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Mission de 3 mois à temps plein, débutant le 1er octobre 2026 et se terminant le 31 décembre 2026, au sein de l'équipe « Digital Interface » . Elle vise à renforcer la plateforme iPaaS de l'entreprise, qui traite plus de 100 millions d'appels par mois dans un environnement critique. Contexte : Rejoindre l'équipe « Digital Interface » pour renforcer la plateforme iPaaS. Travailler dans un environnement critique traitant plus de 100 millions d'appels par mois. Participer à l'innovation en matière de gestion d'API et de sécurité. Responsabilités : Développer et faire évoluer les solutions d'intégration WebMethods. Assurer un support expert de niveau 3 (SN3), l'analyse des incidents et le diagnostic des causes racines. Concevoir des services transverses et industrialiser les capacités de la plateforme. Piloter des POC (Preuves de concept) pour l'IA Gateway, la sécurité et les nouvelles technologies d'intégration. Produire de la documentation technique, définir les bonnes pratiques et élaborer des guides d'architecture. Compétences appréciées : OpenShift, IAM (OIDC, OAuth2, Keycloak) et DevSecOps. Outils CI/CD (GitLab, Jenkins), Kafka, IBM MQ et outils de monitoring (ELK, Dynatrace). Expérience du Cloud (AWS/Hybride) et de la méthodologie SAFe.

Dans le cadre d'un projet de replatforming de la stack ELK vers OpenSearch, une migration de la plateforme actuelle est en cours, incluant un passage d'une architecture single-tier vers une architecture multi-tier. Cette évolution repose notamment sur : - La mise en place d'une infrastructure OpenSearch, dimensionnée pour supporter la volumétrie actuelle et les besoins futurs, - L'adaptation de la chaîne d'ingestion basée sur Kafka et Logstash, - La migration des composants existants (index, mappings, templates et dashboards) vers OpenSearch, - L'automatisation et l'industrialisation des déploiements via Ansible / AWX. Dans ce contexte, un renfort expert est recherché pour accompagner la mise en œuvre, l'optimisation de cette architecture, et disposant d'un retour d'expérience concret sur ce type de transformation. Une attention particulière est attendue sur Kafka, afin d'accompagner son administration, son optimisation et ses évolutions. La société devra fournir les prestations suivantes : - Audit de l'architecture existante. - Analyse des choix techniques mis en œuvre et identification des axes d'amélioration. - Apport d'expertise sur l'optimisation de la plateforme OpenSearch (performance, résilience, maintenabilité). - Expertise sur les environnements Kafka (administration des clusters, optimisation des flux, gestion des performances et accompagnement des évolutions) - Expertise Logstash (compatible OpenSearch) (pipelines, parsing, optimisation) - Contribution à la migration ELK vers OpenSearch (index, mappings, pipelines). - Industrialisation via Ansible / AWX. - Documentation et accompagnement des équipes. Localisation : Chartres Rythme : 2 jours de TT (Un mois sur site au début) Durée : Mission longue Langue : Français

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.

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

Description : Dans le cadre de la maintenance évolutive et corrective de son écosystème Salesforce (Sales Cloud, Experience Cloud et Marketing Cloud), IRP AUTO recherche un développeur Salesforce afin de renforcer ses équipes et de contribuer aux activités de développement et de test liées au maintien en condition opérationnelle (MCO). Missions : - Développer des évolutions et corriger les anomalies dans le cadre du MCO sur les modules Sales Cloud, Experience Cloud et Marketing Cloud - Participer à la rédaction et à la mise à jour de la documentation technique

Nous recherchons un(e) Développeur(euse) Backend Java Spring / JBoss pour renforcer notre équipe . Vous interviendrez sur la conception et le développement d'applications Java, la migration des applications legacy Jboss , ainsi que sur leur déploiement sur OpenShift, dans une architecture orientée micro-services. Vos missions : • Développer et maintenir des applications backend en Java et Spring Boot • Développer et maintenir des applications sur serveur d'application JBoss • Déployer les applications Java sous OpenShift : construction des manifests YAML (Deployment, Service, Route…) • Mettre en place et faire évoluer les pipelines CI/CD (Jenkins…) • Concevoir et implémenter des solutions dans une architecture micro-services • Participer aux revues de code et garantir la qualité des développements • Rédiger la documentation technique et communiquer avec les équipes projet 3. Compétences attendues (mots-clés à saisir un par un) • Java • Spring Boot • JBoss • OpenShift (déploiement, manifests YAML) • CI/CD • Jenkins • Architectures micro-services • API REST • Git • Docker 4. Savoir-être • Excellent communicant(e) • Excellentes qualités rédactionnelles • Rigueur • Autonomie • Esprit d'équipe • Esprit analytique et de synthèse

