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Vous intégrerez une équipe Agile dédiée à la gestion électronique de documents (GED), au sein d'un pôle digital d'un grand groupe. Cette équipe est responsable de la plateforme documentaire "Concerto", actuellement basée sur Documentum et Alfresco, utilisée par 8 métiers différents. L'objectif à moyen terme est de migrer cette plateforme vers Nuxeo, avec une phase d'étude et de test prévue avant un déploiement potentiel dès 2025. Pour accompagner cette transformation, l'équipe souhaite intégrer deux développeurs Nuxeo expérimentés. ️ Vos missions principales Axe 1 - Expertise Nuxeo & Migration GED Concerto * Préparer l'intégration de Nuxeo (versioning, sécurisation, documentation). * Réaliser une étude complète de migration depuis Documentum/Alfresco vers Nuxeo. * Participer à l'implémentation et au déploiement de Nuxeo si l'expérimentation est concluante. * Être référent technique Nuxeo auprès de l'équipe (montée en compétences, support, bonnes pratiques). Axe 2 - Maintenance & Développement des solutions existantes * Participer à la maintenance corrective et évolutive des solutions GED actuelles. * Contribuer à la gestion des 8 instances métiers (évolutions fonctionnelles, corrections)., * Projet stratégique de transformation GED * Opportunité rare de participer à une migration vers Nuxeo * Environnement technique stimulant * Visibilité sur plusieurs projets jusqu'en 2026, Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe Agile dédiée à la gestion électronique de documents (GED), au sein d'un pôle digital d'un grand groupe. Cette équipe est responsable de la plateforme documentaire "Concerto", actuellement basée sur Documentum et Alfresco, utilisée par 8 métiers différents. L'objectif à moyen terme est de migrer cette plateforme vers Nuxeo, avec une phase d'étude et de test prévue avant un déploiement potentiel dès 2025. Pour accompagner cette transformation, l'équipe souhaite intégrer deux développeurs Nuxeo expérimentés. ️ Vos missions principales Axe 1 - Expertise Nuxeo & Migration GED Concerto * Préparer l'intégration de Nuxeo (versioning, sécurisation, documentation). * Réaliser une étude complète de migration depuis Documentum/Alfresco vers Nuxeo. * Participer à l'implémentation et au déploiement de Nuxeo si l'expérimentation est concluante. * Être référent technique Nuxeo auprès de l'équipe (montée en compétences, support, bonnes pratiques). Axe 2 - Maintenance & Développement des solutions existantes * Participer à la maintenance corrective et évolutive des solutions GED actuelles. * Contribuer à la gestion des 8 instances métiers (évolutions fonctionnelles, corrections).

Un leader dans le domaine des solutions de leasing est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre d'un projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation. Projet à mener pour une application de ciblage commercial permettant aux commerciaux une approche de vente proactive du crédit-bail pour des clients déjà équipés de contrats cadres. Responsabilités * Mise en œuvre des Pipelines Machine Learning : * Concevoir, déployer et maintenir des pipelines de machine learning automatisés, intégrant l'ensemble des étapes du cycle de vie des modèles, de l'entraînement à la mise en production. * Assurer l'intégration des modèles de machine learning dans les environnements de production, en s'assurant de la scalabilité, des performances et de la fiabilité des solutions mises en œuvre. * Collaborer étroitement avec les data scientists et ingénieurs data pour faciliter la transition des modèles depuis les phases d'expérimentation jusqu'à l'industrialisation, tout en optimisant les pipelines de bout en bout. * Automatisation et industrialisation des modèles : * Mettre en place des processus d'industrialisation des modèles de machine learning pour garantir une gestion continue et fiable des modèles en production, avec des mécanismes de surveillance automatique. * Automatiser les tâches critiques, telles que l'entraînement, le déploiement, la gestion des versions, et la surveillance des performances des modèles. * Intégrer des solutions de monitoring pour garantir que les modèles en production respectent les critères de performance, de dérive et de précision définis. * Adaptation de l'infrastructure et des environnements de production : * Participer à la mise en place d'une infrastructure (Cloud / DMZR) robuste et évolutive qui soutient l'entraînement et l'inférence des modèles à grande échelle. * Optimiser l'utilisation des ressources (GPU, CPU) pour l'entraînement et la mise en production des modèles, en fonction des besoins spécifiques du projet. * Surveillance, maintenance et gestion du cycle de vie des modèles : * Mettre en œuvre des systèmes de monitoring pour suivre les performances des modèles en production, détecter les dérives, et initier les actions correctives automatisées. * Assurer une maintenance continue des modèles en production pour garantir leur conformité avec les objectifs métiers, en supervisant la mise à jour des modèles et la gestion de leurs versions. * Gérer le cycle de vie complet des modèles, de la phase d'entraînement initiale à la mise à jour et dépréciation des modèles obsolètes. * Collaboration et documentation des processus : * Collaborer étroitement avec les data scientists, les ingénieurs data et les DevOps pour assurer l'intégration fluide des pipelines de machine learning dans l'infrastructure IT existante. * Documenter de manière exhaustive les processus et les pipelines mis en place, incluant les workflows automatisés, les architectures, et les pratiques de surveillance des modèles. * Assurer une communication continue avec les équipes métiers et techniques pour garantir l'alignement sur les besoins et objectifs du programme.

BDD mapping Splunk Connaissances fonctionnelles Assurance bureautique CAISSE Coaching Conduite du changement Déploiement design DSI Ecoute Formation GENESYS Incidents informatique Logistique Maintenance MOE office pédagogique Powerpoint PROCESSUS Product manager product owner Production Produit Rédaction REPORTING Sécurité Switching TESTS transformation WAN WEB Langages bash JIRA POWERSHELL SAFe Scripting Méthodes AGILE Agilité Architecture Autonomie Coach Conception ENCADREMENT Etudes Gouvernance integration KANBAN Kanban Management MOA ORGANISATION PILOTAGE planification PROJET RECETTE SCRUM supervision Support tomcat Outils Miro pfsense Réseaux et Middleware CISCO FIREWALL IP LAN NETFLOW Reseau réseaux Routing Voip WIFI Systèmes APACHE IIS INFRASTRUCTURE LINUX Systèmes UNIX VIRTUALISATION WINDOWS, En cours INDEPENDANTE - NEUROCOACHING & NEUROPEDAGOGIE 2019 - 2023 INFORMATIQUE CAISSE DES DEPOTS ET CONSIGNATIONS SCRUM MASTER | COACH AGILE | COACH D'ORGANISATION * Accompagnement de la Transformation d'un département (Création d'un Cadre collaboratif avec cycles d'expérimentations) * Accompagnement à la construction d'un parcours de formation pour les Tech Lead sur un mode participatif et collaboratif - Démarche Design Thinking * Coaching d'équipes vers plus d'auto-organisation, d'autonomie (rôles partagés, amélioration des modes de fonctionnement, amélioration de la collaboration intra et inter-équipes et des processus) * Former les individus sur les valeurs, pratiques de l'agilité et Scrum * Coaching d'intégration de l'amélioration continue et Lean StartUp * Coaching/Mentoring/Formation du Product Owner dans son rôle et responsabilités, gestion du Backlog Produit, Vision Produit, User Stories * Accompagnement d'équipe et de l'organisation en Scrum et SaFe * Management visuel dont KANBAN * Création, facilitation d'ateliers d'intelligence collective ou type Form'Actions sur-mesure, exemples : DOD, DOR, Workflow Jira, processus gestion des incidents, story telling, story mapping, impact mapping, kick-off, gestion de conflit CNV * Animation sessions de Co-Développement * Création de la vision de notre service AGILE , notre identité, notre mode de fonctionnement dans un modèle de gouvernance partagée MISSIONS TRANSVERSES * Création d'infographies + Design de présentations PowerPoint et de Formations * Construction et design de notre Offre de Service Agiliste * Intrapreneuriat * Rôle de mentor, coach, facilitatrice et support pour mes collègues 2017 - 2023 INFORMATIQUE CAISSE DES DEPOTS ET CONSIGNATIONS FORMATRICE * Conception & Animation de formations sous différents formats d'apprentissage dynamique et engageant * Référente Feedback et Co-Développement au sein de la CDC * Thématiques des formations créées et animées : - Introduction à l'agilité - Déléguer : Responsabiliser les développeurs de son équipe - Se sentir à l'aise avec le feedback - Le Feedback collectif - Comment prendre de meilleures décisions collectivement? - Savoir créer un cadre collaboratif et participatifs * Autres formations créées : - Capsule d'apprentissage gamifiée sur le Team Canvas - Jeux Challenges numériques sur l'agilité 2017 - 2019 INFORMATIQUE CDC - ARCUEIL (94) INGÉNIEURE CHEFFE DE PROJETS CENTRE DE CONTACT MULTICANAL Expertise technique et Ingénierie solutions de centre d'appel Genesys Service Owner - Propriétaire de service Centre de Contact Multicanal Maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure Genesys Gestion & Priorisation des besoins clients et incidents - Backlog Produit Amélioration Continue des process et infrastructure centres de contact Management & Facilitation avec les différents services de la Production Pilotage et Reporting du centre de service externe sur un mode de fonctionnement Collaboratif et Agile Gestion et suivi de projets - Participation à la conception technique et fonctionnelle, mise en œuvre, recette, tests et déploiement en production Principaux projets 2018 pilotés : WFM, Info Mart, GAX (solutions Genesys) Interlocutrice MOE privilégiée de la MOA DSI et des métiers (support et expertise technique) - Accompagnement des métiers et clients Rédaction : documents d'ingénierie, comptes-rendus, planification, reporting, propositions techniques, présentations PowerPoint, animation de réunions 2014 - 2017 INFORMATIQUE CDC - ARCUEIL (94) INGÉNIEURE CHEFFE DE PROJETS RÉSEAUX LAN/WAN Ingénierie infrastructure Réseaux LAN/WAN Maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure LAN/WAN Amélioration Continue de l'architecture réseau Résolution et suivi des incidents et des demandes réseaux Études de couverture WiFi Management de projet Cycle V- Amélioration de la supervision réseau (NetFlow) : cahier des charges, étude, déploiement Autres projets : Objets connectés et Fibre Optique Noire (FON) - Participation à l'étude, recette, déploiement Rédaction de documents d'ingénierie, analyses, études et projections Accompagnement et relation client - Encadrement d'un stagiaire 2012 - 2014 BEEWARE - MONTPELLIER (34) INGÉNIEURE SUPPORT TECHNIQUE WAF (Sécurité Applicative) WAF - Web Application Firewall Support technique, relation client, accompagnement client dans la résolution des problèmes et réponse à leurs besoins Gestion et résolution d'incidents, troubleshooting produit et bas niveau Quality Assurance : réalisations de tests et documentations Logistique et maintenance matérielle Management Projets et Ingénierie Système : syslog Splunk, virtualisation ESX, firewall réseau pfSense Veille de sécurité : vulnérabilités des applications web, APPROCHE EMPIRIQUE, HOLISTIQUE, SYSTÉMIQUE ET INTÉGRATIVE ÉTUDE DES RELATIONS INTERPERSONNELLES : DYNAMIQUE DE GROUPES, ANC, CNV, ÉCOUTE ACTIVE, INTELLIGENCE ÉMOTIONNELLE, CADRE DE CONFIANCE, ETC. DESIGN POWERPOINT DESIGN D'ATELIERS ANIMATION ET FACILITATION À DISTANCE ET EN PRÉSENTIEL MAÎTRISE OUTILS MANAGEMENT VISUELS ET ANIMATION DE FORMATIONS ET ATELIERS KLAXOON, MIRO, ET AUTRES

Nous recherchons un Ingénieur MLOPs DevOps, vous rejoindrez l'équipe en charge du développement et de la mise en production de modèles prédictifs stratégiques pour l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir et maintenir des infrastructures fiables, scalables et sécurisées pour supporter les activités de data science. Vous serez responsable de l'automatisation des déploiements via des pipelines CI/CD, du développement de scripts et d'outils en Python, et de l'orchestration d'applications dans des environnements Kubernetes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les data scientists et data engineers pour industrialiser les workflows de machine learning, faciliter l'expérimentation, le suivi des modèles et optimiser leur déploiement en production. Vos missions incluront : - Concevoir, automatiser et maintenir des pipelines CI/CD pour les applications et modèles. - Développer et maintenir des outils en Python pour l'industrialisation des processus. - Gérer la conteneurisation et l'orchestration avec Kubernetes (obligatoire). - Assurer la sécurité, la supervision et la performance des systèmes en production. - Automatiser la gestion des environnements via Infrastructure as Code (Terraform, Helm). - Accompagner les équipes de data science sur les aspects MLOps (tracking d'expériences, gestion des modèles, monitoring).

* Contribution à la définition d'un ensemble de processus standardisés et automatisés, et des patterns d'architecture pour accélérer, d'une manière efficace et efficiente, le passage à l'échelle et la mise en production d'un système d'IA (y compris le GenAI) * Contribution , par votre expertise en LLMOps, à l'amélioration des bonnes pratiques de mise en production d'un système AI * Conception, développement et mettre en œuvre des pipelines de training/fine-tuning et d'inférence pour les modèles AI/GenAI afin d'éprouver les patterns d'architectures définis dans l'AI Blueprint * Contribution , par votre expertise en LLMOps, à l'amélioration des bonnes pratiques de mise en production d'un système GenAI. * Identification des frameworks, outils et solutions nécessaires aux besoins de projets d'IA traditionnelle et GenAI * Identification et testage des composants techniques et les outils nécessaires pour le développement et l'industrialisation de projets d'IA traditionnelle et GenAI * Expérimentation des stratégies d'optimisation des performances des modèles LLM/GenAI en utilisant des techniques d'ingénierie de données et d'optimisation des ressources. * Collaboration avec les entités analytiques pour améliorer les modèles LLM/GenAI en identifiant et en résolvant les problèmes de performance et de qualité. * Mener une veille active, tant sur le plan technique que business et analyser les solutions proposées par les éditeurs externes pour simplifier la mise en production et le passage à l'échelle des projets IA., Cabinet de conseil Nous accompagnons nos clients sur différents types de missions (depuis l'audit / choix de solution / expertise produits jusqu'à la mise en œuvre) autour de 3 pôles : * Architecture Entreprise & IT o Architecture SI o API Management (50% de notre activité) o Cloud / DevOps * Data Intelligence & Engineering o Architecture Big Data, o Data Virtualization o Data Gouvernance o Data Integration & Management o Data Visualization * Organisation & AMOA o Pilotage de projets & programmes o AMOA

Voici le descriptif du poste de chef de projet Data/lead data scientist si tu es en recherche actuellement: * Acculturation & cadrage : sensibiliser les métiers à la valeur de la data, animer des ateliers, faire des présentations PPT trés abouties * Cartographie & gouvernance de la donnée : mettre en place des instances, processus et outils de gestion des données. * POC & prototypes IA : piloter l'incubation de preuves de concept, encadrer les phases de test et d'expérimentation. * Gestion de projet & delivery : suivre la roadmap, coordonner les équipes techniques et métiers, assurer le reporting et le respect des délais/livrables.