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Missions : Développement back-end, selon les composants concernés Intégration logicielle dans des environnements Linux Participation à la mise en production, à la validation technique et à l’analyse des performances Rédaction de documentation technique en anglais Collaboration avec des équipes internationales (développement, test, métier, clients) Veille à la conformité des livrables (qualité, sécurité, compatibilité environnementale) Environnement technique: Langages : C, GO ou Java (selon expertise), Python (atout) OS : Linux, capacité à scripter en shell Outils : Git, Maven, Jenkins, scripts de déploiement Méthodologie : Agile/Scrum, intégration continue Communication : Travail en environnement anglophone, reporting et échanges techniques en anglais réguliers Diplôme d’ingénieur ou équivalent BAC+5 en informatique Minimum 3 ans d’expérience sur un poste similaire (développement et intégration en environnement Linux) Maîtrise du langage C, GO ou Java (au moins un des trois) Connaissance solide des environnements Unix/Linux Capacité à lire, rédiger et échanger couramment en anglais technique Autonomie, rigueur, esprit d’analyse et bon relationnel Une expérience dans le secteur de l’énergie , du transport, des télécoms ou d’un domaine industriel complexe est un plus Certains projets Worldgrid peuvent être soumis à des contraintes d'Export Control.

Contexte du poste Dans le cadre de notre développement dans le domaine de l’ intelligence artificielle et du Machine Learning , nous recherchons un Ingénieur MLOps pour rejoindre nos équipes en Île-de-France . Vous serez en charge de déployer, industrialiser et maintenir des pipelines de Machine Learning en production, en garantissant leur fiabilité, scalabilité et sécurité . Votre expertise sera cruciale pour automatiser les processus de développement, de test et de déploiement des modèles d’IA, tout en collaborant avec les équipes Data Science, DevOps et Cloud. Missions principales 1. Industrialisation des pipelines ML Concevoir et déployer des pipelines MLOps pour automatiser le cycle de vie des modèles (entraînement, validation, déploiement, monitoring). Intégrer des outils MLOps comme MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), ou Airflow pour orchestrer les workflows. Automatiser les tests et la validation des modèles (unit tests, integration tests, validation des données). 2. Déploiement et gestion des modèles en production Déployer des modèles de Machine Learning en environnement de production (on-premise, cloud, ou hybride). Optimiser les performances des modèles en production (latence, scalabilité, consommation de ressources). Gérer les versions des modèles et assurer leur traçabilité (model registry, versioning). 3. Collaboration avec les équipes Data Science et DevOps Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour industrialiser leurs modèles et les rendre opérationnels. Participer à la définition des architectures avec les équipes DevOps et Cloud pour garantir l’intégration des modèles dans les infrastructures existantes. Documenter les processus et les bonnes pratiques pour les équipes internes et les clients. 4. Monitoring et maintenance des modèles Mettre en place des solutions de monitoring pour suivre les performances des modèles en production (dérive des données, précision, latence). Détecter et corriger les anomalies (ex : drift des données, dégradation des performances). Assurer la maintenance évolutive des modèles et des pipelines (mises à jour, retraining, etc.). 5. Sécurité et conformité Garantir la conformité des pipelines et des modèles avec les normes de sécurité (Secret Défense, ISO 27001, RGPD). Appliquer les bonnes pratiques en matière de protection des données et de sécurité des modèles (ex : chiffrement, gestion des accès). Participer aux audits de sécurité et appliquer les correctifs nécessaires. Environnement technique MLOps et orchestration Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), Airflow, Metaflow. Model Registry : MLflow Model Registry, Hugging Face Hub, ou solutions propriétaires. CI/CD pour le ML : Intégration avec Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions. Cloud et infrastructures Plateformes cloud : Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure. Services cloud pour le ML : Vertex AI (GCP), SageMaker (AWS), Azure Machine Learning. Conteneurisation : Docker, Kubernetes (K8s), OpenShift. Langages et frameworks Langages : Python (obligatoire), SQL, Bash. Frameworks ML : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, Hugging Face. Librairies et outils : Pandas, NumPy, Dask, Apache Spark. Monitoring et logging Outils : Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Weights & Biases, Arize. Sécurité et conformité Normes : ISO 27001, RGPD, Secret Défense. Outils : Vault, IAM (Identity and Access Management), chiffrement des données. Profil recherché Formation Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique, data science, mathématiques appliquées, ou équivalent. Habilitation Secret Défense (obligatoire pour ce poste). Expérience Minimum 5 ans d’expérience en tant qu’ Ingénieur MLOps, Data Engineer, ou DevOps spécialisé en ML . Expérience confirmée dans le déploiement et la gestion de modèles de Machine Learning en production. Compétences clés Maîtrise des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, TFX, etc.). Excellente connaissance des pipelines CI/CD et des bonnes pratiques DevOps. Capacité à automatiser les processus de développement et de déploiement des modèles. Compréhension des enjeux de sécurité et de conformité (Secret Défense, RGPD, etc.). Anglais technique (pour collaborer avec des équipes internationales ou des clients). Compétences complémentaires appréciées Certifications : Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning, Azure AI Engineer, ou certifications MLOps. Expérience dans des secteurs réglementés (défense, santé, finance). Connaissance des modèles de Gen AI (LLM, fine-tuning, RAG) et de leur déploiement en production. Expérience avec des outils de monitoring avancés (Weights & Biases, Arize, etc.). Qualités personnelles Autonomie et rigueur dans la gestion des pipelines et des modèles. Esprit d’équipe et capacité à travailler en mode projet. Curiosité et envie d’apprendre dans un domaine en constante évolution. Excellentes capacités de communication (français et anglais). Environnement de Travail Lieu : Île-de-France Type de contrat : CDI