Dans le contexte de notre développement du centre de services, nous créons une nouvelle squad pour répondre aux besoins d'un grand compte international, leader du secteur du retail. Au sein d'une squad de 5 personnes, tes missions seront les suivantes : - Consacrer la majeure partie de ton activité au codage (estimation fixée à 80 % de ton temps de travail) - Utiliser l'Intelligence Artificielle au quotidien afin de t'appuyer efficacement dans l'écriture de ton code - Rédiger et structurer la documentation relative à l'ensemble des processus - Prendre une part active aux sessions de peer programming avec les autres membres de l'équipe - Réaliser et valider l'intégralité des phases de tests - Résoudre les dysfonctionnements et problèmes simples liés aux flux de données

ContexteDans le cadre d'un projet pour l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Ingénieur DevOps Cloud AWS pour renforcer une équipe technique en charge de la conception, du déploiement et de l'industrialisation des infrastructures Cloud. MissionsConcevoir, déployer et administrer des infrastructures Cloud AWS. Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD. Automatiser les déploiements et les opérations d'infrastructure. Développer et maintenir les infrastructures Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des environnements Docker / Kubernetes. Assurer la supervision, la disponibilité et la performance des plateformes Cloud. Mettre en place les bonnes pratiques de sécurité Cloud AWS. Participer à l'amélioration continue des processus DevOps. Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques de niveau avancé. Produire et maintenir la documentation technique. Collaborer avec les équipes développement, infrastructure, sécurité et architecture. Environnement techniqueAWS : EC2, S3, IAM, VPC, RDS, Lambda, CloudWatch, EKS… Terraform Docker / Kubernetes CI/CD : GitLab CI, Jenkins ou équivalent Git Linux Python / Bash Monitoring et logging Concepts DevSecOps Profil recherchéFormation supérieure en informatique ou équivalent. 5 ans d'expérience minimum sur des environnements DevOps / Cloud. Très bonne maîtrise de AWS. Solide expérience en Terraform / Infrastructure as Code. Bonne maîtrise des pratiques CI/CD. Expérience avec Docker et Kubernetes. Maîtrise de Linux et du scripting. Sensibilité forte aux problématiques de sécurité Cloud. Autonomie, rigueur et bonnes capacités de communication. Capacité à travailler dans des environnements techniques complexes. NationalitéNationalité française obligatoire. Informations complémentairesPoste : Ingénieur DevOps Cloud AWS Séniorité : Senior Démarrage : ASAP Localisation : À préciser Télétravail : À préciser Durée : Longue mission

Contexte Dans le cadre d'une augmentation de nos activités projets, nous avons actuellement un besoin à pourvoir sur Bordeaux (Secteur Mérignac Aeroport) : 1 dev d'environ 5 ans d'expérience. Livrables Code produit, TU, TI, chiffrage, conception Expérience 5 ans Compétences fonctionnelles et techniques : • Maitriser les principes d'architecture applicative • Capacité à s'adapter à l'écosystème du projet et acquérir rapidement les pratiques/normes du projet • Capacité à gérer et analyser des environnements hors production déployés sur une infrastructure Cloud • Niveau d'anglais standard (oral, écrit) • Connaissance d'un ou plusieurs domaines fonctionnels/métiers de la gestion commerciale : Commerce, Approvisionnement ou Facturation. • Outils : o Java / Spring o EmberJS / Angular o Postgresql o Cloud GCP (CloudSQL, K8S, Log, …) o AzureDevOps (Git, Sonarcloud, pipeline CI/CD, …) Compétences transverses : • Proactivité

