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Environnement : Digital / Data – Retail ContexteAu sein de la Direction Digital & Data, vous intégrerez le département Digital, en charge du Build et du Run des assets digitaux (Web, Mobile, Back Office, etc.) des différentes enseignes du Groupement. Vous rejoindrez le Pôle Qualité en tant que QA / Analyste de Test et Validation, avec pour objectif d'assurer la qualité des livraisons applicatives réalisées par les équipes organisées en Squads Agile. La mission intervient plus particulièrement sur le périmètre Back Office ainsi que sur les outils de préparation des commandes en magasin. MissionsVous serez notamment amené(e) à : Participer à la définition et à la rédaction de la stratégie de tests ; Analyser les User Stories, exigences et spécifications fonctionnelles/techniques ; Concevoir et rédiger les cas et scénarios de tests ; Préparer les jeux de données et les prérequis nécessaires aux campagnes de tests ; Préparer les environnements de recette et vérifier leur conformité ; Exécuter les tests fonctionnels manuels et automatisés ; Participer à l'automatisation des tests de non-régression ; Identifier, qualifier et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution ; Consigner les résultats et mettre à jour le référentiel de tests ; Réaliser le reporting et assurer le suivi de l'avancement des campagnes ; Rédiger les rapports et bilans de synthèse des tests ; Participer aux différents rituels Agile ; Être amené(e) à intervenir comme référent(e) auprès d'une équipe d'analystes de tests. Compétences requisesIndispensablesQA / Tests fonctionnels / Recette applicative SQL – niveau confirmé API Management – niveau confirmé Conception et exécution de plans de tests Gestion et suivi des anomalies Tests de non-régression Méthodologies Agile / Scrum

Dans le cadre du développement de projets stratégiques autour de l'Intelligence Artificielle et de l'IA générative, nous recherchons 5 Développeurs Python / AI Engineers – AI-Native Developers pour rejoindre une équipe AI Factory / Innovation au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire. Vous participerez à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous évoluerez dans un environnement agile, en étroite collaboration avec les Data Scientists, architectes solutions, équipes IT et équipes métiers. 📍 Mission 100 % sur site – aucun télétravail possible 🌍 Anglais courant obligatoire – environnement international 👥 5 postes à pourvoir ⚠️ La présence sur site 5 jours/semaine constitue une condition impérative de la mission et n'est pas négociable. Votre rôle En tant que AI-Native Developer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement des solutions IA, depuis l'analyse des cas d'usage jusqu'à leur déploiement et leur exploitation en production. Vous aurez notamment pour responsabilité de transformer les travaux et modèles issus de l'expérimentation en solutions robustes, performantes, scalables et industrialisées. Une forte maîtrise de l'Agentic Coding / AI-assisted development est attendue. Vous utiliserez quotidiennement les outils d'IA générative pour accélérer les développements, tout en étant capable de challenger, tester, sécuriser et optimiser le code généré. Vos principales missions Développement IA & Machine Learning Participer aux workshops avec les équipes métiers, IT et Data Science ; comprendre et traduire les besoins en solutions techniques ; développer et optimiser des modèles IA / Machine Learning ; contribuer à leur intégration dans les applications et processus existants ; développer les composants nécessaires à leur exploitation en production ; exposer les modèles au travers d'APIs et de microservices ; optimiser leurs performances en matière de latence, coûts et scalabilité. IA générative & Agentic Coding Utiliser de manière avancée les outils de développement assisté par IA tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT ; décomposer des problématiques complexes en instructions exploitables par les agents IA ; concevoir et optimiser des prompts techniques réutilisables ; utiliser l'Agentic Coding pour accélérer les cycles de développement ; analyser et challenger le code généré ; identifier les erreurs, limites ou risques introduits par les modèles ; garantir la qualité, la maintenabilité et la robustesse du code produit. Industrialisation & MLOps Participer au déploiement des modèles en production ; concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps ; automatiser les processus d'entraînement, de déploiement, de versioning et de monitoring ; intégrer les modèles aux pipelines CI/CD ; assurer leur suivi et leur maintien en conditions opérationnelles ; contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des solutions. Tests & qualité Développer et maintenir les tests automatisés ; tester les modèles en matière de performance, robustesse et biais ; mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité du code ; sécuriser les évolutions et les mises en production ; documenter précisément le code, les modèles, APIs et prompts utilisés. Innovation & amélioration continue Réaliser une veille active sur les évolutions de l'IA et de l'IA générative ; expérimenter de nouvelles approches et technologies ; évaluer leur pertinence pour les cas d'usage métiers ; formuler des recommandations techniques ; partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Compétences techniques recherchées Indispensables Développement excellente maîtrise de Python ; développement d'APIs REST / microservices ; FastAPI et/ou Flask ; maîtrise de Git / GitHub / GitLab ; tests automatisés : pytest, unittest, code coverage. IA / Machine Learning expérience pratique en développement et industrialisation de solutions Machine Learning / IA ; maîtrise des principales problématiques liées à l'entraînement, au déploiement et au monitoring des modèles ; capacité à travailler avec des Data Scientists sur la transformation d'un modèle en solution exploitable en production. Generative AI / AI-Native Development pratique avancée d'outils tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code et/ou ChatGPT ; maîtrise des approches d'Agentic Coding ; capacité à concevoir des prompts efficaces et structurés ; capacité à évaluer et corriger le code généré par IA ; compréhension des limites et risques associés à son utilisation. MLOps / DevOps expérience des environnements et pipelines MLOps ; CI/CD appliqué aux modèles IA ; Docker ; connaissances Kubernetes ; versioning et monitoring des modèles. Data SQL ; bases NoSQL ; connaissances des Vector Databases ; preprocessing et pipelines de données ; notions de feature engineering. CloudUne expérience d'au moins une plateforme Cloud orientée IA/ML est attendue : AWS SageMaker, Azure Machine Learning et/ou GCP Vertex AI. Compétences appréciées Une expérience complémentaire dans l'un des domaines suivants constituera un plus : NLP / Natural Language Processing ; Computer Vision.

