TROUVE TES PROCHAINES MISSIONS FREELANCE ET PROPULSE TA CARRIÈRE !

L'objectif est d'assurer la qualité de service, l'intégration applicative des plateformes, la gestion des incidents, et l'amélioration continue de la production. Missions principales * Ingénierie de production + Garantir la qualité, la disponibilité et l'intégrité des services en production. + Gérer les incidents majeurs (cellules de crise, escalades, communication). + Suivre les problèmes récurrents, analyser les causes, proposer et mettre en œuvre des correctifs. + Participer à l'amélioration continue du service (réduction des incidents, opérations planifiées...). + Piloter les risques IT : obsolescence, capacity planning, gestion des volumétries. + Contribuer à la mise à disposition des environnements (prod et hors prod). + Identifier les blocages techniques (flux, sécurité, réseau…) et proposer des plans d'action. + Apporter un support N2/N3 et comprendre l'architecture technique globale. + Amélioration continue & automatisation + Intégrer de nouvelles solutions dans l'écosystème existant. + Automatiser les opérations via scripting avancé (PowerShell, Ansible, etc.). + Participer à l'industrialisation et à la normalisation des pratiques d'exploitation. + Architecture de production + Concevoir et mettre en œuvre les architectures de production des nouveaux projets. + Implémenter des outils de configuration et de déploiement automatisés. + Gérer la capacité des environnements et anticiper les évolutions. + Mettre à niveau les infrastructures et mesurer les impacts. + Appliquer les bonnes pratiques DevOps(CI/CD, automatisation...). + Documentation & transfert de compétences + Capitaliser les solutions mises en œuvre (français/anglais). + Produire des supports pédagogiques à destination des profils plus juniors.

Nous recherchons un profil type architecte DataOps, MLOps, AI pour participer au design technique, à l'implémentation en production, à l'industrialisation, et au support et à l'amélioration continue des produits et services d'IA pour les métiers et fonctions du groupe Vous travaillerez avec le front sur : * L'élaboration, la mise en production, l'amélioration continue et le support opérationnel des fonctionnalités à valeur ajoutée autour des produits et services du Datalab : APIs, workflows MLOps, pipelines, dashboards, etc. You build it, you run it! * Participer au maintien en conditions opérationnelles, à la supervision et à la fiabilisation des 15+ plateformes de Data Science de Production du Groupe * Mettre en place les outils et bonnes pratiques, et accompagner les clients dans les démarches MLOps / LLMOps autour de ces outils. * Accompagner les utilisateurs dans l'utilisation de frameworks de calcul distribué et/ou d'accélérateurs de calcul hardware (GPU). * Renforcer les équipes de Support et d'accompagnement N3 du DataLab sur les plateformes et outils d'IA du groupe (best practices, mentoring, etc). Environnement technique de l'équipe Front * Docker / Kubernetes / OpenShift * Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI) * GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo) * Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.) * Programmation en python * Shell scipting * MLFlow / KubeFlow * Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : Hashicorp Vault, Gitlab, Gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow, Notre équipe est passée de 4 à 15 personnes en 2ans et nous passons à 20 cette année. Elle est séparée en 3 « mini-équipes » : * Front / AI Competency Center : Assurent le développement des solutions à offrir as-as-service et l'accompagnement des utilisateurs. * Automation : Pratiques DevSecOps / GitOps. / MLOps / LLMOps * GPU Grid System : Assurent l'administration des systèmes et un grid de GPU on premises … Et un PO Nous travaillons de pair avec : * Une équipe de DevOps pour les outils de plateformes (Vault, SSO etc...) * Une équipe de SRE pour les plateformes d'infra * Une équipe qui supporte le Datalake (Trino, Spark, et Minio) Environnement de travail

* Participer ou piloter les différentes phases projet * Mettre en œuvre des solutions techniques * Diagnostiquer et corriger les incidents de production * Proposer des solutions d'amélioration continue * Assurer la mise en production et l'homologation des logiciels/applications * Travailler en lien avec les équipes Études, Infrastructures et Sécurité Spécificités pour les tests techniques : * Prise de connaissance du contexte * Planification et réalisation des tests techniques * Rédaction des rapports de test (GO/NOGO) * Contribution à l'industrialisation des tests (automatisation), * 70 % du temps : * Étude de l'infrastructure actuelle * Reconstruction automatisée via les chaînes CI/CD * Mise en place et gestion de la chaîne CI/CD (Bitbucket, Jenkins, Artifactory, XLD/XLR) * Intégration avec GCP (Google Cloud Platform) * 30 % du temps : * Suivi quotidien de l'exploitation des applications des domaines Comptabilité, Sécurité Financière, et Risque * Participation à des projets applicatifs : * Intégration technique * Packaging et livraison * Recette technique * Rédaction de dossiers d'exploitation, * Google Cloud Platform (GCP) Outils d'ordonnancement et de supervision : * VTOM / Control-M * Zabbix