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Application Observability Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la High-tech. Description🚀 Contexte de la missionAu sein d'un groupe spécialisé dans les logiciels et services pour les professionnels du patrimoine et de la finance, vous rejoignez l'équipe de transformation sous la direction de l'Application Observability Lead et du Head of IT Transformation. Dans le cadre de l'harmonisation de son paysage technique (regroupant près de 300 ingénieurs répartis dans plus de 20 équipes), l'entreprise déploie son socle d'observabilité autour de Grafana Cloud (Loki, Tempo, Faro, K6, OpenTelemetry, Prometheus). Après une phase pilote sur la partie outillage, l'enjeu principal consiste désormais à déployer ce socle sur une dizaine d'équipes (dont des applications critiques) tout en instaurant une vraie culture de l'observabilité et le modèle « you build it, you run it ». Pour porter ce projet d'envergure, nous recherchons un(e) Application Observability Engineer / Tech Lead Observabilité (H/F). Votre mission combinera le déploiement technique de la plateforme et l'accompagnement des équipes dans la structuration de leurs processus de gestion d'incidents. 🎯 Missions principales & Rôle1. Standardisation & Déploiement Grafana Cloud : Définir et déployer les standards d'observabilité sur Grafana Cloud : dashboards, monitoring applicatif (Kubernetes / EKS, VMs), supervision des bases de données (RDS), définition des SLOs/SLIs, règles d'alerting, synthetic monitoring, collecte et traitement des logs/traces. Adapter la stack aux besoins spécifiques des applications tout en garantissant la cohérence globale avec les normes de l'entreprise. Collaborer avec les équipes d'infrastructure Cloud pour assurer la collecte performante des métriques, traces et logs via les collecteurs (OpenTelemetry, Prometheus). 2. Coaching, Accompagnement & Culture DevOps : Réaliser l'état des lieux des pratiques et outils existants équipe par équipe, puis définir un plan de migration structuré. Accompagner progressivement une dizaine d'équipes applicatives (cadrage, configuration, tests, suivi). Former et sensibiliser les équipes d'ingénierie aux bonnes pratiques d'observabilité pour ancrer la responsabilité du suivi en production (« you build it, you run it »). 3. Structuration des Processus de Gestion d'Incidents : Accompagner la refonte des workflows de gestion d'incidents afin d'accélérer la détection et la résolution des anomalies avant tout impact utilisateur. Faire évoluer le modèle de suivi et d'escalade des alertes entre la DSI et les équipes projets. 🏁 ObjectifsPasser d'un monitoring subi à une observabilité proactive intégrée au cycle de vie applicatif. Déployer et généraliser le socle Grafana Cloud auprès d'une dizaine d'équipes clés. Responsabiliser les équipes projets sur le suivi de leurs applications en production et optimiser les délais de résolution d'incidents (MTTR).

ContexteDans le cadre d'une mission pour l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Ingénieur SecOps Cloud AWS afin de renforcer une équipe spécialisée dans la sécurité des environnements Cloud et l'industrialisation des pratiques DevSecOps. Missions principalesConcevoir et mettre en œuvre des solutions de sécurité sur AWS. Sécuriser les infrastructures Cloud et les flux réseau. Mettre en place et maintenir les bonnes pratiques Cloud Security / DevSecOps. Administrer et optimiser les mécanismes IAM : rôles, politiques, permissions et gestion des accès. Mettre en œuvre les contrôles de sécurité sur les environnements AWS. Automatiser les contrôles et remédiations de sécurité. Intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD. Participer à la sécurisation des environnements Docker / Kubernetes. Mettre en place et exploiter les solutions de monitoring, logging et détection. Analyser les vulnérabilités et piloter leur remédiation. Participer à la réponse aux incidents de sécurité Cloud. Réaliser des audits et contribuer à l'amélioration continue du niveau de sécurité. Produire la documentation technique et les procédures de sécurité. Collaborer avec les équipes Cloud, DevOps, Infrastructure, SOC et Cybersecurity. Environnement techniqueAWS : IAM, VPC, EC2, S3, CloudTrail, CloudWatch, GuardDuty, Security Hub, KMS, WAF… Terraform / Infrastructure as Code Docker / Kubernetes / EKS CI/CD : GitLab CI, Jenkins ou équivalent Linux Git Scripting : Python / Bash SIEM / SOC / Monitoring DevSecOps / Cloud Security Profil recherché

Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.

