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Contexte : Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist IA confirmé capable d'intervenir de manière autonome sur des problématiques de Machine Learning, Computer Vision et traitement automatisé de documents. Le consultant intégrera un environnement technique exigeant, en collaboration étroite avec les équipes métiers et les équipes spécialisées en IA. Il interviendra notamment sur des sujets de reconnaissance de formulaires, traitement d'images, reconnaissance d'écriture manuscrite et évaluation de modèles de vision et de langage. La mission sera réalisée en environnement sécurisé, avec de fortes exigences en matière de confidentialité, reproductibilité, traçabilité et qualité des traitements. Missions : Concevoir et développer des pipelines de Machine Learning / Deep Learning dédiés au traitement automatisé de documents. Prétraiter et analyser des images : redressement, binarisation, recalage et alignement de formulaires. Réaliser la segmentation, détection et extraction de zones d'intérêt sur des documents. Mettre en œuvre des solutions de reconnaissance d'écriture manuscrite (OCR / HTR). Étudier et exploiter des modèles Vision-Language (VLM) : prompting, évaluation et, selon les besoins, fine-tuning de modèles open-weight. Comparer différentes architectures et approches afin d'identifier les modèles les plus adaptés aux différents types de variables. Concevoir des métriques d'évaluation adaptées aux cas d'usage, analyser les performances et caractériser les erreurs. Mettre en place des mécanismes de score de confiance et de gestion de l'incertitude. Automatiser la comparaison des résultats produits par les modèles avec les données de référence. Développer des pipelines reproductibles permettant de générer les sorties attendues et d'automatiser les contrôles qualité. Assurer la mise en production et l'industrialisation des modèles dans un environnement conteneurisé. Utiliser des infrastructures GPU et des environnements de type Kubernetes / stockage objet S3. Assurer le suivi des expérimentations et des modèles avec des pratiques MLOps, notamment via MLflow. Produire un code source versionné, documenté, lisible et reproductible. Rédiger la documentation technique et méthodologique permettant la réappropriation des travaux par les équipes internes. Présenter les résultats et restituer les travaux auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte de la mission Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l'intelligence artificielle. Nous voulons passer d'une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d'équilibrer la rentabilité de l'entreprise et la perception de la valeur par nos clients. Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile. Objectifs et livrables Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l'analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont : • Élasticité Prix: Optimisation des algorithmes d'élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits. • Moteur de Promotion : Développement d'un algorithme d'optimisation des campagnes promotionnelles. • Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d'aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”). • Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops). • Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing. • Monitoring : Mise en place d'un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée. Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique. Hard skills: • Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch). • ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d'algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d'API. • Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt). Soft skills: • Product Ownership & Proactivité : Capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges figé. • Leadership technique : Autonomie pour piloter des sujets de bout en bout et interagir avec des interlocuteurs variés (équipes Data, Tech et Métier). • Langues : Anglais courant indispensable. Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.

Nous recherchons avant tout un expert OpenShift AI. Si vous avez une expérience solide sur OpenShift AI (RHODS), l'administration de plateformes IA et les environnements MLOps, cette opportunité est faite pour vous. Vos missions Administration et exploitation d'une plateforme OpenShift AI. Maintien en conditions opérationnelles (RUN), supervision et gestion des incidents. Administration des clusters OpenShift / Kubernetes. Déploiement et industrialisation des environnements IA. Mise en œuvre des pratiques GitOps, Helm, ArgoCD et Tekton. Administration des environnements GPU et accompagnement des équipes Data Science. Automatisation, documentation et transfert de compétences.

