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Objectif Votre objectif principal sera d'améliorer et de faire évoluer les solutions de machine learning, de l’ingénierie des données jusqu’à la mise en production et la surveillance des modèles. Vous participerez activement à l'industrialisation des projets IA, garantissant la robustesse et la scalabilité des infrastructures MLOps déployées. Responsabilité Optimiser les solutions de machine learning end-to-end : préparation des données, ingénierie des features, entraînement, évaluation et déploiement des modèles. Améliorer et créer des templates pour augmenter la scalabilité des cas d’usage IA. Transformer des notebooks en scripts de haute qualité pour les pipelines ML. Concevoir des pipelines ML performants et les optimiser pour faciliter le développement et le déploiement des modèles. Mettre en place une infrastructure MLOps fiable pour la gestion des versions des modèles, leur surveillance et le déploiement automatique. Codifier les meilleures pratiques pour surveiller la performance des modèles, détecter les dérives, et mettre en place des mécanismes de réentraînement. Créer et maintenir des pipelines CI/CD pour garantir la qualité et la répétabilité des livraisons. Implémenter des tests pour les données, les modèles et le code. Se tenir informé des dernières avancées en MLOps et LLMOps pour améliorer les capacités de l’équipe. Assurer un rôle de mentor auprès des équipes de data science des différentes entités. Compétences requises Solide expérience en machine learning et MLOps, notamment en conception de pipelines de production. Maîtrise des outils de versioning de modèles et de monitoring. Expertise dans la création et l’optimisation d’infrastructures MLOps scalables. Connaissance des pipelines CI/CD et de leur implémentation dans des environnements de production. Bonne capacité à refactoriser du code et à transformer des notebooks en scripts robustes. Sens du mentorat et de l’accompagnement technique. Livrables attendus Pipelines ML optimisés et fiables pour les projets IA. Infrastructure MLOps robuste et scalée, avec une surveillance continue des modèles en production. Documentation claire des bonnes pratiques MLOps, partagée avec la communauté interne. Contribution aux projets IA stratégiques en termes de proof of concept, de value, et de pilotes.

Poste : Développeur Fullstack Projet : Développement d'écrans et d'outils pour améliorer l'efficacité des équipes commerciales. Environnement technique : Vue.js 3, Java 11, Spring Boot, Cypress, Jest, Git, architecture en microservices. Localisation : Lyon Télétravail : 3 jours par semaine (2 jours sur site) Séniorité : Confirmé(e) (4 à 5 ans d'expérience) Missions : Participer au développement d’écrans et de fonctionnalités pour les équipes commerciales. Contribuer à la maintenance et l'évolution de l’architecture en micro front-end. Collaborer avec les Product Owners et les autres membres de l'équipe sur des cycles Scrum (sprints de 3 semaines). Utiliser les outils de tests (Cypress, Jest) dans une approche Test Driven Development. Assurer le versioning et la gestion de code sur Git.

Le DevOps sera responsable de : La conception d'une infrastructure cloud hybride sécurisée. Le développement d'outils en Python et de pipelines CI/CD. La maintenance de l'infrastructure et l'amélioration continue des outils de supervision et de sécurité. Responsabilités Principales : Architecture cloud hybride et clusters Kubernetes. Automatisation des déploiements (incluant le matériel). Plateforme de collecte de données et sécurité intégrée. Création d'outils en Python. Définition de pipelines CI/CD. Mise en place de workflows Git (branches, versioning). Intégration d'outils de conformité et de sécurité. Automatisation des déploiements et gestion des serveurs. Optimisation des clusters Kubernetes et des serveurs Linux. Gestion des runners GitLab CI. Renforcement des outils de supervision (Prometheus, Grafana) et sécurité. Technologies et Outils : Cloud : AWS, Kubernetes. Automatisation : Terraform, Saltstack, Ansible. Développement : Python. Supervision : Prometheus, Grafana, ELK. CI/CD : GitLab, GitLab CI. Conteneurs : Docker.

📑 CDI (55 K€) / Freelance / Portage Salarial - 📍 Paris - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous recherchons un.e DevOps Engineer qui interviendra sur de la conception, au développement, et à la maintenance d’infrastructures cloud innovantes et de pipelines CI/CD performants. Votre mission : Conception d’infrastructures : - Élaborer des architectures cloud hybrides répondant aux besoins actuels et futurs. - Concevoir et gérer des clusters Kubernetes pour des déploiements robustes. - Automatiser les déploiements, y compris sur le matériel, pour améliorer l’efficacité et la répétabilité. - Concevoir des plateformes de collecte de données et des infrastructures sécurisées dès la conception. Développement : - Développer des outils performants en Python pour automatiser les tâches critiques. - Créer et optimiser des pipelines CI/CD répondant aux meilleures pratiques. - Définir des workflows de développement efficaces (stratégies de branchement Git, versioning). - Intégrer et maintenir des outils de conformité et de sécurité dans le cycle de vie du développement. Maintenance : - Améliorer l’automatisation de la gestion des serveurs et des déploiements. - Superviser et affiner les infrastructures CI/CD (gestion des GitLab Runners). - Administrer et ajuster des clusters Kubernetes et des serveurs Linux pour assurer leur performance et leur sécurité. - Déployer et perfectionner des outils de sécurité et de supervision.