​La mission consiste en l'Intégration, l'installation et la maintenances des applications du domaine Data sur les différents environnements. Pour ce faire, les missions sont: Installer une ou des applications sur un ou plusieurs environnements cibles Surveiller et suivre le monitoring Réaliser les travaux d'exploitation liés aux sollicitations de niveau 2/3 Réaliser le packaging des composants applicatifs Réaliser les intégrations techniques (vérifications des Exigences Non Fonctionnelles liées à la bonne exploitabilité) Analyser les logs Participe au débugge les applications Faire évoluer l'automatisation des traitements via outillage Scripting de procédures d'exploitation et de procédures d'automatisation de tests Réaliser des documents d'exploitation en lien avec les batchs, les sauvegardes etc

#SAP #SAPBusinessObjects #BusinessObjects #BO #WebI #BI #BusinessIntelligence #Data #SQL #Recrutement #Developpeur Nous recherchons un(e) Développeur(se) SAP BusinessObjects pour renforcer notre équipe et participer à des projets de Business Intelligence / Data. Missions Concevoir et développer des rapports sous SAP BusinessObjects Maintenir et faire évoluer les rapports existants Développer et optimiser les univers Analyser et corriger les anomalies Travailler en collaboration avec les équipes métiers et techniques Participer à l'amélioration des performances et de la qualité des données

Contexte Mission au sein d'un grand compte du secteur assurance, dans le cadre d'un projet réglementaire de type Solvabilité 2, au sein d'une équipe Delivery Prudentiel. Un besoin de renfort est identifié pour répondre aux exigences réglementaires européennes liées à Solvabilité 2. L'enjeu principal porte sur la collecte et la fiabilisation des données auprès des différents fournisseurs (SI de gestion / SI Data) nécessaires au projet. Rôle et responsabilités principales Assurer la collecte des données nécessaires au projet Solvabilité 2 auprès des différents fournisseurs (SI de gestion / SI Data). Rédiger les spécifications générales permettant d'implémenter les données demandées dans le cadre de la réglementation Solvabilité 2. Assurer le cadrage des validations. Exécuter les cas de test permettant de valider les évolutions. Développer une proximité avec les métiers fournisseurs et consommateurs afin d'optimiser les travaux Solvabilité 2. Livrables attendus Spécifications générales relatives à l'implémentation des données réglementaires Solvabilité 2. Cas de test documentés et exécutés pour la validation des évolutions.