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

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Consultant Product Manager Data, au sein d'une Direction Analytics Factory en charge de développer des solutions analytiques innovantes pour optimiser la performance commerciale. Vous piloterez le développement d'assets Data et IA dédiés aux problématiques de pricing et de revenue management, en conjuguant expertise en data science, modélisation économétrique, machine learning et recherche opérationnelle. Vous évoluerez dans un environnement techniquement riche, avec un périmètre ambitieux couvrant la conception de moteurs d'optimisation tarifaire, l'expérimentation scientifique, la modélisation prédictive des élasticités de la demande et l'optimisation sous contraintes métiers. Vous serez au cœur d'une démarche agile, en étroite collaboration avec les équipes Scrum, la gouvernance data et les métiers du pricing. Responsabilités : - Concevoir, développer et déployer des modules analytiques et des moteurs d'optimisation tarifaire pour maximiser la marge et le chiffre d'affaires sous contraintes métiers - Concevoir et déployer des protocoles expérimentaux robustes (groupes de contrôle, tests A/B) permettant de mesurer scientifiquement l'incrément de performance généré par les révisions tarifaires, en appliquant des méthodologies de causal inference - Développer des modèles économétriques et machine learning pour prédire l'élasticité de la demande et simuler les volumes selon des scénarios de prix - Concevoir des solveurs algorithmiques pour optimiser la marge ou le CA en respectant les contraintes métiers (niveaux de stock, positionnement concurrentiel, planchers de marge) - Modéliser les règles de chaînage et les interdépendances entre références produits pour garantir une hiérarchie tarifaire cohérente - Construire et piloter la roadmap produit data, en définissant les priorités et les livrables - Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles détaillées et proposer des solutions data adaptées aux besoins métiers - Concevoir les expositions data (API, modèles BDD) en collaboration avec la gouvernance data - Piloter la qualité des données via des dashboards dédiés et assurer le suivi des dettes techniques - Qualifier et documenter les données pour faciliter leur compréhension et leur utilisation - Animer les rituels agile (sprint planning, suivi d'équipe, rétrospectives) et gérer le backlog produit - Assurer la cohérence fonctionnelle et transverse du domaine de données avec les autres produits data - Interroger des bases SQL, consommer des web services et maintenir une compréhension technique approfondie de l'écosystème data - Animer la communauté data, faire le lien entre métiers et IT, et gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée à l'innovation et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Data Engineer / Développeur Fullstack Python Junior souhaitant évoluer sur des sujets mêlant Data Engineering, IA Générative et développement logiciel. Vous intégrerez une équipe à taille humaine intervenant sur des projets déjà en production autour du traitement documentaire, du Machine Learning et de l'IA générative. Vous participerez notamment à : Développer des applications et pipelines de traitement de données en Python. Concevoir et maintenir des traitements distribués autour des technologies Big Data. Participer au développement d'outils intégrant des modèles d'IA générative. Contribuer à l'amélioration continue des chaînes CI/CD ainsi qu'à l'automatisation des tests. Développer des interfaces et outils facilitant l'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et les métiers afin de transformer rapidement les besoins en solutions opérationnelles. Participer à la mise en production et à l'industrialisation des développements.

Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 2 jours par semaine) Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. La mission consiste à intervenir en tant que Data & IA/DevOps Engineer au sein d'une équipe dédiée au développement et à l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. Le consultant participe à la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'infrastructures automatisées, tout en contribuant à l'amélioration continue des processus de déploiement et d'exploitation. Il prend en charge l'automatisation des infrastructures et des déploiements à travers des approches Infrastructure as Code, participe à la définition des architectures techniques, met en œuvre et maintient les environnements de développement, de test et de production, et contribue à la standardisation des plateformes techniques. Le consultant intervient sur la conception et l'amélioration des chaînes CI/CD, l'administration d'environnements conteneurisés, l'orchestration de services, ainsi que l'automatisation des processus de build, de test et de déploiement. Il contribue également au développement de scripts et d'outils techniques permettant d'industrialiser les traitements et services liés à la donnée et à l'intelligence artificielle. Il participe à la mise en œuvre des solutions de supervision, de monitoring, de logging et d'alerting, assure l'analyse et la résolution des incidents techniques et contribue à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la résilience des plateformes. Le consultant accompagne également la gestion des configurations, l'intégration de services et d'API, l'automatisation des flux techniques et le déploiement de pipelines de données. Il veille au respect des bonnes pratiques de sécurité, à la gestion des accès et des secrets, ainsi qu'à la conformité des infrastructures et environnements exploités. Enfin, il assure la production et la mise à jour de la documentation technique, participe aux cérémonies Agile et collabore étroitement avec les équipes de développement, d'ingénierie Data, de Data Science et les équipes produit afin de garantir la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions mises en œuvre.

Voici une version anonymisée de la mission, avec les éléments potentiellement identifiants remplacés par des mentions génériques : Contexte : Dans un contexte de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance clients, nous cherchons un renfort sur un poste de Data Engineer Senior au sein du service Marketing Clients d'une direction Marketing/Communication Digitale et Data. Il rejoindra l'équipe Data Engineering et travaillera en proximité avec les équipes Design Authority (respect des standards d'architecture), Data Management, Informatique, Data Science et Animation. La mission principale sera de concevoir des modèles de données métiers, sur la base de nouvelles données mises à disposition par le service IT (ex : solution de centre de contact cloud, données de satisfaction client, etc.), et de les rendre accessibles via des datamarts pour servir des usages d'études, de reportings, ainsi que des besoins opérationnels tels que le ciblage. Profil : Data Engineer Senior (> 5 ans d'expérience) Missions : Conception de modèles de données Développement des datamarts (couche Gold d'un environnement Snowflake) et pipelines associés dans les différents environnements Réalisation des tests techniques Rédaction des livrables (data model, data mapping, spécification technique) Documentation

