Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte La DSI Retraite Complémentaire cherche à structurer ses projets de valorisation des données et à innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA est en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA génératives pour l’ensemble des 1000 collaborateurs internes et des prestataires de services de la fédération Agirc-Arrco . Elle assure la mise en service et la maintenance d’un Hub et d'un portail IA permettant : de mettre à disposition sur le poste de travail de chaque collaborateur des assistants d’IA pré-paramétrés par typologies d’usage et par types de droits de permettre à chaque utilisateur du portail IA de fabriquer de nouveaux assistants qui pourront être mis à disposition d’autres collaborateurs (logique Marketplace avec droits d’accès) de permettre l’accès en direct à des IA depuis des logiciels tiers de l’entreprise (CRM, IDE Développement…) ou depuis des applicatifs métiers via appel d'API de mettre à disposition des modules de formation web aux bons usages de l’IA ainsi qu’une FAQ pour accompagner les utilisateurs du portail IA D’un point de vue technologique, l’équipe s’appuie actuellement sur le cloud Microsoft AZURE et sur une solution open source pour le portail IA ( RAISE ) basée sur : Python React Langchain Langgraph Postgresql Pgvector Docker Au cours de la mission, l'hébergement du portail IA sera amené à basculer on-premise .

Contexte de la mission Le projet iPilot offre aux utilisateurs des fonctionnalités de reporting et d’analyse de données, permettant de consolider et de restituer de manière fiable les données de CCMA. Il s’agit d’une équipe d’environ dix personnes composée d’un chef de projet Scrum Master, d’un Product Owner (Business Analyst), de développeurs BI, DevOps, et d’un Lead Technique. L’application iPilot existe depuis plus de six ans. Les deux dernières années ont été consacrées à des travaux de nature technique. Nous souhaitons effectuer une refonte de nos tableaux de bord afin d’améliorer l’application. Cette démarche consistera à partir de l’existant, à le challenger en collaboration avec les représentants des utilisateurs, et à proposer des évolutions pour mieux répondre à leurs besoins. Objectifs et livrables Le consultant décisionnel en Business Intelligence intervient principalement selon trois axes : Analyser les besoins fonctionnels et techniques afin de concevoir une architecture de données adaptée et performante. Modéliser et enrichir les datawarehouses et datamarts. Produire des rapports destinés aux métiers, en accompagnant ou formant les utilisateurs dans leur exploitation. Il peut, si nécessaire, s’appuyer sur des référents techniques pour les composants sortant d’un cadre BI classique—tels que les clusters Big Data, NoSQL, ou l’absence d’ETL pour l’intégration des données. Ses qualités personnelles essentielles incluent : Autonomie, rigueur et capacité à proposer des solutions. Adaptabilité et esprit d’équipe. Compétences analytiques et synthétiques. Spécialisé en datavisualisation, il sera chargé de créer ou d’améliorer des tableaux de bord, ainsi que d’interagir avec les utilisateurs pour affiner leurs besoins. Une expérience d’au moins 5 ans dans le domaine est requise. La maîtrise de Tableau constitue un atout supplémentaire. Activités principales : Analyser les besoins fonctionnels et techniques. Localiser les sources de données pertinentes pour répondre aux besoins. Développer les processus d’intégration de données. Modéliser et enrichir les datawarehouses et datamarts. Produire des rapports et tableaux de bord clairs, compréhensibles et adaptés aux exigences métier. Vérifier la qualité et la performance des livrables. Participer aux activités et cérémonies de l’équipe de développement en mode Agile. Activités secondaires : Mettre à jour la documentation applicative.

