérence des APIs internes Encadrer les choix techniques et accompagner les développeurs 2. Développement backend & frontend Développer des services backend robustes (Java, Spring, Hibernate) Concevoir des interfaces performantes en VueJS Gérer des modèles de données complexes (PostgreSQL, JSONB) 3. Performance & scalabilité Mettre en place et optimiser des mécanismes de cache distribué (Redis) Gérer les problématiques de sérialisation et d’invalidation Assurer la performance globale des applications 4. Qualité & tests Mettre en œuvre des pratiques TDD/BDD Développer des tests unitaires et d’intégration (TestContainers, Wiremock) Garantir la conformité des APIs (OpenAPI) 5. Innovation & IA Intégrer des solutions d’IA générative (Spring AI, Vertex AI) Concevoir des mécanismes de génération de règles métier et d’analyse Participer à l’ingénierie de prompts et à l’intégration applicative Compétences techniques Java (Spring / Spring Modulith) – Expert – Impératif VueJS – Confirmé – Impératif Google Cloud Platform (GCP) – Confirmé – Souhaitable IA Générative (Spring AI, Vertex AI) – Confirmé – Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais professionnel – Impératif

Définir et mettre en œuvre l'architecture de notre plateforme d'IA générative/agentique. Collaborer avec les ingénieurs IA et les stimuler intellectuellement pour industrialiser l'environnement d'IA agentique. Élaborer une documentation d'architecture détaillée et des schémas pour les cas d'utilisation de la plateforme. Former et développer les compétences de l'équipe d'architecture informatique (9 architectes) sur les technologies, les méthodologies et les évolutions de l'écosystème de l'IA générative. Animer des ateliers (Design Thinking, Cartographie d'impact, Analyse de la proposition de valeur) avec les parties prenantes des services informatiques, métiers, risques et conformité. Communiquer clairement des sujets techniques complexes à un public non technique. Produire une documentation de haute qualité et travailler de manière autonome dans un environnement matriciel.

🧠 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

Objectifs et livrables En tant qu’ QA Analyst , vous serez responsable de garantir l’intégration fluide des différents composants et systèmes logiciels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Train Managers, les chefs de projet, les Business Analysts et d’autres parties prenantes afin d’identifier les problèmes d’intégration et d’assurer la qualité et la fiabilité de nos produits logiciels. Responsabilités principalesPlanification des tests Élaborer des plans de test et des stratégies complètes pour les tests d’intégration. Définir les objectifs, le périmètre et les critères de réussite des tests. Identifier et prioriser les cas de test en fonction des risques et des impacts. Exécution des tests Exécuter des tests d’intégration pour valider l’interaction entre différents modules logiciels. Réaliser des tests manuels et automatisés afin d’assurer une couverture complète. Simuler des scénarios réels pour tester le comportement du système dans diverses conditions. Gestion des anomalies Identifier, documenter et suivre les anomalies à l’aide d’outils de gestion des bugs. Collaborer avec les équipes de développement pour reproduire et résoudre les incidents. Vérifier les correctifs et effectuer des tests de régression afin de garantir la résolution des problèmes. Automatisation Mettre en œuvre et maintenir des tests d’intégration automatisés à l’aide des outils internes disponibles. Améliorer en continu la couverture et l’efficacité de l’automatisation. Collaboration Travailler étroitement avec les équipes de développement pour comprendre les points d’intégration et les dépendances. Participer aux revues de conception et de code en apportant une perspective QA. Communiquer efficacement avec les Product Managers, développeurs et autres parties prenantes. Reporting Fournir des rapports de test détaillés et des indicateurs aux parties prenantes. Suivre et communiquer l’avancement, la couverture et les résultats des tests. Signaler en temps opportun les risques et problématiques au management. Amélioration continue Améliorer continuellement les processus et méthodologies de test. Se tenir informé des meilleures pratiques du secteur et des technologies émergentes. Encadrer les ingénieurs QA juniors et partager les connaissances au sein de l’équipe.