Le client pilote un ensemble d'opérations de CARVE-IN et CARVE-OUT et recherche un Directeur de Projet Senior. Description de la prestation - Pilotage d'un ou plusieurs chantiers d'un programme CARVE-IN et CARVE-OUT (par ex. chantier applicatif, data management …) - Cadrage des projets et gestion des changements - Planification : initialisation, suivi de l'avancement et des décalages - Gestion budgétaire : estimation, suivi du consommé et du réestimé - Gestion des risques : suivi et plan d'actions - Compilation du Reporting des chantiers du programme - Animation de COPIL, COPROJ et autres instances projets nécessaires - Suivi de la méthodologie projet interne et des process de l'équipe DSI Projets - Suivi du respect des jalons d'intégration (par ex. Day 1, Day100, début ou fin des services IT) - Communication & relation avec les acteurs IT - Coordination des parties prenantes internes et externes : entités cédées ou acquises, métiers, éditeurs et intégrateurs, équipes du partenaire dans un contexte international

Missions principales1. Architecture et intégration Looker Définir le cadre d'intégration de Looker / LookML Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnement GCP / S3NS ; Définir et mettre en œuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture du Data Hub / Data Platform ; Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ; Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ; Provisionnement et automatisation ; Versioning et gestion du cycle de vie ; Mise en place des pratiques CI/CD ; Templatisation et création de composants réutilisables ; Automatisation des processus ; Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; Gestion des habilitations, droits et accès ; Surveillance des incidents et de la disponibilité ; Suivi des performances ; Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; Suivi des coûts et optimisation FinOps ; Identification et traitement des écarts aux standards définis ; Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : Les conventions de nommage ; La structuration des projets et des rapports ; La modélisation de la couche sémantique avec LookML ; La conception et la structuration des dashboards ; La création de templates réutilisables ; Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; La gestion des droits et habilitations ; Les stratégies d'optimisation ; La gestion du caching BigQuery et Looker ; L'utilisation des vues matérialisées ; Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ; Mettre en place et animer des sessions de pair programming ; Mettre en place et animer des sessions de code review ; Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicable par l'équipe BI & Analytics.

Finalité du poste Garantir la disponibilité, la sécurité, la performance et l'optimisation des services de téléphonie fixe, téléphonie mobile et terminaux mobiles de Storengy. Le(la) Référent(e) Téléphonie & Terminaux Mobiles assure l'administration technique du domaine, pilote le cycle de vie des équipements, apporte une expertise de niveau avancé sur les incidents complexes et contribue à l'évolution des usages ainsi qu'à l'optimisation du patrimoine matériel et logiciel associé. Il(elle) agit comme référent(e) technique, fonctionnel(le) et opérationnel(le) auprès des utilisateurs, des équipes support et des partenaires internes et externes.

Contexte de la mission Mission dans le cadre du programme stratégique Santé+, programme structurant visant à transformer la santé Individuelle en s'appuyant sur une approche produit et une organisation agile à l'échelle. Le programme Santé+ est organisé en 4 tribus produit : Offres, Distribution et Vie du contrat Prestations Poste de travail et gestion des activités Data, Pilotage & IA, Le programme vise un objectif global de modernisation du SI et d'amélioration de l'expérience utilisateur et collaborateur. Mission Dans le cadre du programme, la mission concerne la conception / exécution (l'automatisation de tests est un plus). Dans un premier temps, ceci concerne la gestion automatique de prestation en médecine douce. Le candidat doit avoir une expérience dans la conception et l'exécution de tests en mode agile. Pas de junior. Domaines : Santé individuelle IA Prestations à fournir : Participation aux différentes cérémonies de la squad Rédaction des plans de test sur base des spécifications fonctionnelles. Exécution et analyse des résultats de Test Système (TS) Démo auprès du métier et accompagnements de leurs tests (TA)

Au sein d'une équipe Agile dédiée à des produits innovants pour le réseau électrique, vous intervenez en tant que Lead Tech Java / Angular. Vous assurez le rôle de référent technique sur des applications web et des sujets data liés notamment à la maintenance prédictive, à la mobilité électrique et aux charges réseau. Vous concevez, développez et maintenez des applications Java Spring Boot et Angular. Vous participez au cadrage fonctionnel et technique, accompagnez les Product Owners, réalisez les revues de code et garantissez la qualité, la sécurité et la maintenabilité des solutions. Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des projets, du POC à la mise en production, tout en accompagnant techniquement les équipes.