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

Dans un environnement de production critique lié à la gestion d'équipements réseaux (accès et routage), vous intervenez en tant que Référent Système N3 . Votre mission est de piloter l'évolution et la sécurisation des infrastructures de supervision. Vos missions principales s'articulent autour du Build et du Run : Pilotage de Mini-Projets (Build) : Concevoir et réaliser les stratégies de migration pour traiter l'obsolescence système (authentification, logs, bastions d'accès). Ingénierie de Migration : Mettre en œuvre des solutions techniques pour garantir la continuité de service lors des bascules (double run, switch d'IP, migration de comptes). Maintien en Condition Opérationnelle (Run) : Assurer le support de niveau 3 et l'évolution des services critiques ( Rsyslog, Tacacs, OpenSSH ). Automatisation & Scripting : Maintenir et adapter l'outillage existant (principalement en Perl et Bash ).

Nous recherchons pour l’un de nos clients un(e) "Ingénieur NetDeVOps (H/F)" Missions: Contribuer aux actions d'automatisation et de fiabilisation ; Opérer les revues de code ; Opérer la veille technologique ; Réaliser des présentations techniques ; Traiter tant les aspects techniques et fonctionnels et intervenir sur l’ensemble des environnements de l’intégration à la production y compris dans le cadre de projets. Développement des API d’automatisation des services Réseaux et Sécurité (Back) MCO Source de vérité (Nautobot) Réalisation de playbooks ansible (via AAPv2)

Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

Le datalake est utilisé comme une data plateforme pour les équipes IT et métiers. L'objectif de la mission est d'assurer le rôle de Data Engineer de ce datalake : Gestion de la production Gestion de la dette technique Revoir l'architecture actuelle et proposer des évolutions Développements liés aux projets Description : Mettre en place la collecte et la mise à disposition des données au sein de l’entreprise Industrialiser et mettre en production des traitements sur les données (par exemple : mise à disposition de tableaux de bords, intégration de modèles statistiques) en lien avec les équipes métiers et les équipes qui les analysent Activités et tâches : Acheminement de la donnée Mise à disposition de la donnée aux équipes utilisatrices Mise en production de modèles statistiques Suivi de projet de développement Développement job spark Traitement et ingestion de plusieurs formats des données Développement des scripts Développement et Implémentation des collectes de données, des jobs de traitement et Mapping de données Développement des moyens de restitution via génération de fichier et ou API & Dashboarding Collecter toutes les données et les fournir aux clients en tant qu'API ou fichiers Développer de pipelines d'ingestion à partir de différentes sources (streaming et batch) ainsi que des spark jobs le prétraitement des données et calcul des indicateurs de performance (KPI) Développer des API génériques d’ingestion et de traitement de données dans un environnement HDP Participer à la conception, mise en place et administration de solutions Big Data Participation à l’installation, administration et configuration des Hadoop clusters. Mise en place en Spring Boot des services d'extraction de data du système legacy (tera data), la data sera par la suite envoyée au data lake via des topics Kafka Normalisation et agrégation des données afin de produire les rapports sous forme de Business View

Nous recherchons un Data Engineer pour industrialiser un prototype d’application existant. Le projet implique une forte dimension infra et scalabilité , avec l’objectif de passer d’un prototype à une architecture robuste, maintenable et industrialisée. Le candidat interviendra également sur des sujets de refonte de la codebase et de préparation du déploiement en infrastructure as code . 🎯 Missions principales Industrialiser un prototype d’application data en environnement SaaS Revoir la codebase existante pour anticiper les enjeux de scalabilité Concevoir et mettre en place une architecture data robuste et évolutive Participer à la mise en place d’une approche Infrastructure as Code Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables Travailler sur des problématiques d’architecture cloud et d’industrialisation Collaborer avec des interlocuteurs techniques (profil très orienté tech) 🛠 Stack technique Cloud : AWS (GCP apprécié mais non obligatoire) IaC : Terraform Orchestration : Airflow Langage : Python Environnement : SaaS / Data Engineering / Infra scalable

Mon client recherche un Développeur/DevOps expérimenté pour mener la refonte complète d’un outil interne utilisé pour calculer les coûts d’infrastructure technique, dans un contexte Cloud Services, Finance et Operations. Le consultant devra concevoir, développer, industrialiser et documenter un nouvel outil robuste, moderne, maintenable et conforme aux standards internes. Compétences techniques requises Python (maîtrise solide) Développement d’API (design + implémentation) Bonnes pratiques : tests unitaires , versioning, code review Culture DevOps : CI/CD, monitoring, gestion de configuration Connaissance CMDB appréciée Sensibilité finance IT (coûts, budgets, chargeback) Compétences fonctionnelles & soft skills Capacité à analyser un besoin et rédiger des specs fonctionnelles & techniques Autonomie forte, proactivité, sens de l’organisation Communication FR/EN (écrit + oral) Capacité à travailler avec plusieurs équipes : finance, ITSM, cloud, architecture… Livrables attendus Spécifications fonctionnelles et techniques Maquettes/API mocks Versions successives du nouvel outil Documentation utilisateur + guide de maintenance Suivi hebdomadaire de l’avancement

Dans le cadre du développement d’un nouveau système de détection automatisée d’objets d’intérêt sur des images satellites, nous recherchons un développeur back-end Python expérimenté. Ce projet stratégique vise à concevoir une nouvelle plateforme indépendante de l’application historique existante, avec une attention particulière portée à la robustesse et à la scalabilité de l’architecture dès les premières phases. Vous interviendrez au sein d’une petite équipe de développement composée de trois ingénieurs, dans un contexte où les choix techniques et l’architecture du système auront un impact structurant pour les évolutions futures de la solution. Les principales responsabilités incluent la conception et le développement d’API REST en Python (FastAPI), la modélisation et l’optimisation de bases de données — principalement PostgreSQL — ainsi que la structuration des fondations techniques d’un système destiné à monter en charge. Vous participerez également à l’automatisation des déploiements via des outils de conteneurisation et de CI/CD, et contribuerez à la mise en place de tests automatisés et à l’amélioration continue de l’architecture applicative

💼 Mission : Vous rejoignez une équipe transverse stratégique pour garantir l'excellence opérationnelle d'un écosystème digital majeur. En tant que SRE, votre rôle est d'apporter une expertise technique pointue pour scaler les services et soutenir les équipes Produit. Vos responsabilités principales : Ingénierie de la Fiabilité (SRE) : Piloter l'amélioration continue de la stabilité, de la performance et de la résilience de la plateforme. Culture SLO/SLI : Accompagner les squads produits dans la définition et le suivi de leurs indicateurs de service (Service Level Objectives/Indicators). Automatisation & Réduction du Toil : Identifier et déployer des outils (IaC) et scripts pour réduire les tâches répétitives et augmenter l'efficacité opérationnelle. Observabilité avancée : Renforcer le diagnostic proactif via la mise en place de métriques, logs et tracing pour anticiper les incidents. Expertise & Conseil : Assister les équipes dans l'adoption des meilleures pratiques (Infrastructure, Sécurité, Gestion des changements).

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Dans le cadre du développement de son usine digitale orientée Data , notre client recherche 6 Data Engineers expérimentés afin d’accélérer la mise en œuvre de cas d’usage sur la plateforme Databricks. 📍 Localisation : France / Remote 📅 Démarrage : ASAP

Développement Backend Concevoir et développer des fonctionnalités en Java (17+) Produire un code performant, maintenable et testable Interagir avec les bases de données (SQL, JDBC, ORM) Participer à la conception et à l’évolution des architectures applicatives Gérer les mises à jour de schémas SQL et développer des requêtes CRUD Développement Frontend Développer des interfaces utilisateur en React / JavaScript / TypeScript Contribuer à l’évolution de l’architecture front-end Qualité & Industrialisation Mettre en place et maintenir des tests unitaires et d’intégration Participer au refactoring et à l’amélioration continue du code Contribuer aux pipelines CI/CD (Jenkins) Utiliser des outils d’intelligence artificielle pour améliorer la productivité et la qualité du code Collaboration & Documentation Rédiger une documentation claire (interfaces, workflows) Travailler en méthodologie Agile Collaborer avec les équipes techniques et métiers ·