CONTEXTE Nous recherchons un(e) profil(e) avec une forte expertise et un savoir-faire dans le développement de solutions de tableaux de bord et de cockpits Bl attrayantes à l’aide de PowerBI de Microsoft. Au-delà d’une excellente connaissance de l’outil en lui-même et d’une grande aisance en main des problématiques Big Data,. Le profil attendu doit être capable d’utiliser les données collectées pour comprendre les besoins métiers et de les intégrer au sein d’outils de gestion clairs et intuitifs. Compétences attendues: Data Visualization Proven expertise using Power BI and Power BI Embedded (API) 25 Programming Language (Python and R are one of the most widely used languages by Data Scientists) "DAX under Power BI and advanced features,R, M, Python" 1 Formation / certification / expérience Power BI certification with 2 years of proven experience (based on examples of successful Power BI projects) Data integration : ETL (Extract Transform and Load) "Extract data from such sources Oracle, MySQL DB, Google Analytics, APIs Extract data from our Azure Datalake (Parquet,CSV and Sql Server) Transform and store data in a proper format or structure for the purposes of querying and analysis" Data Wrangling and Data Exploration "Familiarity with data structures and content of the analytical data sources (data warehouse, datamart, etc) Clean and unify the heterogeneous and complex data sets for easy access and analysis (Data Wrangling)" Additional Skills Work in Agile mode (SCRUM Methodology, DevOps) Language skills "A good technical English is mandatory (all functional and technical specifications are in English) Fluent French" MANDATORY Use of Git / Gitflow as a Versioning control system / Develpment workflow MANDATORY Soft Skills "Autonomy and adaptability Problem solving and critical thinking High attention to detail Top-notch communication skills Continuous technology watch to stay on top of industry trends Knowledge in the media / audiovisual field is a plus." MANDATORY

Le Developpeur Assure Les Missions Suivantes : 1- Comprendre le projet et ses enjeux • Assimiler les différents éléments constituant le back office applicatif IT CRM (POS, Middleware, Infrastructure) sur les différentes régions (Asie, Europe, Nam) • Appliquer la stratégie applicative définie par les architectes CRM, RCU et Infrastructure • Être le backup du technical lead. 2- Réaliser la couche applicative permettant de rassembler l’ensemble des clients dans un seul écosystème Azure • Développer des conteneurs (API & Web) performants et maintenables simplement • Configurer le Load Balancing, API Management et l’aspect sécurité (OAuth) • Modéliser, Développer et Configurer un SBGD (RDS & NoSQL) • Réaliser des tests unitaires couvrant l’intégralité du code source • Appliquer les best practices en matière de sécurité et de réseau • Maitriser l’ensemble des éléments framework .NET Core et Azure function pour choisir la réponse la plus adaptée à une problématique • Être force de proposition de la solution IT dans sa phase de design technique afin d’apporter une solution à la fois performante, optimisée et simple à 3- Utiliser les méthodes d’une usine logicielle permettant le déploiement rapide et sécurisé des applications • Assurer la bonne préparation et l’exécution des déploiements et ce dans le respect des engagements de planning et de périmètre • Avec l’appui du responsable DevOps, maintenir le versioning des applications en respectant les process déjà mis en place au travers de la gestion des branches et des merges sur les différents gestionnaires de code source (Azure DevOps principalement)

Le Business Analyst Data Scientist joue un rôle clé dans la connexion entre les besoins métier et leur traduction efficace au sein du système d'information (SI). Il est chargé de recueillir les besoins métiers, d’identifier les sources de données exploitables, et de garantir la cohérence des solutions proposées selon les horizons de temps et les décisions à prendre. Nous recherchons un consultant disposant d’une double expertise en Business Analysis et en Data Science , avec une expérience avérée de 4+ ans en tant que Business Analyst et de 5+ ans en tant que Data Scientist. Localisation : Les profils basés à Lyon ou à proximité seront priorisés. Domaine : Connaissance du secteur de l’énergie impérative. Langages : Python (Pandas, Numpy, Pandera, Pytest, Plotly) Bases de données : SQL (PostgreSQL, Teradata) Versioning : Git Recueil et formalisation des besoins métiers (User Stories, Epics). Conception et développement de solutions data pour répondre aux besoins métiers. Analyse des impacts, estimation des macro-chiffrages, et évaluation des risques associés. Collaboration étroite avec les Product Owners pour prioriser les besoins et garantir leur cohérence avec les objectifs stratégiques. Rédaction de documentations claires et exploitables pour les équipes techniques et métier. Contribution à l’amélioration des outils de reporting et d’analyse, en s’appuyant sur des méthodologies et pratiques Agiles. Accompagnement des équipes métier dans l’utilisation et l’adoption des solutions déployées. Python : Utilisation avancée de bibliothèques comme Pandas, Numpy, Pandera, Pytest, et Plotly. SQL : Maîtrise de PostgreSQL et Teradata pour l’analyse et la manipulation de grandes bases de données. Git : Expérience approfondie dans la gestion de versions et le travail en équipe via Git. Domaine de l’énergie : Connaissance approfondie des enjeux et processus du secteur. Télématique : Compréhension des données issues des boîtiers télématiques. Bases de données et Data Science : Solides compétences en manipulation, modélisation et analyse de données. Maîtrise des méthodes de recueil des besoins (entretiens, ateliers, etc.). Expérience significative dans l’ analyse de risques et d’impacts . Capacité à challenger les besoins métiers pour proposer des solutions optimales. Connaissance des fondamentaux de l’Agilité , notamment la gestion de backlog et la priorisation des tâches. Aptitude à rédiger des User Stories et des Epics de qualité, orientées vers des objectifs clairs et mesurables. Forte capacité d’ analyse et de synthèse pour transformer des besoins complexes en solutions concrètes. Expérience dans l’estimation de macro-chiffrages pour des projets data.