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Description détaillée Au sein de la Direction des Systèmes d'Informations Mutualisés, vous rejoindrez le Train DATA, en charge des projets BI et Data pour l'ensemble des enseignes et des fonctions d'appui En tant que QA doté de compétences en analyse de données, vous intégrerez le pôle Qualité Data et serez rattaché à la squad Équipement de la Maison. Votre rôle consistera à préparer et exécuter les cas de tests, constituer les jeux de données nécessaires, assurer le suivi des défauts identifiés et contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données. Le Data Lab fonctionne en organisation agile et réunit des équipes pluridisciplinaires favorisant la collaboration et l'autonomie. Vous travaillerez avec des rituels agiles, cadrés, trimestriels et des cycles de réalisation de 3 semaines (sprint planning, affinage, sprint review et daily meeting). Vos missions : - Participer aux ateliers/rituels agiles - Réaliser la stratégie de test - Identifier et réceptionner les environnements de test - Analyser et évaluer les cas d'usage/User Story - Rédiger les plans de test, identifier les prérequis et spécifier les jeux de données - Exécuter les cas de tests - Créer et suivre les défauts avec les différentes parties prenantes - Maintien du référentiel de test - Réaliser le PV de recette - Présentation des sujets en CAB pour passage en production - Une expérience/compétence dans le retail serait un plus. En plus du test fonctionnel, vous serez amené à effectuer des tests d'intégration 2 à 2, des tests de bout en bout ainsi que des tests de surface dans un contexte Data. Dans un contexte de transformation rapide des pratiques de test, l'utilisation de l'intelligence artificielle est désormais au cœur de nos activités. Le prestataire sera amené à utiliser des outils IA tels que GitHub Copilot et VS Code pour l'automatisation du cycle de vie des tests, ainsi que le génie logiciel assisté par IA sur Databricks J'accorde une importance particulière à l'amélioration continue, un principe clé de l'agilité, afin de progresser en permanence et de gagner en efficacité. Savoir Faire : - Expérience minimum de 4 ans en tant que QA avec des compétences de data analyste - Profil technico fonctionnel - SQL Server - JIRA/XRAY - Environnement Microsoft azure - Databricks - Utilisation de l'IA dans les tests (Génie Code) - Outils de reporting Power BI, Microstratégy Savoir Etre : - Collaboratif - Entraide - Force de proposition - Implication/Engagement - Amélioration Continue - Communication fluide

Merci de contacter Sumi Delplanque directement. Vous allez me trouver facilement sur google. Contexte : Projet en rapport avec la séparation d'une entrepriseLe chef de projet PLM a pour mission de diriger et de former des équipes locales et internationales sur des outils de gestion de cycle de vie des produits (PLM) tout en assurant la transition numérique au sein de l'organisation. Une expérience confirmée en gestion de projet PLM, couplée à de solides compétences en formation et en digitalisation, est essentielle pour réussir dans ce rôle. Responsabilités :Diriger le projet PLM en utilisant Enovia ou Siemens Team Center. Former des équipes locales et internationales sur les outils PLM. Gérer une équipe de 60 personnes réparties entre plusieurs sites. ( 30 en Inde ) Assurer la digitalisation des flux de données dans l'ingénierie. Collaborer avec des partenaires sur le développement de solutions numériques. Must Have :Expérience confirmée en gestion de projet PLM (Enovia ou Siemens Team Center). Connaissance approfondie des pratiques de formation d'équipes. Maitrise des outils basés sur Azure pour la digitalisation. Solide expérience dans des environnements multiculturels et internationaux. Nice to Have :Expérience dans le secteur de l'Ingénierie et des Technologies. Compréhension des processus de carve-out et des transitions numériques. Connaissances en IA et data flow management. Autres Détails :Localisation : Nanterre, avec 1 jour sur site par semaine. ( 4 jours de Télétravail par semaine ) Durée : au moins jusqu'à fin 2027, Démarrage prévu à mi-septembre 2026.