gestion de projets MOE Data NIORT ETL/EL, SQL. DATA, IA, RPA, Data Science. Compétences : : - Appétence pour les sujets techniques : DATA, IA, RPA, Data Science. - Maîtrise des outils de type ETL/ELT pour la préparation et l'industrialisation des flux (souhaitée). - Expertise en langage SQL (par exemple, Dataiku). - Capacité à challenger une équipe, ses solutions, aider à chiffrer les coûts de réalisation et mener à bien les phases de qualification avec les clients. - Connaissances en intégration et optimisation des données pour Tableau (ou équivalent). - Expertise en modélisation de données (MCD, dimensionnel) et capacité à les mettre en œuvre. - Expérience solide en conception et implémentation de processus ETL/ELT. - Expérience en BI/BO ou SAS serait un plus dans le cadre des migrations à réaliser. - Connaissances en assurance vie seraient appréciées. Conditions de travail : - Présence sur site à Niort à raison de 3 jours minimum par semaine, dès l'autonomie acquise. construire, maintenir et optimiser les plateformes et pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité des données pour l'ensemble de l'entreprise. Responsabilités : - Pilotage d'activité. - Management opérationnel d'une équipe composée de 2 pôles. - Accompagnement de l'équipe dans les conceptions. - Aide aux PO dans la relation avec les métiers. - Garantie des livrables avec les clients (entrants/sortants). - Animation d'ateliers métiers. - Participation à des task forces en cas d'incidents.

Expert Senior Google Workspace, Data & IA 1. Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme de transformation digitale, nous recherchons un Expert Senior Google Workspace, Data & IA capable d'assurer l'interface entre l'expertise technique et les enjeux métiers sur l'ensemble de l'écosystème Google Workspace et ses extensions Data & IA . Le profil recherché est un consultant hybride à forte valeur ajoutée , capable d’administrer l’environnement collaboratif, d’analyser la donnée d’usage (BigQuery / Looker), de développer des solutions d’automatisation (AppSheet) et de porter la vision fonctionnelle (RSE, Adoption, IA) auprès des directions métiers. 2. Description des missions Volet Data & Analytics (Expertise Looker & BigQuery) Business Intelligence (Looker) Conception et maintenance de modèles LookML complexes Élaboration de dashboards de pilotage stratégique afin de mesurer l’adoption des outils et la performance des processus métiers Data Analysis (BigQuery) Exploitation avancée des données (logs d’audit Google Workspace, données métiers) via requêtage SQL optimisé Structuration des tables et gestion des coûts de stockage et de calcul Pilotage RSE & Usages Définition et mise en place d’indicateurs de suivi sur l’infobésité et l’hyperconnexion Contribution aux démarches de Qualité de Vie au Travail (QVT) et de sobriété numérique Volet IA Générative (Gemini) & Innovation Centre d’Expertise IA Contribution à la structuration du centre d’expertise IA Rôle de référent technique et fonctionnel sur la solution Gemini Acculturation & Animation Animation d’une communauté d’ambassadeurs IA Organisation de webinars , rédaction de guides de bonnes pratiques et identification de cas d’usage à forte valeur ajoutée Intégration Métier Déploiement de solutions IA opérationnelles : assistance rédactionnelle synthèse documentaire assistants virtuels adaptés aux besoins métiers Volet Google Workspace : Technique & Fonctionnel Expertise Admin & Sécurité Administration avancée de la console Google Workspace Audit et optimisation des configurations de sécurité (DLP, Context-Aware Access) en collaboration avec les équipes cybersécurité Automatisation des Processus Développement d’applications métiers via AppSheet (Low-code) Développement de Google Apps Script pour automatiser les tâches manuelles et remplacer des fichiers Excel complexes Transition Office vers Google Accompagnement technique et méthodologique pour la migration des outils Microsoft (Excel / VBA) vers l’écosystème Google (Sheets / Apps Script / BigQuery) Posture AMOA / PO Assistance au Product Owner dans : la définition de la roadmap produit la rédaction de User Stories la conduite du changement

Management d’équipe • Encadrer, animer et faire monter en compétences une équipe QA mixte (~15 personnes) • Planifier et répartir les activités selon les priorités et contraintes projets • Participer aux rituels qualité transverses (QA chapter, guild, etc.) et diffuser les bonnes pratiques Stratégie & pilotage des tests • Définir et mettre en œuvre la stratégie de test (Smoke, Sanity, TNR, E2E transverses) • Superviser l’élaboration des plans de test, scénarios, critères d’acceptation et campagnes associées • Assurer la responsabilité du GO/NoGO et des PV de recette • Piloter le cycle de vie des anomalies : détection, suivi, priorisation, résolution Automatisation & exécution • Superviser les tests fonctionnels, non fonctionnels (accessibilité, performance, sécurité) et de non-régression • Veiller à la production et à la qualité des rapports de tests automatisés et manuels • Identifier et recommander les outils et technologies adaptés aux besoins de l’équipe Amélioration continue & reporting • Mettre en place et suivre des KPIs qualité (White box & Black box) • Analyser les résultats, proposer des axes d’amélioration lors des rétrospectives • Communiquer régulièrement avec les parties prenantes (développement, produit) et valoriser l’activité QA via des présentations

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Les missions sont les suivantes :-Concevoir et structurer des solutions Data (modélisation, collecte, traitement et exploitation des données)-Participer à la mise en place de l'Intelligence Artificielle au sein de l'organisation (IA positionnée en amont d'un CRM permettant une meilleure connaissance du portefeuille clients)-Mettre en œuvre des outils du marché ou des solutions internes adaptés aux besoins métiers-Travailler sur : l'analyse et la connaissance client, la gestion des partenaires (vente et partage de données), l'automatisation des campagnes de mailing-Collaborer étroitement avec les équipes métiers et les développeurs-Être force de proposition sur les usages Data & IA

Intégré ausein de la direction IT Data, vous viendrez apporter votre expertise technique sur des sujets récents autour de l'IA pour la data. En tant que Data Engineer, et en coordination avec le reste de l'équipe, vous serez amené à : - Effectuer des alimentations de données, - Travailler en binôme avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. - Travailler autour d'agent IA pour du requêtage SQL en langage naturelle - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Faire une veille technologique autour des architectures data

Dans le cadre du développement de solutions digitales innovantes, nous recherchons un Développeur Mobile Senior afin de renforcer les équipes techniques. Le poste s’inscrit dans un contexte de conception et d’évolution d’applications mobiles intégrant des technologies avancées, notamment autour de l’IA. Cette mission ests sur un format de pré-embauche . Missions Concevoir et développer des applications mobiles iOS et Android Intervenir sur des projets cross-platform via React Native Intégrer et exploiter des briques technologiques liées à l’intelligence artificielle Garantir la qualité du code, la performance et la maintenabilité des applications Participer aux choix techniques et à l’amélioration continue des pratiques de développement Collaborer avec les équipes produit, design et techniques

Notre client développe une plateforme d’intelligence artificielle destinée à des utilisateurs professionnels, avec une cible prioritaire sur les PME et ETI évoluant dans des secteurs à fortes contraintes (industrie, juridique, santé). L’objectif : permettre des usages concrets de l’IA générative en entreprise tout en garantissant un haut niveau de sécurité, de confidentialité, de traçabilité et de maîtrise des données. Le projet est en phase de démarrage delivery : l’architecture cible est formalisée (DAT validé), la stack est arrêtée, et nous recherchons un profil senior pour porter le développement de la couche d’orchestration et des services backend critiques. Au sein d’une équipe technique resserrée et en lien direct avec le porteur du projet, vous prenez la responsabilité de la conception et du développement de la couche backend critique de la plateforme : API conversationnelle, intégration Azure AI Factory, logique de routage. Vous êtes un acteur clé sur les choix d’implémentation de l’orchestration IA et garantissez la qualité, la sécurité et la performance des services développés.