Dans le cadre de sa transformation digitale je cherche un Expert en Administration de Bases de Données pour renforcer une équipe technique pour la gestion des bases de données en production, principalement MS SQL Server, dans un environnement hybride incluant des services cloud (AWS et Azure). L’objectif est de garantir une gestion optimale, sécurisée et évolutive des bases de données, tout en automatisant un maximum de processus grâce à des scripts et à des outils de surveillance. L'expert en bases de données jouera un rôle clé dans l'optimisation des performances des systèmes, la mise en place de solutions de sécurité robustes et l'intégration de pratiques DevOps pour améliorer les cycles de développement et de déploiement. Réalisations attendues : Le consultant sera chargé de plusieurs missions, notamment : Gestion des bases de données MS SQL Server : Conception, administration et optimisation des bases de données MS SQL Server en environnement de production, avec un focus sur la gestion des performances, la disponibilité et la capacité. Automatisation des tâches administratives : Développement de scripts (Bash, Python, PowerShell) pour automatiser les tâches courantes comme les sauvegardes, la gestion des logs, et les mises à jour des bases de données. Surveillance des bases de données et de l'infrastructure : Mise en place et gestion d'outils de surveillance (Zabbix, Prometheus, Grafana, OEM) pour suivre la santé et les performances des bases de données en temps réel, avec des alertes proactives pour gérer les incidents. Sécurisation des bases de données : Gestion des rôles et permissions, mise en place de stratégies de chiffrement et d’audit pour garantir la confidentialité et la conformité des données. Déploiement continu (CI/CD) : Implémentation et gestion des processus CI/CD via Azure DevOps pour automatiser le déploiement des bases de données, en intégrant des bonnes pratiques DevOps. Gestion des services PaaS sur les clouds Azure et AWS : Gestion des bases de données PaaS sur Azure (Azure SQL Database, Managed Instances) et AWS (RDS), y compris leur configuration, optimisation et supervision. Technologies demandées : Bases de données : MS SQL Server PaaS : Azure SQL Database, Azure Managed Instances, AWS RDS Scripting et Automatisation : Bash Python PowerShell Surveillance et Monitoring : Zabbix Prometheus Grafana OEM Cloud : Azure : Azure SQL Database, Managed Instances AWS : AWS RDS CI/CD : Azure DevOps (pour l'intégration continue et le déploiement) Sécurité des bases de données : Chiffrement de données : Transparent Data Encryption (TDE) Gestion des rôles et permissions Audit des accès et des modifications Profil recherché : Expérience : Minimum de 5 ans dans l’administration de bases de données, avec une forte expérience sur MS SQL Server et dans les environnements cloud (Azure et AWS). Compétences techniques : Expertise en gestion de bases de données, automatisation des tâches, sécurité des données, et dans l’utilisation d'outils de surveillance. Autonomie et réactivité : Capacité à gérer des incidents de manière proactive en environnement de production.

Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer un centre d’expertise IA dédié à des cas d’usage liés à la vente d’énergie , avec un fort focus sur l’ IA générative . 🎯 Objectif : concevoir, déployer et industrialiser des solutions data & IA à forte valeur métier. 🚀 Missions Cadrage des projets et proposition de solutions data-driven Traitement et exploitation de données structurées & non structurées Conception de modèles ML / Deep Learning / GenAI Développement de solutions basées sur LLM & architectures RAG Mise en place de pipelines (parsing, extraction, normalisation de données) Déploiement sur AWS (SageMaker, Bedrock, S3…) Évaluation des modèles (NLP, RAG, robustesse, hallucinations) Industrialisation (MLOps, monitoring, optimisation des coûts) Communication des résultats & accompagnement métier Mentoring de profils plus juniors