Dans le cadre des missions de l'équipe Log Analytics, nous souhaitons une prestation d'expertise technique de RUN et de Build sur les produits Kafka et de la stack Elastic (Data Architecture + OPS + Data Engineering + notions Data Analyse). Les missions sont : - Intégration dans une équipe d'experts techniques pour maintenir en conditions opérationnelles des plateformes de données très ambitieuses - Participation aux évolutions des plateformes, des services rendus, améliorer la fiabilité et les performances des clusters mis en place (setup, configuration, optimisation, troubleshooting) - Accompagnement nos clients dans leurs usages, les guider dans les meilleurs usages des produits - Force de proposition pour automatiser, industrialiser et rendre plus efficientes nos implémentations et nos interactions clients - Prise en charge le monitoring de nos plateformes afin de permettre et garantir le respect de nos SLAs - Prise en charge le RUN niveau 1/2/3 de nos platformes, En déposant votre mission, vous bénéficiez d'un matching efficace pour trouver le freelance correspondant à votre besoin. Je dépose une mission Bénéficiez d'une sécurité financière Ainsi que des avantages d'un salarié, soyez déchargé des tâches administratives grâce au portage salarial.

L'ingénieur DevOps est essentiel pour garantir la stabilité, l'évolutivité et la sécurité de nos plateformes. Ce poste nous permettra d'améliorer la fiabilité et la disponibilité de la plateforme, d'accroître l'efficacité, de réduire les erreurs manuelles et de soutenir la croissance de l'agence et les initiatives de transformation technologique. Fournir une ingénierie de fiabilité du site pour tous les services d'automatisation actuels et futurs, rédiger, mettre à jour et maintenir le code, gérer le point d'escalade le plus élevé

