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Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

🚀 CITECH recrute ! 👌 ✨ Vous souhaitez participer à un projet stratégique et innovant autour de l’IA et de l’AIOps ? Rejoignez une mission à forte valeur ajoutée au sein d’un grand acteur institutionnel, au cœur de sa feuille de route AIOps 2026 . 💡 Nous recherchons un(e) Développeur IA Fullstack (H/F) pour concevoir et déployer les premiers cas d’usage IA (MVP) sur une plateforme dédiée, au service de la performance opérationnelle et de la réduction des incidents IT. 🙌🔽 Vos principales missions : 🔽🙌 Développement Front-end & Expérience Utilisateur 🔸 Concevoir et développer le front-end du portail IA (accès aux assistants, modules de formation, FAQ). 🔸 Créer des interfaces web modernes : portails, widgets chatbot, panels Grafana . IA & Chatbots 🔸 Développer des chatbots basés sur des architectures RAG , avec une gestion fine des droits d’accès et de la sécurité. 🔸 Enrichir une marketplace d’assistants IA préconfigurés . Intégration & Déploiement 🔸 Déployer des agents IA dans l’écosystème Microsoft 365 / Copilot , avec exposition via API . 🔸 Assurer l’intégration technique avec les outils existants : plateforme IA, ITSM, Grafana (Agent AIOps). Projet & Documentation 🔸 Produire les livrables projet (comptes rendus, documentation technique). 🔸 Participer à la communication projet (niveau 3). 🔸 Collaborer étroitement avec un Chef de projet , un Architecte et un Développeur Fullstack .

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.

CITECH recrute ! Souhaitez-vous relever des défis technologiques à la pointe de l'Intelligence Artificielle appliquée à l'industrie lourde ? Nous recherchons un Ingénieur Développeur IA & Computer Vision H/F pour rejoindre notre équipe de consultants. Vous interviendrez pour l'un de nos clients majeurs, leader mondial de la sidérurgie, au sein de l'équipe R&D. Votre mission consistera à concevoir et industrialiser des solutions d'IA concrètes pour répondre à des enjeux de sécurité, d'environnement et de qualité industrielle. Description du poste Contexte de la mission Intégré à l'équipe R&D, vous travaillerez sur le projet stratégique. Ce projet de contrôle qualité concerne la fin de ligne de production (coulées continues), où des brames d'acier sont découpées au chalumeau. Votre rôle sera de mettre en œuvre un système de Computer Vision permettant de vérifier automatiquement la qualité de l’ébavurage après la découpe. Vous participerez à l'intégralité du cycle de vie du projet, de la conception des modèles à leur intégration dans des applications industrielles robustes. Les tâches à réaliser Développement IA & Vision : Développer et intégrer des modèles de Computer Vision (détection de défauts, segmentation d’images, classification) pour l’analyse de flux industriels. Développement Fullstack : Concevoir les applications backend en C# (.NET) et les interfaces utilisateur en Angular pour piloter et visualiser les résultats de l'IA. Entraînement et Mise au point : Participer à l'annotation des données, à l'entraînement des modèles et assurer la traçabilité des performances. Intégration Matérielle : Gérer l'acquisition d'images via des caméras industrielles et assurer la communication inter-processus. Suivi Industriel : Utiliser des outils comme Elasticsearch et Kibana pour le monitoring des données et rédiger la documentation technique (dossiers d'intervention, spécifications). Qualité Logicielle : Garantir la conformité aux standards industriels, assurer le versioning du code et réaliser les phases de tests et recettes.

Paris 19e – 3 jours/semaine sur site Démarrage : 1er mai Mission longue durée Contexte : Dans le cadre d’un audit technique et d’une montée en exigence sur la performance, nous recherchons un profil expert Web Performance pour intervenir sur un site B2C à fort trafic. L’objectif : améliorer les performances front et optimiser l’expérience utilisateur sur l’ensemble du parcours (homepage, search, listing, etc.). Missions : Analyse et optimisation des Core Web Vitals Amélioration des scores Lighthouse Optimisation du bundle (code splitting, tree shaking) Mise en place de lazy loading (images, composants) Réduction des reflows / repaints inutiles Optimisation des animations front Optimisation des images et assets Audit et monitoring des performances

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

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.

Contexte du poste Dans un environnement technologique en forte croissance, vous intervenez sur le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle. Les produits évoluent rapidement et nécessitent une forte capacité d’adaptation, de structuration et d’industrialisation des modèles. Objectif Concevoir, développer et déployer des solutions AI/ML robustes et scalables, tout en assurant leur intégration dans une chaîne CI/CD moderne et une plateforme MLOps structurée. Missions principalesDéveloppement & Industrialisation IA Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et solutions basées sur les LLM Implémenter des composants AI/ML (fonctions, classes, tests automatisés) Participer à la conception d’architectures orientées Data & IA Assurer le passage du prototype à la production MLOps & Data Engineering Construire et maintenir les pipelines d’entraînement, d’évaluation et de déploiement Automatiser les workflows via Github Actions Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps Assurer le monitoring, la performance et la scalabilité des modèles Qualité & Documentation Garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration) Réaliser des revues de code Documenter les développements et configurations (Github / Gitbook) Assurer le suivi du cycle de vie complet des modèles (build & run) Environnement technique Python (impératif), Github Actions (impératif), LangChain (souhaitable), GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, bases SQL/NoSQL.

Mission Vous interviendrez sur un projet stratégique de structuration de la connaissance métier , dont les principaux objectifs sont : Concevoir et structurer des ontologies métier robustes . Définir une architecture sémantique permettant d’alimenter et fiabiliser des LLM via des graphes de connaissances. Apporter une expertise critique et stratégique sur les approches hybrides (symbolique + génératif). Transformer des enjeux métiers complexes en POC pertinents et structurés . Alimenter, structurer et fiabiliser les chaînes de connaissance au service d’applications IA explicables. Optimiser l'efficience des modèles (maîtrise des coûts/tokens) au sein d'un environnement souverain. L’IA générative (LLM, RAG, GraphRAG, modèles souverains) est intégrée en surcouche dans une architecture de connaissance maîtrisée (RDF / OWL / SPARQL).

🧠 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.

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

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

Conception solution : Définir l’architecture logicielle (front Angular, back Java / Spring Boot, services LLM), rédiger les spécifications fonctionnelles & techniques, estimer la charge. - Implémentation & intégration LLM : Développer les composants, orchestrer appels API, mettre en place RAG, embeddings, vector stores, prompt engineering. - Mise en production et run : Automatiser CI/CD, superviser la performance, optimiser les coûts et la latence des appels LLM, assurer le support. Techniques :  Front-end : Angular 14+, RxJS, NgRx  Back-end : Java 17+, Spring Boot, REST/GraphQL, JPA/Hibernate, Maven/Gradle  LLM & IA générative : o Intégration API (OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI, Anthropic, Mistral) o MCP, Retrieval-Augmented Generation (RAG) o Vector DB, embeddings, Semantic search o Prompt engineering, Guardrails, évaluations automatiques de prompts  DevOps : GitLab, Jenkins, OpenShift  Cloud : Azure  Sécurité & conformité : OAuth2 / OIDC, gestion des secrets, RGPD, Data Masking  Autonomie et leadership technique : organiser son backlog, arbitrer les priorités sans supervision rapprochée  Esprit d’initiative : proposer des cas d’usage innovants, challenger l’existant  Rigueur : documentation précise, couverture de tests élevée, respect des SLAs