Contexte :Notre client est un éditeur de logiciels B2B international en forte croissance, présent sur plusieurs continents. Il renforce son équipe Revenue Operations pour accompagner ses équipes commerciales sur le périmètre nord-américain, avec un double enjeu de structuration des processus go-to-market et de fiabilisation de la donnée commerciale. Démarrage : 1er octobre 2026 Durée : 5 mois minimum, prolongation probable Localisation : Paris intra-muros. 4 jours par semaine sur site, 1 jour de télétravail maximum. Résidence en Île-de-France indispensable. Langue de travail : anglais courant indispensable, échanges quotidiens à l'écrit et à l'oral avec des équipes basées aux États-Unis Temps plein, 5 jours par semaine Missions principales :Processus go-to-market Décliner opérationnellement la stratégie go-to-market auprès des équipes commerciales et marketing Structurer et faire vivre les processus de pipeline, de prévision et de suivi de la performance commerciale Appuyer les commerciaux sur la modélisation tarifaire et la configuration des offres Donnée et outils Piloter la qualité de la donnée dans le CRM et identifier les gains d'efficacité opérationnelle Concevoir et déployer des automatisations légères et scalables sur le CRM et les outils commerciaux, marketing et de productivité, en s'appuyant sur les outils d'IA Analyse et coordination Produire les analyses de performance commerciale et les transformer en recommandations actionnables pour les équipes de vente et la direction Coordonner les sujets transverses entre les équipes ventes, marketing, customer success et finance Profil recherché :Formation supérieure : école de commerce, école d'ingénieurs ou équivalent universitaire 5 à 12 ans d'expérience en Revenue Operations, Sales Operations ou Business Analyse au service d'équipes commerciales Expérience confirmée en environnement éditeur de logiciels ou SaaS B2B en forte croissance Maîtrise de Salesforce indispensable, en administration fonctionnelle au quotidien : objets, règles de validation, automatisations, qualité des données Solide culture de l'analyse quantitative appliquée à la donnée commerciale : structuration et fiabilisation de jeux de données, Excel avancé, SQL apprécié Expérience concrète de la conception d'automatisations et appétence réelle pour les outils d'IA appliqués aux processus commerciaux Capacité à mener des sujets transverses avec plusieurs interlocuteurs métiers Anglais courant indispensable Nous recherchons un consultant autonome et rigoureux, à l'aise dans la communication avec des interlocuteurs de tous niveaux, du terrain au comité de direction.

Dans le cadre de l'évolution de son dispositif de cybersécurité et à la suite de la mise en place d'un SOC, notre client souhaite renforcer l'industrialisation de son environnement de détection et fiabiliser le test continu des règles de sécurité. La mission porte sur l'industrialisation de l'infrastructure et de la configuration de détection d'un SIEM Google SecOps (Chronicle), en s'appuyant notamment sur Terraform et GitLab CI/CD. La chaîne CI/CD est déjà en place : l'objectif n'est donc pas de repartir de zéro, mais de la finaliser, la fiabiliser et d'industrialiser la gestion, le déploiement et le contrôle des règles de détection. Le consultant interviendra directement au sein de l'équipe existante et devra également contribuer à sa montée en compétence sur Terraform et GitLab. Missions principales : Industrialiser l'infrastructure et la configuration de détection du SIEM Google SecOps / Chronicle. Documenter l'infrastructure existante : projets GCP, comptes de service, feeds d'ingestion, buckets, Pub/Sub, VPC, etc. Structurer et améliorer le code Terraform : création et utilisation de modules réutilisables, gestion des différents environnements / workspaces, maintien de bonnes pratiques Infrastructure-as-Code. Intégrer les étapes fmt, plan, validate et deploy dans les pipelines GitLab CI/CD. Faire évoluer et fiabiliser la chaîne CI/CD existante. Mettre en place un workflow versionné depuis Git avec mécanismes d'approbation. Migrer progressivement la configuration existante des règles et alertes vers une approche Infrastructure-as-Code / Detection-as-Code. Garantir la conformité et la traçabilité des changements : revue de plans, politiques, journalisation. Mettre en place une gestion des évolutions des règles via des mécanismes de Feature Request / Merge Request. Industrialiser les contrôles qualité dans les pipelines : lint, validation syntaxique des règles via les API SecOps, tests de non-régression sur des jeux de logs de référence, détection des règles trop bruyantes avant leur mise en production. Collaborer avec les analystes SOC afin de traduire leurs besoins de détection en règles industrialisées. Participer aux revues de code et diffuser les bonnes pratiques Detection-as-Code au sein de l'équipe. Accompagner l'équipe dans sa montée en compétence sur Terraform et GitLab CI/CD.

Contexte Acteur majeur de la gestion des droits d'auteur. Équipe composée d'un lead dev, deux développeurs et un data analyst. Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage, dans une démarche shift-left, pour aider à la rédaction des User Stories via les critères d'acceptance et la stratégie de recette Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements par des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes