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Dans le cadre d'un projet de développement des capacités en Smart Automation & Agentic AI , notre client renforce son équipe avec un Senior Smart Automation Developer . Son ambition : concevoir des automatisations intelligentes capables d’orchestrer les données, les systèmes applicatifs et les agents IA , afin d’optimiser et transformer les processus métiers. Vous interviendrez sur des projets innovants basés sur la plateforme Dataiku et ses capacités LLM Mesh , au cœur des enjeux d’IA générative et d’automatisation avancée.

Dans le cadre du renforcement d’une plateforme de fabrication logicielle, nous recherchons un Ingénieur DevOps expérimenté spécialisé en CI/CD . Vous interviendrez au sein d’une équipe en charge de : La gestion des relations avec les équipes d’exploitation sur les offres de services applicatifs et infrastructures Le support de niveau 3 (N3) et l’accompagnement des utilisateurs L’optimisation et la maintenance des outils de développement et des chaînes CI/CD La collaboration avec les équipes techniques et les centres de compétences L’environnement couvre des outils de développement Java, JavaScript et mobile, déployés sur des infrastructures modernes (Kubernetes, VM, mobile). Les utilisateurs finaux sont principalement des équipes de développement à grande échelle.

Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Le/la consultant(e) travaillera pour différents clients de NSI France basé en IDF avec de gros enjeux sur le développement d’agent IA. Vous intervenez notamment pour : Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Implémenter des mécanismes de raisonnement, planification et prise de décision (agents autonomes / multi-agents) Intégrer des agents IA capables d’interagir avec : APIs et services internes, Bases de données et outils métiers, Pipelines data et systèmes d’information Orchestrer les agents (workflows, chaînes d’actions, mémoire, contexte) Industrialiser et déployer les agents IA en environnement de production Collaborer avec les équipes Data/Produit/Métier pour concevoir des cas d’usage concrets

Fiche de poste – Cloud Engineer Azure / GCP (Freelance / Mission) Contexte Dans le cadre du renforcement des équipes Cloud, nous recherchons des profils Cloud Engineer spécialisés sur les environnements Azure et/ou GCP , avec une forte orientation DevOps et sécurité. Le marché étant concurrentiel sur ce type de profils, nous recherchons des consultants efficaces, rapidement opérationnels et capables de s’intégrer dans des environnements exigeants. Missions principales Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures Cloud (Azure / GCP) Automatiser les déploiements via des outils DevOps (CI/CD) Développer des scripts et outils en Python Gérer le versioning et la collaboration via GitHub Mettre en place et maintenir des pratiques de sécurité (DevSecOps) Utiliser des outils de sécurité type Snyk et Checkmarx Participer à l’optimisation des performances et des coûts Collaborer avec les équipes techniques (Dev, Ops, Sec) Compétences requises Techniques Cloud : Microsoft Azure et/ou Google Cloud Platform (GCP) DevOps : CI/CD, GitHub Langages : Python Sécurité : Outils : Snyk, Checkmarx Bonnes pratiques DevSecOps Infrastructure as Code (Terraform apprécié) Fonctionnelles Bonne autonomie Capacité à travailler dans des environnements agiles Esprit d’analyse et de résolution de problèmes Profil recherché Expérience : 5 à 7 ans minimum en environnement Cloud Profil opérationnel, capable de délivrer rapidement Bonne communication avec les équipes techniques

Dans le cadre de sa prestation, l’intervenant évoluera au sein de la Direction Data , plus spécifiquement dans l’équipe AI Delivery , en charge d’accompagner les métiers et les pays dans leurs projets de data science, d’analyse avancée et dans la mise en production de cas d’usage IA. Équipe internationale, dynamique et structurée comme une « start‑up interne », AI Delivery réunit l’ensemble des compétences nécessaires à l’industrialisation des modèles et à la gestion de plateformes Data & MLOps. L’organisation compte plus d’une dizaine de Data Scientists, de MLOps engineers, de DevOps et d’ingénieurs spécialisés. AI Delivery met à disposition plusieurs plateformes stratégiques, dont : Une plateforme DataScience et de scoring , Sparrow Score, au cœur des modèles métiers. Une plateforme d’exécution des modèles , Sparrow Serving. Une plateforme d’orchestration , Sparrow Flow. Une plateforme d’exploration et de développement Python , Sparrow Studio. Un framework d’industrialisation “type CI/CD” permettant l’automatisation du déploiement des modèles. Un outil de Community Management , Sparrow Academy. Le cloud privé , garantissant haute disponibilité et sécurité. L’équipe développe et maintient ces environnements pour garantir qualité, performance, conformité et disponibilité des modèles et applicatifs IA en production. L’intervenant assurera une prestation d’Assistance Technique afin d’accompagner l’évolution continue de ces plateformes et leur excellence opérationnelle.

Contexte & Mission Dans le cadre de l’évolution des plateformes Cloud, vous interviendrez sur le design, le run, l’automatisation et l’industrialisation des environnements OpenStack et Kubernetes pour les différentes entités IT. Vos responsabilités Développement et évolution des plateformes OpenStack / Kubernetes Migration des workloads VMware vers OpenStack Mise en place et maintien en condition opérationnelle des infrastructures Développement de solutions de monitoring, automatisation et reporting Proposition et implémentation de nouvelles architectures techniques Support technique et gestion des incidents Contribution à la documentation technique et fonctionnelle Automatisation des opérations L1 / L2 et du catalogue de services Compétences requises Systèmes : Linux (RedHat, Ubuntu) Virtualisation & stockage : KVM, Ceph, iSCSI Réseau : iptables DevOps & automation : Ansible, Python Observabilité : ELK / Logstash, Prometheus Conteneurs & orchestration : Docker, Kubernetes (CNI, CSI) Profil recherché Solide expérience sur des environnements Cloud / OpenStack Bonne maîtrise des environnements Kubernetes en production Esprit d’automatisation et d’industrialisation Capacité à évoluer dans un environnement international (anglais obligatoire)

Conception et optimisation des invites Concevoir, améliorer et maintenir des invites de haute qualité (système, instructions, exemples, etc.). Développer des stratégies d'invites avancées : enchaînement de pensées, interactions multiples, routage, utilisation d'outils. Créer et gérer un référentiel d'invites standardisées pour les principaux cas d'usage du secteur bancaire. Intégration aux produits Collaborer avec les équipes Données et Informatique pour intégrer des invites optimisées aux assistants conversationnels. Gérer le versionnage et le suivi du cycle de vie des invites. Accompagner les équipes métiers dans la définition de leurs besoins et l'identification des cas d'usage d'IA à forte valeur ajoutée. Évaluation et assurance qualité Mettre en œuvre des cadres de test robustes : analyse comparative, analyse des hallucinations, contrôles de précision. Réaliser des tests A/B et mettre en place des outils d'évaluation semi-supervisée. Surveiller et améliorer en continu les performances conversationnelles. Conformité, Sécurité et Gouvernance Garantir la conformité aux exigences réglementaires (secteur bancaire, RGPD, loi sur l'IA). Créer et diffuser des bonnes pratiques pour les équipes métiers.

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Expert Infrastructure IT – Supervision Broadcast (Prometheus / Grafana / Centreon) Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour au format Word Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence KTR/ISB/5255 dans l'objet de votre message La prestation se déroulera au sein de la direction technique d'un grand groupe audiovisuel public, dans l'entité en charge des systèmes permettant l'alimentation en médias et la diffusion de plusieurs chaînes nationales et régionales. Ces systèmes sont opérés par deux centres de diffusion : un centre en activité et un centre en construction. Le client recherche un expert en infrastructure IT pour mettre en place la supervision d'une infrastructure broadcast de supply chain et de diffusion, dont les outils principaux sont Prometheus et Grafana. Architecture et administration de la supervision Conception, déploiement, administration et optimisation des plateformes de supervision : Centreon (supervision infrastructure, métier et historique) Prometheus (collecte métrique temps réel, environnements distribués) Mise en haute disponibilité des briques de supervision critiques Mise en place de sondes et d'indicateurs spécifiques pour la surveillance des flux ST 2110 (latence, perte de paquets, synchronisation PTP) Monitoring des équipements réseau dédiés à la diffusion IP (switchs broadcast, équipements spine/leaf, gateways médias) supportant les flux ST 2110 Développement de sondes personnalisées pour la collecte de métriques spécifiques aux environnements de diffusion IP temps réel Supervision des infrastructures des centres de diffusion (salles serveurs broadcast) Mise en œuvre d'une observabilité complète des chaînes de diffusion, de l'infrastructure jusqu'aux flux médias Supervision orientée service de diffusion, intégrant systèmes, stockage, réseau et applications métiers Collecte métrique et sondes avancées Déploiement, configuration et maintien des exporters Prometheus : node_exporter, windows_exporter, blackbox_exporter exporters applicatifs et exporters personnalisés Développement de sondes spécifiques aux environnements broadcast et salles serveurs : Supervision des salles informatiques (température, alimentation, climatisation, équipements critiques) Supervision des flux TCP/UDP de diffusion Supervision des services médias Mise en place de sondes avancées pour le stockage haute performance : NetApp (baies, volumes, snapshots, quotas, performances IOPS/latence) Isilon / PowerScale (capacité, charge, disponibilité, throughput) Visualisation et pilotage de la performance Intégration avancée de Prometheus avec Grafana Création de dashboards temps réel et historiques pour : Diffusion Stockage média Infrastructures systèmes Flux réseau ST 2110 Performances applicatives Alerting Conception des règles d'alerting via Alertmanager (seuils dynamiques, alertes sur dérives de performance, capacités et risques de saturation) Mise en place de scénarios d'escalade adaptés aux contraintes 24/7 Définition d'alertes critiques sur les anomalies du réseau ST 2110 (pertes de flux, dérives de latence, désynchronisation PTP) Supervision des environnements critiques Systèmes : Linux (RedHat, CentOS, Debian, Ubuntu, Rocky Linux), Windows Server Virtualisation : VMware vSphere / ESXi, vCenter — supervision des clusters, hôtes, VM, performances Stockage et sauvegarde : NetApp, Isilon — suivi des sauvegardes Veeam Réseaux : équipements Cisco, HP, Palo Alto — SAN Brocade — flux IP de diffusion et réseau ST 2110 Services d'infrastructure : Active Directory, DNS, DHCP, PKI et certificats Applications critiques et bases de données Capacity Planning Mise en œuvre du capacity planning basé sur les métriques : Analyse de tendances CPU, RAM, stockage, réseau Prévision des saturations Aide à la décision pour l'évolution des infrastructures de diffusion Sécurité et conformité Durcissement des plateformes de supervision Application contrôlée des correctifs de sécurité Suivi des vulnérabilités et impacts sur les environnements critiques Respect des exigences d'homologation du client Industrialisation et automatisation Standardisation des templates Centreon Industrialisation des sondes et exporters Automatisation via scripts Bash, Python, PowerShell Intégration API (REST/XML/JSON) Support N2/N3 supervision Documentation d'ingénierie Rédaction et maintien : Procédures d'exploitation Schémas d'architecture DAT (Dossiers d'Architecture Technique) Dashboard et référentiels d'alerting Cartographie des flux (IPAM, diffusion) Formalisation des processus de supervision adaptés aux environnements broadcast Rédaction de procédures spécifiques aux opérations de diffusion critique

En collaboration étroite avec le chef de projet et l'architecte IA, vous aurez pour mission principale de concevoir, documenter et mettre en œuvre les évolutions du portail IA interne. Vos responsabilités couvriront : Développement Front-End : Améliorer l'interface utilisateur pour offrir un accès sécurisé aux assistants IA selon les profils, intégrer un parcours d'accueil, une FAQ et des modules de formation. Développement Back-End & API : Permettre aux utilisateurs de créer et d'exposer de nouveaux assistants (avec gestion des droits d'accès), maintenir les mécanismes de suivi de la consommation d'IA (FinOps) et gérer l'exposition des assistants via API pour les applicatifs métiers. Expertise RAG et Données : Accompagner les utilisateurs dans la création de leurs bases de connaissances en concevant des pipelines d'ingestion optimisés. Vous mettrez en place des outils pour tracer la qualité des données ingérées et des réponses générées. Déploiement et CI/CD : Assurer la livraison des évolutions sur les différents environnements, gérer le versioning , définir les tests de validation, maintenir la documentation à jour et effectuer d'éventuelles corrections à chaud. Création et Support : Concevoir des assistants IA « modèles » préconfigurés pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs non techniques, et assurer l'assistance technique et la résolution des incidents (support de niveau 2 et 3).