L'équipe GenAI est une équipe de la division de production AI & Innovation du groupe. Notre travail est de concevoir, industrialiser des d'API liées à l'IA générative clé-en-main pour l'ensemble des équipes IT du groupe qui en font la demande (LLM, Speech-To-Text, RAG, Agentic-AI) Environnement Technique Nous assurons l'ensemble du cycle : discovery * benchmark * fine-tuning (LoRA) * packaging Helm * déploiement K8s * MCO / support N3 - Plateformes : - On-premises : ferme de GPUs Nvidia, Red Hat Openshift, réseau air-gapped - Hybride avec IBM Cloud - Kubernetes & GPU - Inference : vLLM, Helm Chart - Fine-Tuning - CI/CD & GitOps : GitLab CI, ArgoCD, OpenShift - Observabilité : Prometheus / Grafana, Elastic, alertes SLO - Sécurité réseau : Illumio micro-segmentation, mTLS service mesh - Interface data science : Aujourd'hui Domino Data Lab ; migration prévue vers Red Hat OpenShift AI Composition de l'équipe L'équipe est aujourd'hui composée de 7 personnes : 5 côté devops et 2 côté design et mise en place des solutions IA…. Et continuera de se muscler considérant les objectifs du groupe sur la partie GenAI. Mission Nous lançons la co-construction d'assistants virtuels avec la division CPBS de BNPP (banque de détail). L'idée est de faire évoluer leurs bots pour les rendres plus précis grâce à l'IA. Plusieurs équipes de cette filiale ont lancé le projet, et l'idée est de mutualiser les approches. Nous recherchons une architecte solution (expert LLM/RAG) - pour fédérer ces projets. Votre mission : - Bâtir une cible technique unique (stack GenAI + services bancaires), poser des standards clairs (patterns d'archi, librairies, API, sécurité) et garantir la conformité cyber, data et réglementaire de cet assistant. - Concrètement, vous dessinerez le modèle d'architecture (front, orchestrateur, RAG, logging) et publierez des guidelines d'intégration - authentification, SSO, flux réseau Zero-Trust. - Vous constituerez un catalogue de composants réutilisables : moteur d'inférence partagé, connecteurs back-office, orchestrateur d'agents, monitoring conversationnel, avec versioning et distribution via Helm/Artifactory. - Vous piloterez un premier déploiement pilote : coaching de deux équipes CPBS jusqu'à la mise en production, rédaction du runbook, des SLO et de la matrice de conformité. - Côté sécurité, vous appliquerez micro-segmentation Illumio, mTLS, data-masking et vérifierez licences modèles / RGPD. - Enfin, vous animerez la "bot factory" : workshops mensuels, veille continue sur les nouveautés RAG et Agentic AI adaptées au monde bancaire, pour que chaque nouvelle équipe pioche dans la boîte à outils plutôt que de repartir de zéro. Votre profil * Architecte applicatif + IA : a déjà industrialisé un ou plusieurs chatbots/assistants LLM sur K8s. * Culture bancaire : connaît contraintes KYC, données sensibles, cycle de validation Risk/Compliance. * DevOps-friendly : GitOps, observabilité, Helm, OpenShift. * Pédagogue : transforme specs floues en patterns clairs, sait documenter et convaincre., Tech senior, visionnaire GenAI * Anticipe rôles / licences / HW, sait expliquer pourquoi tel modèle ou infra sera obsolète dans 6 mois. * Capable de répondre à des questions comme : * « Comment intégrer des Azure Containers parcellairement documentés dans notre cloud privé ? » * « Quelles briques Uber utilise-t-elle pour un RAG agentic à grande échelle, et lesquelles ré-emploierions-nous ? » Solide background "SRE / GitOps / Zero-Trust" * A déjà manœuvré des environnements bancaires ou équivalents (data residency, audits, régulation). * Confortable avec pipelines GitLab * Argo CD, mTLS, micro-segmentation et budgets GPU. Veilleur actif du marché IA * Suit en temps réel sorties modèles (Mistral, Llama-3, Gemini, etc.), frameworks (vLLM, RAGflow) et nouvelles HW (Grace Hopper, AMD MI300). * Identifie vite les limites licence, TCO, souveraineté. Force de proposition & pédagogie * Transforme des sujets « hard-core » en guidelines limpides pour DevOps / Risk / Métiers. * Produit doc carrée : one-pagers, ADR, runbooks, FAQ. Des soft skills de "goal volant" * Navigue entre archi, sécu et strategy sans rôle de manager. * Connecte les bonnes personnes, débloque, synthétise, fait avancer., Architecte Solutions IA GénérativeÀ propos de l'équipeNotre travail L'équipe GenAI est une équipe de la division de production AI & Innovation du groupe. Notre travail est de concevoir et industrialiser des services d'API liées à l'IA générative clé-en-main pour l'ensemble des équipes IT du groupe qui en font la demande (LLM, Speech-To-Text, RAG, Agentic-AI) Nous assurons l'ensemble du cycle DevSecOps : recherche de solutions éditeur et/ou Open à sélection (avec le sponsor) et contractualisation à assemblage, hardening, et intégration dans notre écosystème technique à mise en Prod, MCO, support utilisateur (IT Métier) & support Ops à gestion de la roadmap (avec le sponsor) (support Ops partagé avec l'équipe SRE de la plate-forme Kubernetes et avec une équipe d'astreinte externe) Environnement Technique Nous assurons l'ensemble du cycle : discovery * benchmark * fine-tuning (LoRA) * packaging Helm * déploiement K8s * MCO / support N3 * Plateformes : * On-premises : ferme de GPUs Nvidia, Red Hat Openshift, réseau air-gapped * Hybride avec IBM Cloud * Kubernetes & GPU * Inference : vLLM, Helm Chart * Fine-Tuning * CI/CD & GitOps : GitLab CI, ArgoCD, OpenShift * Observabilité : Prometheus / Grafana, Elastic, alertes SLO * Sécurité réseau : Illumio micro-segmentation, mTLS service mesh * Interface data science : Aujourd'hui Domino Data Lab ; migration prévue vers Red Hat OpenShift AI Composition de l'équipe L'équipe est aujourd'hui composée de 7 personnes : 5 côté devops et 2 côté design et mise en place des solutions IA…. Et continuera de se muscler considérant les objectifs du groupe sur la partie GenAI. Mission Nous cherchons un·e forme de tech-lead "goal volant" - pas manager ni PM, mais référent archi & vision GenAI - pour créer une plateforme GenAI multi-tenant (PaaS / SaaS) et accompagner chaque équipe métier dans son adoption. Vos axes clés 1. Designer l'architecture * Vue cible PaaS + SaaS, isolation des locataires, quotas GPU. * Documents de référence : ADR, schémas d'architecture. 2. Mettre en place et faire tourner la plateforme * Recommandations concrètes aux équipes Ops / Data. * Prise en compte systématique : cyber-sécu, compliance, réseau. 3. Servir les Métiers sans friction * Recueillir besoins techniques & fonctionnels. * Proposer l'intégration la plus simple (API, SDK, workflow). 4. Explorer et choisir les bonnes briques * Discovery & benchmark continus des solutions du marché. * Évaluer limites, licences et coûts avant d'intégrer. 5. Veille et arbitrage Build / Buy * Suivre les tendances GenAI, anticiper les obsolescences. * Prendre (ou faire prendre) les décisions justes, à temps. 6. Débloquer & connecter * Jouer l'interface entre IT, Sécurité, Risk, Métiers. * Lever les blocages techniques ou réglementaires, orienter les bonnes personnes. Objectif final : une plateforme GenAI robuste, sécurisée, adoptée et pérenne - avec vous comme point de passage obligé pour tout le Groupe.