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Le client recherche un architecte technique et infrastructure pour intervenir à Rennes dans un environnement en dual site. La mission s'inscrit dans un contexte d'architecture, d'exploitation et d'évolution d'un parc de 1500 serveurs virtualisés, avec des infrastructures Linux et Windows et des environnements applicatifs, bases de données et stockage variés. Missions : - Rédiger les propositions commerciales associées aux besoins d'architectures - Réaliser les études de choix d'architecture et proposer les solutions adaptées - Présenter les solutions d'architecture aux parties prenantes - Participer au comité d'architecture client - Participer au lancement et à la qualification des activités en mode SAFe - Rédiger les spécifications générales et détaillées, HLD, LLD et dossiers d'architecture technique - Élaborer les dossiers d'architecture CI/CD autour de Kubernetes, GitLab, Jenkins, Nexus, SonarQube et Ansible Automation Platform - Élaborer les dossiers d'architecture pour l'infrastructure du SI - Élaborer les dossiers d'architecture pour l'infrastructure Data Science - Élaborer les dossiers d'architecture pour l'hébergement des applicatifs en environnement microservices Spring Boot - Organiser et définir les points techniques avec l'ensemble des TMA partenaires - Définir les normes et les standards d'exploitation - Élaborer les règles de sécurisation des environnements Linux à partir des recommandations ANSSI Profil attendu : Architecte technique et infrastructure senior disposant d'une expertise en architecture et d'une expérience confirmée des environnements Linux. Une proximité avec le site de Rennes est nécessaire, avec trois jours par semaine sur site et deux jours de télétravail. L'environnement comprend notamment Kubernetes, GitLab, Jenkins, Nexus, SonarQube, Ansible Automation Platform, Spring Boot, MariaDB, MongoDB, Vertica, Oracle et NetApp.

Vos missions **Exploitation & Administration OpenShift AI** - Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI - Traitement des incidents et demandes de support - Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift - Patching et montées de version - Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements - Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme **Infrastructure & Plateforme** - Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal - Gestion des ressources GPU - Administration du stockage et de la persistance des données - Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services) **OpenShift AI & MLOps** - Administration des Data Science Projects et Workbenches - Gestion des services de Model Serving (ModelMesh) - Déploiement et exploitation de pipelines ML - Optimisation des ressources GPU pour les usages IA - Accompagnement des équipes Data Science et IA **Automatisation & Industrialisation** - Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD - Déploiement d'applications via Helm - Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton - Automatisation des opérations récurrentes - Participation aux projets de transformation de la plateforme **Formation & Accompagnement** - Formation des équipes en charge du RUN - Montée en compétence du Service Owner - Documentation des procédures et bonnes pratiques - Transfert de connaissances vers les équipes d'exploitation

Au sein du département Model Risk Management d'un acteur majeur du secteur financier, qui veille à la qualité et à la pertinence des modèles développés dans le groupe ainsi qu'au suivi du risque de modèle, nous recherchons un consultant pour renforcer les activités de validation indépendante (2ᵉ ligne de défense). L'équipe est notamment en charge de réaliser des benchmarks afin de tester les limites des modèles des entités auditées, incluant les modèles de data science et d'intelligence artificielle. Le consultant sera amené à : ▪ Réaliser la validation indépendante de modèles statistiques, de machine learning et d'IA générative ▪ Étudier et implémenter des benchmarks sur des systèmes multi-agents basés sur des LLM, dans le cadre de cas d'usage bancaires ▪ Analyser la performance, la stabilité et l'explicabilité des modèles ▪ Caractériser les erreurs, biais et limites des modèles évalués ▪ Documenter les travaux de validation et contribuer aux référentiels de gouvernance des modèles ▪ Restituer les conclusions auprès des équipes de modélisation et des instances de contrôle

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé capable d'intervenir de manière autonome sur des problématiques de machine learning appliquées à des enjeux métier. Le consultant intégrera un environnement technique exigeant, en collaboration étroite avec les équipes métiers. Il interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de pipelines de machine learning / deep learning répondant aux cas d'usage métier (scoring, prédiction, classification, détection d'anomalies) ▪ L'exploration et la préparation des données, le feature engineering ▪ La comparaison de différentes architectures et approches afin d'identifier les modèles les plus adaptés ▪ La conception de métriques d'évaluation adaptées aux cas d'usage, l'analyse des performances et la caractérisation des erreurs ▪ La mise en place de mécanismes de score de confiance et de gestion de l'incertitude ▪ L'industrialisation des modèles en environnement conteneurisé et le suivi des expérimentations (MLOps) ▪ La restitution des travaux auprès d'interlocuteurs techniques et métiers

Dans le cadre du déploiement à grande échelle des solutions d'IA générative et agentique d'un grand compte, nous recherchons un AI Platform Engineer pour construire et opérer la plateforme mutualisée qui héberge l'ensemble des cas d'usage IA du groupe. Au sein de l'équipe plateforme, le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et l'exploitation de la plateforme IA interne mise à disposition des équipes de développement et de data science ▪ Le déploiement et la configuration des services d'infrastructure nécessaires aux cas d'usage IA (environnements d'inférence, GPU, stockage objet) ▪ L'intégration et l'administration des gateways LLM donnant accès aux modèles (internes et fournisseurs externes) ▪ La mise en place des mécanismes de quotas, de gestion des accès et de facturation interne des usages IA ▪ L'industrialisation des services de la plateforme : templates, self-service, documentation ▪ Le maintien en condition opérationnelle : supervision, gestion des incidents, capacity planning ▪ La contribution aux choix d'architecture pour une exploitation industrielle durable

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : SRE DevOps IA/ML H/F 📍 Lieu : Paris (75) ou Rennes (35) 🏠 Télétravail : Flexible 📝 Contrat : Portage ou CDI 💸Rémunération : 45k-50k 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du numérique engagé dans le développement et l'industrialisation de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Dans un contexte de transformation technologique et d'accélération des usages IA, les enjeux portent sur la fiabilisation, l'automatisation et l'optimisation des plateformes techniques supportant les produits et services stratégiques de l'entreprise. En tant que SRE DevOps IA/ML, tu interviens au cœur d'environnements critiques où la disponibilité, la performance et la résilience des plateformes sont essentielles pour accompagner les équipes Data, IA et Développement. Tu auras pour missions de : Concevoir, déployer et maintenir les infrastructures nécessaires aux plateformes IA/ML. Industrialiser et automatiser les processus de déploiement, d'exploitation et de supervision. Garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services critiques. Mettre en œuvre les pratiques Site Reliability Engineering (SRE) afin d'améliorer la fiabilité des plateformes. Participer à l'optimisation des environnements d'entraînement et d'exécution des modèles de Machine Learning. Déployer et maintenir les solutions de monitoring, d'observabilité et d'alerting. Collaborer avec les équipes Data Science, IA et Développement pour industrialiser les chaînes de traitement et de déploiement. Participer à la gestion et à la résolution des incidents complexes. Contribuer à l'amélioration continue des plateformes, outils et processus. Rédiger et maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. 🧰 Stack technique : DevOps & Automatisation : Git, CI/CD, Ansible, Terraform. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, monitoring et alerting. IA / Machine Learning : plateformes d'entraînement, de déploiement et d'exploitation de modèles IA/ML. Systèmes : Linux. Scripting : Python, Bash.

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : SRE DevOps IA/ML H/F 📍 Lieu : Paris (75) ou Rennes (35) 🏠 Télétravail : Flexible 📝 Contrat : Portage ou CDI 💸Rémunération : 45k-50k 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du numérique engagé dans le développement et l'industrialisation de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Dans un contexte de transformation technologique et d'accélération des usages IA, les enjeux portent sur la fiabilisation, l'automatisation et l'optimisation des plateformes techniques supportant les produits et services stratégiques de l'entreprise. En tant que SRE DevOps IA/ML, tu interviens au cœur d'environnements critiques où la disponibilité, la performance et la résilience des plateformes sont essentielles pour accompagner les équipes Data, IA et Développement. Tu auras pour missions de : Concevoir, déployer et maintenir les infrastructures nécessaires aux plateformes IA/ML. Industrialiser et automatiser les processus de déploiement, d'exploitation et de supervision. Garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services critiques. Mettre en œuvre les pratiques Site Reliability Engineering (SRE) afin d'améliorer la fiabilité des plateformes. Participer à l'optimisation des environnements d'entraînement et d'exécution des modèles de Machine Learning. Déployer et maintenir les solutions de monitoring, d'observabilité et d'alerting. Collaborer avec les équipes Data Science, IA et Développement pour industrialiser les chaînes de traitement et de déploiement. Participer à la gestion et à la résolution des incidents complexes. Contribuer à l'amélioration continue des plateformes, outils et processus. Rédiger et maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. 🧰 Stack technique : DevOps & Automatisation : Git, CI/CD, Ansible, Terraform. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, monitoring et alerting. IA / Machine Learning : plateformes d'entraînement, de déploiement et d'exploitation de modèles IA/ML. Systèmes : Linux. Scripting : Python, Bash.

Rejoignez une grande maison du secteur du luxe en tant que Data Engineer GCP. Vous intégrerez une équipe moderne et ambitieuse travaillant sur l'infrastructure et l'orchestration de données critiques, dans un environnement cloud-natif structuré autour de Google Cloud Platform. Vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Votre expertise en BigQuery, Terraform et DBT sera centrale pour garantir la qualité, la scalabilité et l'efficacité des solutions d'ingestion et de transformation de données. Vous collaborerez étroitement avec les équipes data science et analytics pour fournir des données fiables et bien structurées, tout en contribuant à l'évolution de l'architecture technique et des bonnes pratiques au sein de l'équipe. Le projet s'inscrit dans une démarche d'optimisation et de modernisation de la plateforme de données, en suivant une méthodologie Agile. Vous participerez à des sprints réguliers, contribuerez à la documentation technique et serez impliqué dans les revues de code et les améliorations continues de la base de code. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT haute performance en DBT, optimisés pour BigQuery - Gérer l'infrastructure cloud (GCP) en tant que code via Terraform, en respectant les principes d'Infrastructure as Code - Optimiser les requêtes BigQuery et les modèles de données pour performance et coût - Assurer la qualité et la fiabilité des données ingérées et transformées - Documenter les architectures, les processus et les solutions mises en place - Collaborer avec les data analysts et data scientists pour comprendre les besoins métier - Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'équipe - Maintenir et monitorer les pipelines en production, gérer les incidents et les améliorations Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique Data pour un acteur majeur du secteur du Luxe, nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe travaillant sur des problématiques de prévision et d'aide à la décision. La mission porte notamment sur des enjeux de forecast de nouveaux produits, avec des prévisions réalisées à une maille fine, notamment au niveau SKU. L'objectif est à la fois de développer des modèles performants et de travailler dans une véritable logique d'industrialisation, afin de permettre leur utilisation à grande échelle dans un environnement Data moderne. La connaissance des problématiques propres au Retail est particulièrement importante pour comprendre les enjeux métiers associés aux prévisions de ventes et aux nouveaux produits. Avantages de la mission : • Mission longue au sein d'un acteur majeur du Luxe • Problématiques Data Science concrètes avec un fort impact métier • Sujets de forecasting à grande échelle et à une granularité fine • Environnement technique moderne autour de Databricks et Spark • Travail sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de leur conception jusqu'à leur industrialisation • Volumes de données importants et problématiques Data complexes • Environnement combinant Data Science, Retail et enjeux business • Organisation hybride avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine • Mission basée à Paris

Expérience5 ans minimum en Data Engineering 🚀 DémarrageDès que possible – au plus tard fin septembre 2026 🏠 Télétravail2 jours de télétravail / semaine 3 jours de présence obligatoire sur site / semaine 🎯 Contexte de la missionAu sein de la Direction des SI Mutualisés, l'équipe DataLab intervient sur les périmètres Data & Analytics dans le cadre du programme de transformation du SI du Groupement Les Mousquetaires. Le consultant intégrera la Data Factory, qui regroupe les équipes Data de la Stime et des métiers. Cette organisation a pour objectif de concevoir et déployer des produits Data, BI, Analytics et Data Science à destination des fonctions support, des équipes logistiques, des magasins et des consommateurs. Dans un contexte de passage à l'échelle et d'industrialisation des pratiques Data, vous rejoindrez une Squad Supply / Logistique, en charge du développement de cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Data basée sur Microsoft Azure et Databricks. 🎯 Description de la missionNous recherchons un Data Engineer Confirmé / Senior, polyvalent et opérationnel, disposant d'une solide expertise sur : Azure Databricks Apache Spark Python SQL Le consultant devra également avoir une forte appétence pour l'analyse de données et être capable d'intervenir sur les activités de QA et de testing, afin de garantir la qualité et la fiabilité des livrables de la Squad. Une expérience sur Power BI ainsi qu'une première expérience dans un environnement Supply Chain / Logistique seront fortement appréciées. 🔧 Missions principalesRecueillir et analyser les besoins Data Réaliser des analyses de données Concevoir et développer des pipelines de données Transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake Développer des notebooks Databricks pour les traitements avancés Concevoir et optimiser les traitements Data Mettre en œuvre des solutions de Cloud Data Warehousing Optimiser les requêtes SQL et réaliser le tuning des traitements Rédiger la documentation technique : dossiers d'analyse technique, release delivery notes, etc. Participer aux revues de code Garantir l'application des bonnes pratiques de développement Concevoir et exécuter les tests unitaires Réaliser les activités de QA / testing des pipelines développés par les autres Data Engineers de la Squad Concevoir et maintenir des tableaux de bord Power BI Livrer les développements dans un environnement DevOps / CI-CD Participer à l'amélioration continue des pratiques Data Engineering 🧩 Compétences techniques requisesCompétenceExpérience minimaleExpérience Data Engineering5 ansAzure3 ansDatabricks3 ansSpark3 ansPython5 ansSQL5 ansCI/CD – Azure DevOps3 ansAgile / JIRA1 an ⭐ Compétences appréciéesPower BI Expérience Supply Chain / Logistique Data Lake / Cloud Data Warehouse Optimisation et performance des traitements Data QA / Data Quality / Testing Environnement Agile à l'échelle

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Missions principales • Prendre en charge la responsabilité des produits data de pilotage et de suivi des services GenIA déployés • Être l'interlocuteur des métiers pour recueillir et formaliser leurs besoins : catalogue d'indicateurs, reportings attendus, définition des KPI • Concevoir, industrialiser et fiabiliser les indicateurs de pilotage (usage, performance, qualité, ROI des services GenIA…) • Structurer, modéliser et documenter les données nécessaires au pilotage (sources, flux, data flow) • Construire et maintenir les dashboards de suivi (Streamlit) • Mettre en œuvre et fiabiliser les pipelines de données associés (collecte, transformation, contrôle qualité) • Contribuer à la montée en maturité data de l'équipe : bonnes pratiques, documentation, capitalisation des connaissances Passage de connaissance En début de mission, un passage de connaissance sera organisé avec le sachant actuel afin d'assurer la continuité et la bonne appropriation du périmètre existant. Ce passage de connaissance portera notamment sur les services suivants : • Genflux • Genprest • Genindemn • Dispositif de contrôle • (liste non exhaustive, à compléter selon le périmètre des services GenIA déployés au moment du démarrage de la mission) Livrables attendus • Catalogue d'indicateurs de pilotage des services GenIA, validé avec les métiers • Dashboards de suivi opérationnels • Pipelines de données documentés et industrialisés • Documentation de la donnée (sources, modèle, flux) Profil recherché Formation Bac+5 en informatique, data science, data engineering ou équivalent, avec une expérience confirmée sur un poste de Data Analyst / Data Engineer (5 ans minimum), idéalement acquise dans un environnement assurantiel, bancaire ou réglementé. Compétences techniques • Excellente maîtrise de SQL et Python • Expérience en modélisation de données et architectures data (modèle en étoile, flocon, data vault…) • Connaissance des environnements data modernes : Snowflake, Azure Storage, SQL Server • Pratique de DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker • Connaissance d'un outil de dataviz, idéalement Qlik Sense ou Streamlit • Une première expérience sur des cas d'usage IA générative serait un plus Qualités personnelles • Forte aisance relationnelle : capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers non techniques et à vulgariser les enjeux data • Autonomie, rigueur et sens de l'organisation • Appétence pour les environnements structurés en transformation Modalités de la mission Durée de la mission : 3 mois, reconductible Télétravail: 2 jours maximum par semaine Passage de connaissance : Prévu en début de mission avec le sachant actuel (Genflux, Genprest, Genindemn, dispositif de contrôle…) Date de démarrage souhaitée : ASAP Lieu de mission :Lyon Compétences / Qualités indispensables : python, sql Compétences / Qualités qui seraient un + : IA Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Nous recherchons un Data Analyst Senior pour rejoindre une équipe Data au sein d'un environnement Produit / Risk Management, avec un fort enjeu autour de l'analyse de données, du monitoring et de l'amélioration de processus de recouvrement. Vos principales missions : • Monitorer quotidiennement les produits, services et jobs en production • Construire des reportings et dashboards pertinents • Analyser les comportements clients et identifier des pistes d'amélioration • Investiguer les anomalies, rechercher leurs causes et faire remonter les alertes • Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Métier, Tech et Data Science • Restituer des analyses complexes de manière simple, claire et compréhensible • Participer aux rituels Agile : Daily, Demos, Refinements… Environnement technique : • Power BI – expertise attendue • SQL – expertise attendue • Python – véritable plus pour réaliser des analyses poussées • Snowflake • Excel / PowerPoint • Environnement Agile

Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

MissionRecueillir et analyser les besoins métiers afin de proposer des solutions data adaptées. Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et rapports décisionnels sous Power BI. Réaliser des analyses avancées pour identifier des tendances et faciliter la prise de décision. Exploiter et transformer les données sur Google Cloud Platform, notamment avec BigQuery, Composer et DBT. Modéliser, structurer et organiser les différents gisements de données. Concevoir et industrialiser des traitements et algorithmes d'analyse de données. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données utilisées. Restituer les résultats de manière claire auprès des équipes métiers et du management. Contribuer au développement de nouveaux usages mêlant Business Intelligence et Data Science. Mission basée à Aix-en-Provence, prévue jusqu'au 31 décembre 2026