ContexteLa production informatique inclut les activités liées aux socles d'infrastructures (serveurs, stockage, réseau, middleware, etc.), ainsi que la mise en œuvre des applications en environnement de production. Pour cela, l'APS (Application Production Support) travaille avec des entités dédiées et transverses. Le management de projet infrastructure assure la mission de management de projet technique en relation directe avec les chefs de projets Métier. Il contribue aux projets Métier en mettant en place les solutions d'architecture technique hébergeant les applications métier, et en préparant le passage en production des applications. Il coordonne l'action des entités techniques et assure la relation client face au Métier et son IT. Le contexte international fort du métier CBS nécessite un travail dans un environnement anglophone, afin de permettre l'échange et l'animation des réunions aussi bien avec des interlocuteurs techniques que fonctionnels. Contribution au déploiement dans les équipes métier et de production des nouveaux outils et méthodes de travail tels que le DevOps, Agilité, Move2Cloud. Comme la transformation des méthodes de travail est en cours, une expertise technique (Linux, Websphere, Oracle, Autosys, CFT, Cloud, Ansible, Kubernetes/Digital IA/OpenShift/ArgoCD, Terraform) est nécessaire afin de permettre la réalisation des actions techniques de premiers niveaux. Chefferie de projet avec implication technique à hauteur de 20% à 70% du temps en ingénierie de production selon les périodes de charge. Le contexte est exclusivement anglophone.

1. Architecture & Intégration LLM -Conception des services : Définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback de modèles). -Industrialisation IA : Concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et valider les choix technologiques via des POCs et des Benchmarks. -Performance & Scalabilité : Arbitrer entre les traitements synchrones et asynchrones pour concilier débit, latence et coût face aux charges de production. 2. APIs Web Haute Performance & Streaming -Définition des APIs : Créer des APIs robustes et documentées sous FastAPI (contrats clairs, validation Pydantic, authentification unifiée et isolation par pays). -Asynchronisme & Temps réel : Maîtriser asyncio, la concurrence et le parallélisme. Implémenter le streaming des réponses LLM, la gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes. -Observabilité & Sécurité : Intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (Zero Trust, gestion des secrets, isolation des tokens). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Gouvernance Inner Source : Être un membre influent de la communauté technique pour assurer la cohérence et la réutilisabilité des composants partagés. -Accompagnement des squads : Aider les équipes applicatives (IA Assistant, Search, Édition...) à intégrer vos capabilities IA avec un minimum de friction. -Culture Craftsmanship : Promouvoir au quotidien le Clean Code, les principes SOLID et les tests automatisés.

Contexte : Dans le cadre de ses activités de marchés, un acteur majeur du monde des indices "customs" développe plusieurs projets ayant un impact direct sur les outils nécessaires à la gestion et l'automatisation de cette activité en pleine expansion. Missions : Participer au développement de l'application après une période de formation et d'intégration à l'équipe Contribuer à la sécurisation de l'application Travailler sur plusieurs projets en cours : Intégration d'IA dans des modules de reporting automatisé Mise en place de webservices ouverts au client externe Découpage de l'application en microservices Mise en place de nouveaux outils de simulations en partenariat avec des fintech

CONTEXTE Client final : grand groupe média & audiovisuel français. Au sein de la Direction IT Transverse, l'équipe Services & Automatisation met en place les plateformes de services du groupe. Nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté (5 ans et plus) pour construire un MVP de plateforme Data On-Premise reposant sur des briques Open Source : Kafka, NiFi, Spark, Iceberg, Trino. Le MVP s'intègre au socle existant (Kubernetes, GitLab CI, Prometheus/OpenTelemetry) ; projet mené avec l'équipe Data & IA. OBJECTIFS DE LA PLATEFORME - Gérer la transformation de données On-Premise et alimenter un datalake On-Premise - Servir de plateforme d'ingestion pour la plateforme Big Data hébergée sur GCP - Passer les traitements du mode batch au temps réel (streaming) - Démontrer la faisabilité de la migration des flux ETL portés par un outil propriétaire (type OpenText/Genio) : quelques flux dans le MVP, migration complète hors scope MISSIONS 1. Conception et développement du MVP - Architecturer une plateforme On-Premise scalable et robuste, intégrée au socle existant - Choisir, configurer et déployer les briques Open Source : Kafka (streaming), NiFi (ingestion et orchestration de flux), Spark (traitement distribué), Iceberg (tables analytiques), Trino (requêtage SQL distribué) - Intégrer la plateforme avec Kubernetes, GitLab CI (pipelines de déploiement et tests) et Prometheus/OpenTelemetry (monitoring et observabilité) 2. Validation technique et faisabilité - Transformer quelques flux ETL existants pour démontrer la valeur ajoutée - Mettre en place des pipelines streaming (Kafka + Spark Structured Streaming) - Alimenter le datalake On-Premise (Iceberg + Trino) - Valider l'interopérabilité avec la plateforme Big Data GCP 3. Collaboration et transmission - Travailler avec l'équipe Data & IA (besoins métiers/techniques) et les équipes DevOps/Infrastructure (intégration au socle) - Documenter les choix techniques, architectures et bonnes pratiques - Former et accompagner les équipes internes sur les nouveaux outils

Contexte de la mission • Intégration d'une équipe en charge d'un portefeuille d'applications stratégiques • Accompagnement du responsable d'exploitation dans le pilotage des activités RUN • Coordination des différents acteurs métiers et techniques autour des applications • Contribution à l'amélioration continue des processus d'exploitation et de supervision Votre rôle au quotidien • Piloter le suivi des incidents, problèmes et actions correctives jusqu'à leur résolution • Animer les instances RUN et coordonner les échanges avec les parties prenantes • Produire les reportings, tableaux de bord et indicateurs de suivi d'activité • Participer à l'évolution des usages, des outils de supervision et des projets innovants Environnement technique • Exploitation applicative, RUN, MCO et mises en production • Jira, Confluence, SharePoint, Git/GitLab et outils DevOps CI/CD • Analyse des usages, dashboards, Matomo, ELK et culture Data • IA générative, Machine Learning, automatisation de tests (Playwright, Selenium)

Notre client, une joint-venture du secteur de la souveraineté numérique, opère un socle applicatif d'exploitation de données et d'IA mis à disposition de clients et partenaires utilisateurs. Au sein des Services Professionnels, vous prenez en charge l'intégration, le déploiement et l'administration de ce socle dans ses différentes configurations. Poste habilité, environnement classifié. Missions Assurer la livraison du socle applicatif dans ses différentes configurations (packaging, intégration, versionning) Gérer les activités de déploiement et le traitement des Faits Techniques en collaboration avec les équipes de développement Administrer les environnements Kubernetes et les composants du socle (micro-services, briques Big Data, environnements data science) Automatiser les tâches répétitives et les chaînes de déploiement (CI/CD, gestion de configuration) Mettre en place les stratégies de monitoring et assurer la supervision des environnements mis à disposition des clients et partenaires Participer à la résolution des incidents et à l'amélioration continue des processus DevOps Définir le planning de vos activités avec votre responsable et en assurer le reporting

Cette mission consiste à accompagner une équipe IT dans le suivi et l'industrialisation de projets de Machine Learning en intervenant sur l'intégration, le déploiement et l'optimisation de modèles algorithmiques. Le consultant contribuera à la structuration de projets ML/DL, à la mise en place de bonnes pratiques de développement Python, à l'intégration de conteneurs Docker, à l'administration des environnements de développement, ainsi qu'à la définition des chaînes CI/CD et des architectures Cloud. Il participera également aux échanges avec des interlocuteurs francophones et anglophones, apportera son expertise technique sur les technologies Big Data et MLOps et contribuera à la réussite des projets de transformation data et intelligence artificielle.

"Nous recherchons un consultant Data Scientist orienté ML Engineering, alliant une solide expertise en science des données et de fortes compétences en ingénierie logicielle et infrastructure. Le consultant interviendra sur des sujets variés au sein de la direction DATA, couvrant aussi bien le développement de modèles de machine learning que leur industrialisation et leur mise en production à grande échelle. Le profil recherché est capable de naviguer entre la conception de modèles IA/ML, la construction de pipelines de données robustes, et le déploiement de solutions scalables dans un environnement cloud moderne."

Contexte : Dans le cadre d'un programme stratégique de remédiation lancé à la suite d'un audit réglementaire portant sur les systèmes d'information d'une grande banque d'investissement, une équipe transverse IT recherche un Business Analyst IT pour intervenir sur un chantier dédié au Capacity Management. L'objectif est de renforcer les processus de gestion de capacité du système d'information afin de garantir la performance, la disponibilité et la scalabilité des applications critiques utilisées par les métiers de la Banque de Financement et d'Investissement (CIB). La mission s'inscrit dans un environnement transverse impliquant les équipes études, production, architecture, support et risques. Mission : Le consultant interviendra sur la définition et la mise en œuvre des processus de Capacity Management et sera notamment en charge de : Recueillir et analyser les besoins fonctionnels auprès des équipes IT et métiers. Traduire les exigences réglementaires et les plans d'action en spécifications fonctionnelles. Concevoir les modèles de capacity planning et définir les indicateurs de suivi (KPIs). Définir les besoins fonctionnels des tableaux de bord de supervision. Participer à la définition des seuils d'alerte et coordonner leur mise en œuvre avec les équipes de production. Concevoir les processus de suivi des incidents liés à la capacité. Définir la méthodologie d'évaluation de l'impact des évolutions de volumétrie sur les applications et l'infrastructure. Élaborer la stratégie et les scénarios de tests de capacité. Participer aux ateliers de recette et valider les livrables fonctionnels. Intégrer les contraintes de capacité dans les SLA/SLO. Identifier des cas d'usage autour de l'IA appliquée au Capacity Management. Assurer la coordination entre les équipes applicatives, production, architecture et développement.

Description des services à réaliser L'équipe Train Release Management (TRM) est responsable de la mise en œuvre et de la gestion des processus de release à travers les environnements de développement, de test et de production. Cela inclut la coordination de trois processus : la Gestion des Releases, la Gestion des Changements et la Gestion des Incidents. L'équipe travaille en collaboration avec tous les acteurs des projets de développement logiciel, en traduisant les besoins (releases trains, correctifs, incidents, bugs, BAU, vulnérabilités, demandes ad hoc, obsolescence) en une feuille de route détaillée des releases avec les rapports associés, et en améliorant continuellement chaque processus. Ce projet s'appuie sur la mise en œuvre de l'IA déjà en cours au sein de l'équipe, avec un accent sur l'automatisation, la gestion du contexte et le partage des connaissances appliqués aux activités de gestion des releases. L'objectif est d'améliorer l'efficacité individuelle et collective en intégrant des améliorations IA dans les processus TRM existants (planification des releases, coordination des changements, suivi des incidents, surveillance de l'éligibilité, reporting), tout en alignant les solutions avec les exigences de gouvernance et les bonnes pratiques du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Le service comprendra les éléments suivants : 1. Mise à l'échelle du framework IA pour l'équipe : L'ingénieur structurera et mettra à l'échelle le framework IA existant (agents, prompts, mémoire, méthodologie de cas d'usage) afin qu'il soit documenté, standardisé et utilisable par tous les membres de l'équipe. Cela inclut la structuration du dépôt Git partagé avec une organisation claire, des règles de contribution et des pratiques de contrôle de version, en veillant à ce que les cas d'usage suivent une approche cohérente, soient versionnés, testables et conformes aux normes SDLC et de gouvernance. 2. Processus opérationnels TRM assistés par l'IA : Le service fournira des solutions assistées par l'IA pour les processus clés de gestion des releases tels que la planification, le suivi des changements, le monitoring de la résolution des incidents, le reporting d'éligibilité, l'analyse des causes racines et les retours d'expérience. Cela inclut l'utilisation de GitHub Copilot pour automatiser les tâches répétitives, soutenir l'analyse et la prise de décision, améliorer la traçabilité et accroître l'efficacité opérationnelle. 3. Qualité et responsabilité : L'ingénieur sera garant de la qualité de tous les livrables assistés par l'IA, en intégrant des pratiques de validation et d'assurance qualité dans les solutions délivrées. Garantir la fiabilité et la responsabilité des résultats générés par l'IA fait partie intégrante du service. 4. Gestion du contexte et de la mémoire : L'ingénieur construira et maintiendra une base de connaissances structurée permettant aux outils IA d'opérer avec une pleine connaissance des processus, règles et données de référence TRM. Cela inclut la codification des définitions de processus, des règles de progression des trains, des workflows d'approbation des changements et des données de référence en formats lisibles par machine. La base de connaissances sera mise à jour selon un cycle régulier (révision bimensuelle). 5. Co-création et montée en compétences : L'ingénieur travaillera en collaboration avec l'équipe pour co-créer des standards, outils et documentations. Le service inclura du coaching, des conseils et des transferts de connaissances pour permettre à l'équipe d'adopter, maintenir et étendre les frameworks IA de manière autonome. 6. Mesure de la performance et reporting : L'ingénieur définira, automatisera et suivra les indicateurs clés de performance (KPIs) liés aux activités IA, et soutiendra la communication de l'impact de l'IA sur la productivité, la qualité et la réduction des risques. 7. Documentation et communication : Le service fournira une documentation claire et complète ainsi que des présentations pour mettre en valeur les frameworks IA, les solutions et les réalisations auprès des parties prenantes, dans un souci de transparence et d'amélioration continue. Livrables et Calendrier Livrables : Framework IA déployé à l'équipe : documenté, standardisé, avec dépôt Git structuré Implémentation de solutions IA pour les processus clés TRM (suivi des releases, coordination des changements, monitoring des incidents, reporting d'éligibilité, analyse des causes racines) Base de connaissances structurée, mise à jour bimensuellement Sessions de partage des connaissances, ateliers et supports de coaching Tableaux de bord de performance et suivi automatisé des KPIs Rapport final résumant les réalisations, lessons learned et recommandations

Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, un expert technique est recherché pour intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation. Intégré à une équipe existante, il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre d'une feuille de route de transformation (issue d'un audit/cadrage préalable), l'accompagnement et la formation des équipes d'exploitation, ainsi que la montée en compétence du Service Owner. Objectifs et livrables : • Assurer l'administration, le maintien en conditions opérationnelles (MCO) et la supervision des plateformes OpenShift AI / Kubernetes (workloads, namespaces, quotas, certificats, accès, patching, montées de version). • Traiter et suivre les incidents et les demandes de support. • Gérer l'infrastructure et la plateforme : clusters sur VMware et BareMetal, stockage (ODF), ressources GPU (NVIDIA, MIG Profiles), et réseaux (Ingress, Network Policies, exposition des services). • Administrer la brique OpenShift AI & MLOps : Data Science Projects, Workbenches, Model Serving (ModelMesh), pipelines ML et accompagnement des équipes Data Science. • Mettre en œuvre les actions d'automatisation, d'industrialisation, de GitOps et de CI/CD (Helm, ArgoCD, Tekton). • Accompagner la mise en œuvre de la roadmap de transformation et d'industrialisation de la plateforme. • Rédiger la documentation des procédures et des bonnes pratiques. • Former les équipes du RUN, accompagner le Service Owner et assurer le transfert complet de compétences. Compétences requises : • Expertise confirmée sur OpenShift et Kubernetes. • Expérience significative et indispensable sur OpenShift AI. • Solides compétences MLOps, architectures IA et gestion/optimisation des GPU (NVIDIA GPU Operator, MIG Profiles). • Maîtrise des composants MLOps : ModelMesh, Kubeflow / RHODS Pipelines, vLLM (apprécié). • Maîtrise des pratiques et outils d'automatisation, d'industrialisation et CI/CD : GitOps, ArgoCD, Helm, Tekton. • Compétences en observabilité : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki / Elastic. • Compétences en sécurité, gouvernance et gestion d'infrastructure : RBAC, OpenShift ACS, ACM (Advanced Cluster Management), Quay Enterprise, VMware, BareMetal, OpenShift Data Foundation (ODF).

En tant qu'Architecte AI, vous serez chargé(e) de : • Participer à la définition des architectures IA de référence : structurer les composants fonctionnels et techniques des systèmes Agentic AI, définir les standards d'architecture, les patterns d'orchestration et les principes d'industrialisation des solutions IA du Groupe. • Contribuer à la construction d'un Agentic AI Blueprint : formaliser les concepts clés des agents IA (goal management, memory, planning, reflection, tools orchestration), les principes de design (modularity, composability, security by design) et les architectures de référence pour les projets IA du Groupe. •

Senior Platform Engineer / DevOps OpenStack & AI-Assisted Engineering1. Contexte Dans le cadre du développement de sa plateforme cloud privée basée sur OpenStack, notre client recherche un(e) Senior Platform Engineer / DevOps pour rejoindre une équipe d'experts en charge de concevoir, industrialiser et exploiter une infrastructure cloud on-premise de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe senior responsable de l'infrastructure OpenStack, de la plateforme Kubernetes et des workflows GitOps qui supportent les services cloud de production. L'environnement de travail place l'AI-assisted engineering au cœur des pratiques d'ingénierie. L'utilisation quotidienne des LLM et des outils de développement assistés par IA (Claude Code, Cursor, agents de développement, génération de code et de tests, documentation automatisée, etc.) fait partie intégrante de la méthodologie de travail et constitue un véritable levier d'industrialisation. Cette mission offre une forte visibilité technique et une réelle capacité d'influence sur : l'architecture de la plateforme cloud ; la stratégie d'automatisation ; l'évolution des pratiques GitOps et Infrastructure as Code ; l'intégration des technologies d'IA dans les activités de Platform Engineering. Le poste s'inscrit dans un environnement fortement automatisé, orienté sécurité et exploitation de plateformes critiques. 2. Mission Au sein de l'équipe Platform Engineering, vous contribuerez à la conception, à l'automatisation et à l'exploitation d'une infrastructure cloud OpenStack hautement industrialisée. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer une infrastructure cloud OpenStack capable de s'installer et de se déployer de manière autonome. Développer et maintenir les infrastructures Infrastructure as Code avec Terraform et Ansible. Participer au développement de la plateforme Kubernetes ainsi qu'à l'amélioration des processus GitOps (FluxCD / ArgoCD). Administrer l'ensemble du cycle de vie des infrastructures de calcul : serveurs bare-metal ; firmware et BIOS ; provisioning matériel ; hyperviseurs ; nœuds de calcul virtualisés. Concevoir les mécanismes d'automatisation garantissant la disponibilité de la capacité, les mises à jour sans interruption et les opérations de maintenance. Développer des solutions favorisant l'auto-remédiation et l'auto-réparation de la plateforme. Mettre en œuvre des pratiques d'AI-assisted engineering pour accélérer : le développement ; la génération de tests ; la documentation ; la gestion des incidents ; les workflows d'ingénierie. Concevoir et maintenir une base de connaissances structurée destinée à alimenter les outils IA. Développer les tests fonctionnels, techniques, de performance et de sécurité. Documenter les solutions afin de faciliter leur déploiement et leur exploitation. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme à partir des retours utilisateurs et des données de supervision. Assurer un rôle de référent technique et accompagner les autres membres de l'équipe sur les sujets Platform Engineering, automatisation et IA.

Développeur Senior PYTHON DJANGO 480 e par j . - Réalisation d'analyses de sensibilité et de segmentations multivariées statistiques et d'optimisation (maximisation de vraisemblance, MSE, recherche bayésienne). - Conception d'un système , développement Python et Django - Développement d'un agent IA basé sur LLM pour automatiser des workflows métiers (gestion de fichiers, orchestration d'applications, import/export de données), réduisant les tâches manuelles répétitives et améliorant significativement la productivité. Bonne capacité d'adaptation Bonne présentation Bonne maitrise de Python et Django obligatoire 480 e par jour -