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Expert Openshift AI (H/F) à Gémenos, France. Contexte : Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant rejoindra une équipe en place et jouera également un rôle clé dans l'accompagnement des équipes d'exploitation et du Service. Les missions attendues par le Expert Openshift AI (H/F) : Exploitation & Administration OpenShift AI • Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. • Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift. • 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). • Gestion et 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 • Participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & Accompagnement • Formation des équipes en charge du RUN. • Accompagnement et montée en compétence du Service. • Documentation Profil recherché • Expert OpenShift / Kubernetes confirmé. • Expérience significative sur OpenShift AI et les environnements MLOps. • Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. • Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. • Capacité à accompagner et former des équipes. • Aisance dans les environnements de transformation et d'amélioration continue. Conditions • Démarrage : ASAP • Mission longue durée • Localisation : Gémenos (13) • Présence sur site : 3 jours/semaine minimum

Dans le cadre du développement de projets stratégiques autour de l'Intelligence Artificielle et de l'IA générative, nous recherchons 5 Développeurs Python / AI Engineers – AI-Native Developers pour rejoindre une équipe AI Factory / Innovation au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire. Vous participerez à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous évoluerez dans un environnement agile, en étroite collaboration avec les Data Scientists, architectes solutions, équipes IT et équipes métiers. 📍 Mission 100 % sur site – aucun télétravail possible 🌍 Anglais courant obligatoire – environnement international 👥 5 postes à pourvoir ⚠️ La présence sur site 5 jours/semaine constitue une condition impérative de la mission et n'est pas négociable. Votre rôle En tant que AI-Native Developer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement des solutions IA, depuis l'analyse des cas d'usage jusqu'à leur déploiement et leur exploitation en production. Vous aurez notamment pour responsabilité de transformer les travaux et modèles issus de l'expérimentation en solutions robustes, performantes, scalables et industrialisées. Une forte maîtrise de l'Agentic Coding / AI-assisted development est attendue. Vous utiliserez quotidiennement les outils d'IA générative pour accélérer les développements, tout en étant capable de challenger, tester, sécuriser et optimiser le code généré. Vos principales missions Développement IA & Machine Learning Participer aux workshops avec les équipes métiers, IT et Data Science ; comprendre et traduire les besoins en solutions techniques ; développer et optimiser des modèles IA / Machine Learning ; contribuer à leur intégration dans les applications et processus existants ; développer les composants nécessaires à leur exploitation en production ; exposer les modèles au travers d'APIs et de microservices ; optimiser leurs performances en matière de latence, coûts et scalabilité. IA générative & Agentic Coding Utiliser de manière avancée les outils de développement assisté par IA tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT ; décomposer des problématiques complexes en instructions exploitables par les agents IA ; concevoir et optimiser des prompts techniques réutilisables ; utiliser l'Agentic Coding pour accélérer les cycles de développement ; analyser et challenger le code généré ; identifier les erreurs, limites ou risques introduits par les modèles ; garantir la qualité, la maintenabilité et la robustesse du code produit. Industrialisation & MLOps Participer au déploiement des modèles en production ; concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps ; automatiser les processus d'entraînement, de déploiement, de versioning et de monitoring ; intégrer les modèles aux pipelines CI/CD ; assurer leur suivi et leur maintien en conditions opérationnelles ; contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des solutions. Tests & qualité Développer et maintenir les tests automatisés ; tester les modèles en matière de performance, robustesse et biais ; mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité du code ; sécuriser les évolutions et les mises en production ; documenter précisément le code, les modèles, APIs et prompts utilisés. Innovation & amélioration continue Réaliser une veille active sur les évolutions de l'IA et de l'IA générative ; expérimenter de nouvelles approches et technologies ; évaluer leur pertinence pour les cas d'usage métiers ; formuler des recommandations techniques ; partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Compétences techniques recherchées Indispensables Développement excellente maîtrise de Python ; développement d'APIs REST / microservices ; FastAPI et/ou Flask ; maîtrise de Git / GitHub / GitLab ; tests automatisés : pytest, unittest, code coverage. IA / Machine Learning expérience pratique en développement et industrialisation de solutions Machine Learning / IA ; maîtrise des principales problématiques liées à l'entraînement, au déploiement et au monitoring des modèles ; capacité à travailler avec des Data Scientists sur la transformation d'un modèle en solution exploitable en production. Generative AI / AI-Native Development pratique avancée d'outils tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code et/ou ChatGPT ; maîtrise des approches d'Agentic Coding ; capacité à concevoir des prompts efficaces et structurés ; capacité à évaluer et corriger le code généré par IA ; compréhension des limites et risques associés à son utilisation. MLOps / DevOps expérience des environnements et pipelines MLOps ; CI/CD appliqué aux modèles IA ; Docker ; connaissances Kubernetes ; versioning et monitoring des modèles. Data SQL ; bases NoSQL ; connaissances des Vector Databases ; preprocessing et pipelines de données ; notions de feature engineering. CloudUne expérience d'au moins une plateforme Cloud orientée IA/ML est attendue : AWS SageMaker, Azure Machine Learning et/ou GCP Vertex AI. Compétences appréciées Une expérience complémentaire dans l'un des domaines suivants constituera un plus : NLP / Natural Language Processing ; Computer Vision.