Himeo recherche, pour l'un de ses clients, un·e technicien·ne support IT N1 en prestation. Le client est une organisation d'environ 500 collaborateurs évoluant dans un environnement cloud Microsoft, avec un parc multi-OS (Mac OS majoritaire). Le/la consultant·e intervient au sein de l'équipe IT interne du client, sur l'administration quotidienne du parc et la contribution aux chantiers de structuration de l'environnement. Au quotidien — support & administration de poste (N1) Traitement des tickets utilisateurs de niveau 1 (incidents, demandes) Gestion des comptes, groupes et accès dans Microsoft Entra ID Administration et déploiement des postes Mac OS (et Windows le cas échéant) via Jamf et Intune Préparation, configuration et remise des postes aux collaborateurs (onboarding / offboarding) Rédaction et mise à jour de la documentation utilisateur et interne Projets ponctuels — contribution aux chantiers de l'équipe Participation au déploiement et à la gestion du parc (~500 postes) via Intune, Jamf et Entra ID Contribution à la rationalisation d'Entra ID : harmonisation des groupes, revue et structuration des accès Automatisation de tâches récurrentes via scripts Python et PowerShell Autres chantiers transverses de l'équipe workplace / IT selon l'actualité du service

La mission s'inscrit dans un contexte de développement d'une solution maison accès IA GEN. Les attentes sont : Expertise LLM Maison Fabrication d'un module IA GEN (RAG, génération PPT, Webgrounding) Développement Python Suivi des expérimentations, produit socle cognitif et Chat LLM maison L'ingénieur IA interviendra sur les différentes composantes du projet. Ses principales tâches sont : Développement Mise en marche d'évolutions à valeur ajouté de la solution maison Conseil Urbanisation produit Fabrication

Je recrute pour mon client un Administrateur SI eCAD / PPM pour intervenir sur l’administration, le support et l’évolution de solutions SI dédiées à la conception électronique et à la gestion de projets. Responsabilités Administration et maintien en conditions opérationnelles des outils eCAD et PPM Paramétrage, mises à jour, gestion des accès et des environnements (DEV/TEST/PROD) Supervision des performances, gestion des incidents et support utilisateurs (niv. 2/3) Gestion des sauvegardes, PRA / PCA Interfaçage avec ERP et autres systèmes (API, middleware) Rédaction de la documentation et amélioration continue des systèmes

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique. Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur, nous recherchons un(e) ML Engineer/ MLOPS Engineer Confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production. Localisation = Paris Projet Data & IA en production 🎯 Vos missions Au cœur de la chaîne de valeur Data & IA, vous interviendrez sur : La conception, le développement et la maintenance de pipelines ML robustes et scalables L’ industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Science Le déploiement en production des modèles et l’accompagnement des phases d’A/B testing La mise en place de solutions de monitoring (performance, dérive, qualité des modèles) L’ exposition des modèles via des API REST L’optimisation du stockage, de la circulation et de la gouvernance des données Le développement et la maintenance des workflows CI/CD La garantie de la stabilité, sécurité et scalabilité des environnements La collaboration étroite avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile 🛠️ Environnement technique Vous évoluerez dans un stack moderne orienté cloud : Langages : Python, SQL Cloud & Data : Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, BigQuery, Cloud Run Orchestration & APIs : Airflow, FastAPI, Flask CI/CD & Infra : GitLab CI/CD, Terraform Machine Learning : TensorFlow, Scikit-learn 👤 Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning Expérience confirmée en mise en production de modèles ML Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Bonnes connaissances en MLOps, industrialisation et Infrastructure as Code Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne , notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI). Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international). Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur. Objectifs & livrables Développement et optimisation de pipelines data complexes Mise en place de process de data quality Contribution à une architecture scalable et modulaire Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation) Documentation technique et participation aux choix d’architecture Missions principales Data Engineering Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming) Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming) Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry) Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité Backend & Architecture Concevoir une architecture data modulaire et scalable Développer des composants réutilisables Garantir la maintenabilité et la qualité du code DevOps & Industrialisation Mise en place de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements Gestion des environnements cloud Collaboration Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers Participation aux rituels agiles et code reviews Stack technique Data Python, Scala Spark Kafka / Kinesis / EventHub Airflow, DBT Cloud AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB) Azure (Functions, CosmosDB) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) Terraform, Ansible Observabilité Prometheus, Grafana, ELK, Datadog