Études techniques et scénarios d'architecture adaptés aux besoins et standards de l'entreprise Évolution des infrastructures Windows, Linux, VMware, Azure, Microsoft 365 et services d'identité Mise en œuvre des architectures validées, avec évaluation des impacts, risques et coûts Prise en charge des incidents complexes N3, analyses de causes racines et plans correctifs Interventions sur les opérations techniques sensibles Analyse de la disponibilité, des performances et de la capacité des infrastructures Amélioration du monitoring et de l'observabilité Contribution aux démarches de résilience et PRA/PCA Définition des solutions techniques, charges, risques et plans de mise en œuvre Coordination avec les équipes Cloud, Réseau, Cybersécurité, Endpoint, Data et partenaires Garantie de la qualité des livrables jusqu'à la mise en production Rédaction et mise à jour des dossiers d'architecture et procédures d'exploitation Accompagnement des ingénieurs et diffusion des bonnes pratiques

Quel poste proposons-nous ? Dans le cadre d'un projet chez un de nos clients en région île de France, nous recrutons un Ingénieur QA technico- fonctionnel expérimenté ayant de solides compétences en SQL (F/H) pour intégrer une équipe Data. Dans un contexte Safe, votre mission sera d'effectuer les tâches suivantes : Préparer et valider les périmètres des tests à qualifier Concevoir et rédiger les scénarii et cas de tests Préparer les jeux de données en back et front Savoir requêter en base sql, jointure inclue sur plusieurs tables Ouvrir et suivre les anomalies rencontrées lors de la phase d'exécution des cas de tests, sous JIRA /X-RAY Rédiger les rapports de tests : le pv de recette Assister et participer aux réunions de PI planning et autres rituels agiles : backlog review, daily meeting, pair testing Télétravail : 3 jours de remote et 2 jours de présentiel non consécutifs par semaine.

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

Fed IT, cabinet de recrutement dédié aux fonctions informatiques, recrute pour son client, société industrielle à dimension européenne, un(e) Chef de Projet Applicatif Technico-Fonctionnel H/F, pour accompagner sa croissance. Rattaché(e) à une DSI d'une quinzaine de personnes (infrastructure, data et chefferie de projets), vous reportez au responsable "pôle projets". A ce titre, vous : -Travaillez dans une équipe projets de 6 personnes, -Intervenez sur l'ERP principal et l'ensemble des applicatifs métiers du groupe, -Participez à l'homogénéisation européenne des outils, en tenant comptes des spécificités des filiales (distribution, industrie, taille de structure, pays...), -Accompagnez vos clients internes, les directeurs de filiales et de pôles, dans le cycle de vie des leurs applications, -Recueillez les besoins utilisateurs et rédigez les spécifications techniques et fonctionnelles, -Pilotez les développements et les éditeurs externes, -Êtes garant(e) des évolutions des applications et de l'implémentations des nouvelles, -Réaliser les test, paramétrages et formations des utilisateurs, Rémunération : 50 à 60 K€ bruts/an + participation aux bénéfices + Tickets Restaurant + 12 RTT/an + 1 jour de télétravail/semaine,

Au sein d'un contexte de développement IA, notre client va recherche deux profils de développeurs Python, disposant de compétences en CI/CD et ayant des notions ou une pratique junior de l'IA mais avec avant tout une posture et capacité à apprendre le développement IA. La pratique de développement ou d'hébergement sur l'un des trois cloud provider publics est un gros plus pour ces profils. Description MUST : Développement logiciel Python MUST : Autonomie et capacité de montée en compétences CI/CD Jenkins Déploiement de solutions cloud Github Copilot BONUS : Réalisation de pipeline data / IA BONUS : Mise en place de chaîne IA Gen ( RAG, LLMAsAJudge, prompting, agentique,...) BONUS : Data science et Machine learning Livrables Code consolidé et testé. Documentation. Compétences Développement Python Connaissance ou pratique des principes du développement IA et de ses outils Utilisation d'un cloud provider.

Dans le cadre du développement de ses produits data et IA, un grand compte recherche un Product Owner expérimenté pour piloter des produits basés sur le machine learning et l'IA générative dans un environnement agile exigeant. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La gestion du backlog produit : recueil des besoins, rédaction des user stories, priorisation par la valeur ▪ Le cadrage des cas d'usage IA avec les métiers et l'évaluation de leur faisabilité avec les équipes techniques ▪ La coordination des équipes pluridisciplinaires : métiers, data scientists, développeurs, IT ▪ L'animation des ateliers et des rituels agiles ▪ Le suivi de la delivery et la garantie de la qualité des livrables ▪ La définition et le suivi des KPI produit : adoption, valeur métier, performance des modèles, coûts ▪ La gestion du cycle de vie spécifique aux produits IA : phases d'expérimentation, critères de passage en production, amélioration continue des modèles