Lead Engineer / Expert OpenShift AIMétiers Pilotage de projet ou de programme Spécialités technologiques Stockage Infrastructure gitOps MLOps AI Compétences Technologies et Outils PrometheusKubernetesGrafanaCI/CDVMware Langues Anglais Description et livrables de la prestation Contexte Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique OpenShift AI capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant intégrera une équipe existante et jouera un rôle clé dans : l'accompagnement des équipes d'exploitation ; la montée en compétence du Service Owner ; la structuration des activités ; la formation des équipes. Un audit, un cadrage ainsi qu'une roadmap de transformation et d'automatisation seront réalisés en amont par un expert interne. Le consultant interviendra ensuite dans la mise en œuvre de cette feuille de route, tout en assurant les activités d'exploitation et le transfert de compétences. Anglais opérationnel obligatoire : le consultant doit savoir s'exprimer à l'oral et à l'écrit. Missions principales Exploitation & administration OpenShift AI Le consultant interviendra sur : L'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. Le traitement des incidents et demandes de support. La supervision des environnements Kubernetes/OpenShift. Les opérations de patching et de montée de version. La gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. La gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & plateforme Activités attendues : 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 Interventions sur : Administration des Data Science Projects et Workbenches. Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). Déploiement et exploitation de pipelines ML. Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & industrialisation Le consultant devra contribuer à : La mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. Le déploiement d'applications via Helm. L'administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. L'automatisation des opérations récurrentes. La participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & accompagnement Le consultant aura également un rôle de transmission : Formation des équipes en charge du RUN. Accompagnement et montée en compétence du Service Owner. Structuration des activités. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Réalisation des transferts de connaissances vers les équipes d'exploitation. Livrables attendus Plateforme OpenShift AI maintenue en conditions opérationnelles. Traitement et suivi des incidents et demandes de support. Mise en œuvre des actions d'automatisation et d'industrialisation. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Transfert de compétences auprès des équipes RUN et du Service Owner. Accompagnement à la mise en œuvre de la roadmap de transformation. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables : Expertise confirmée sur OpenShift / Kubernetes. Expérience significative sur OpenShift AI (obligatoire). Expérience sur des environnements MLOps / IA. Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. Capacité à intervenir sur des sujets de RUN et de transformation.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entités Informations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

En appui au PO, le consultant instruit et conçoit les demandes métiers tout en s'assurant de leur bonne intégration dans le SI au sein des environnements de production. En plus de la conception, la mission englobe la supervision et le monitoring de la production, la gestion des incidents ainsi que le support aux utilisateurs. Objectifs et livrables Garantir l'adéquation besoin/développement, répondre aux questions et compléter les besoins au besoin. Préparer et animer des ateliers avec le métier et les représentants utilisateurs. Réaliser la conception, le maquettage des solutions et la modélisation du processus des données. Effectuer l'analyse d'impact et de risques des solutions proposées. Organiser et participer aux réunions de planification de sprint et aux cérémonies Agiles. Rédiger les expressions de besoins, les User Stories, Epics, spécifications et tests d'acceptance. Alimenter et maintenir le backlog produit. Effectuer la recette des livrables avant livraison. Gérer la relation avec les SI partenaires. Assurer la supervision, le monitoring de production, la gestion des incidents de production et le support utilisateur N2/3. Prendre en charge la formation utilisateur : recueil du besoin, rédaction/mise à jour des supports, maintenance du catalogue et présentation des formations. Mettre au point et produire des tableaux de bord de fonctionnement. Compétences requises Solides connaissances du domaine des objets connectés et des technologies IoT (LoRaWAN, LTE-M, NB-IoT...). Connaissances en bases de données, Data Science et outils de dataviz. Maîtrise des méthodes et outils de recueil des besoins, d'analyse de risques et d'impacts. Expérience significative en mode projet, conduite de projet et rédaction d'User Stories / Epics. Maîtrise des outils d'analyse, de reporting et des fondamentaux de l'agilité. Connaissance de la stack technique du projet : Angular 19, Java 21, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL, Elasticsearch, Playwright, GitLab CI/CD, SonarQube, Docker.