Dans le cadre de notre croissance continue, nous recherchons un Ingénieur DevOps Google Cloud Platform (GCP) pour rejoindre nos équipes en Île-de-France . Vous interviendrez sur des projets stratégiques pour nos clients, en collaborant avec des équipes pluridisciplinaires pour automatiser, optimiser et sécuriser leurs infrastructures cloud. Missions principales 1. Conception et déploiement d’architectures cloud Définir et implémenter des architectures scalables, sécurisées et résilientes sur Google Cloud Platform (GCP) . Configurer et optimiser les services GCP : Compute Engine, Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage, BigQuery, etc. Migrer des applications et infrastructures existantes vers GCP en minimisant les temps d’indisponibilité. 2. Automatisation des processus DevOps Mettre en place des pipelines CI/CD pour automatiser les tests, les builds et les déploiements. Utiliser des outils d’Infrastructure as Code (IaC) comme Terraform ou Deployment Manager pour provisionner et gérer les ressources cloud. Automatiser les tâches répétitives (scripts Bash, Python, Go) pour améliorer l’efficacité opérationnelle. 3. Gestion de la sécurité et de la conformité Appliquer les bonnes pratiques de sécurité cloud : gestion des identités et des accès (IAM), configuration des réseaux privés (VPC), pare-feu, chiffrement des données, etc. Garantir la conformité avec les normes Secret Défense, ISO 27001, RGPD et autres réglementations applicables. Audit et monitoring des infrastructures pour détecter et corriger les vulnérabilités. 4. Optimisation des performances et des coûts Surveiller et analyser les performances des applications et infrastructures avec des outils comme Stackdriver (Google Cloud Operations), Prometheus, Grafana, ELK . Optimiser les coûts en identifiant les ressources sous-utilisées et en proposant des solutions d’optimisation (right-sizing, réservation d’instances, etc.). Mettre en place des alertes pour anticiper les incidents et garantir une haute disponibilité. 5. Collaboration et veille technologique Travailler en étroite collaboration avec les équipes développement, sécurité et opérationnelles pour industrialiser les solutions. Documenter les architectures, les procédures et les bonnes pratiques pour les équipes internes et les clients. Assurer une veille technologique sur les évolutions de GCP, Kubernetes, et des outils DevOps pour proposer des améliorations continues. Environnement technique: Cloud & Infrastructure Google Cloud Platform (GCP) : Compute Engine, Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL, VPC, IAM. Multi-cloud : Expérience avec AWS ou Azure (atout). DevOps & CI/CD Outils d’Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, Deployment Manager. Orchestration de conteneurs : Docker, Kubernetes (GKE), Helm. Pipelines CI/CD : Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Cloud Build, Spinnaker. Scripting & Développement Langages : Python, Bash, Go. Automatisation : Ansible, Puppet (optionnel). Monitoring & Logging Outils : Stackdriver (Google Cloud Operations), Prometheus, Grafana, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Sécurité Normes et bonnes pratiques : IAM, VPC, pare-feu, chiffrement, conformité Secret Défense, ISO 27001, RGPD. Profil recherché Formation Diplôme d’ingénieur (Bac+5) en informatique, télécoms ou équivalent. Habilitation Secret Défense (obligatoire pour ce poste). Expérience Minimum 4 ans d’expérience en tant qu’ingénieur DevOps, avec une expertise avérée sur Google Cloud Platform (GCP) . Expérience confirmée avec les outils et technologies mentionnés ci-dessus. Compétences complémentaires appréciées Certifications GCP ( Professional Cloud Architect, DevOps Engineer, etc. ). Expérience avec des outils comme ArgoCD, Istio, ou Service Mesh . Maîtrise des méthodologies Agile/DevOps . Environnement de Travail Lieu : Île-de-France Type de contrat : CDI

Le/la consultant(e) sera en charge de: Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités en .NET / Angular selon les besoins métiers. Assurer la maintenance évolutive et corrective des applications existantes. Participer à l’analyse des besoins et à la conception technique des solutions. Développer et intégrer des API REST et assurer les échanges avec les différents systèmes. Garantir la qualité du code à travers les tests unitaires, revues de code et bonnes pratiques de développement. Participer aux activités d’ intégration et de déploiement CI/CD . Analyser et résoudre les incidents et problématiques techniques. Contribuer à l’ optimisation des performances , à la sécurité et à la maintenabilité des applications. Participer aux cérémonies Agile/Scrum et collaborer avec les équipes métier et techniques. Contribuer à l’ amélioration continue des pratiques et solutions techniques. Bac + 5 en informatique entre 1 et 3 ans d’expérience Compétences requises Langages & Frameworks : Dotnet/ angular Méthodes : Agile SCRUM Soft skills : communication fluide en français, esprit d’analyse, travail en équipe, respect des délais Au plaisir de vous lire!

Dans le cadre de ce rôle, vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et automatisés . Collecter et intégrer des données provenant de différentes sources. Concevoir et maintenir les traitements ETL/ELT . Développer et optimiser les requêtes SQL/BigQuery . Structurer les datasets et modèles destinés à la BI et aux analyses. Concevoir, développer et maintenir des workflows Power Automate . Développer des traitements et automatisations en Python . Assurer la qualité, la disponibilité et la traçabilité des données. Surveiller les pipelines et résoudre les incidents liés aux traitements Data. Optimiser les performances et les coûts BigQuery/GCP . Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité et de gestion des accès aux données. Collaborer étroitement avec les Data Analysts et équipes métier pour fournir des datasets fiables et facilement exploitables dans Power BI. Documenter les architectures, flux et traitements développés. Profil : Bac+5 Rigueur, autonomie, capacité à résoudre des problèmes techniques, intérêt pour l'optimisation et l'automatisation, bonnes capacités de communication et aptitude à travailler avec des profils techniques comme fonctionnels Expérience : 1 à 3ans Compétences: Indispensables: Bonne maîtrise de SQL . Expérience pratique avec Google Cloud Platform (GCP) . Bonne maîtrise de BigQuery . Maîtrise de Python appliqué au traitement et à l'automatisation des données . Bonne connaissance de Power Automate pour la conception et l'automatisation de workflows. Compréhension des architectures Data et des principes ETL/ELT . Minimum 3 ans d'expérience en Data Engineering ou sur des missions similaires. Souhaitables : Expérience avec certains services GCP tels que Cloud Storage, Cloud Functions/Cloud Run, Pub/Sub, Dataflow ou Composer . Connaissance des problématiques de partitionnement, clustering et optimisation des requêtes BigQuery. Expérience avec des API et différentes méthodes d'ingestion de données. Connaissance de Git et CI/CD . Connaissance de Power BI appréciée afin de comprendre les besoins de la couche de restitution. Notions de Data Governance, IAM et sécurité GCP. Connaissance de l'écosystème Microsoft Power Platform , notamment Power Apps, Power BI et Dataverse . Au plaisir de vous lire!

DU... stellst Hardware auf einen Mikrocontroller eines anderen Lieferanten um und passt die Beschaltung entsprechend an erstellst Schaltpläne und unterstützt die Hardwareentwicklung führst Hardware-Tests an A-Mustern durch und wertest die Ergebnisse aus stimmst dich eng mit Layout- und Software-Teams ab planst und begleitest EMV-Tests pflegst die technische Projekt- und Kundendokumentation erstellst Requirements-Dokumentationen in Codebeamer und führst WCCA-Analysen durch DU... bringst Berufserfahrung im PCB‑Design mit, idealerweise im industriellen oder technologischen Umfeld hast ein Studium in Elektrotechnik, Elektronik oder einer vergleichbaren Fachrichtung verfügst über fundierte Kenntnisse in gängigen PCB‑Design‑Tools (OrCAD, codebeamer) kennst EMV‑gerechtes Design, Hochfrequenzanforderungen und relevante Fertigungsprozesse elektronischer Baugruppen verfügst über sehr gute Englisch-Kenntnisse Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion / Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewirb dich jetzt über unser Online-Bewerbungsformular. Talent Management – wir entwickeln deine Karriere Work Life Balance – flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich Fit and relaxed – mit EGYM Wellpass Enjoy biking – immer on tour mit Dienstradleasing Green Mobility – mit uns bist du vergünstigt unterwegs …zudem bieten wir einen unbefristeten Arbeitsvertrag, Corporate Benefits und Teamevents.

Deine Aufgaben Beratung & Strategie : Identifiziere mit den Vertriebskolleg:innen Potenziale für KI-Lösungen und Automatisierung, entwickle AI-Strategien, Business Cases und Zielarchitekturen Lösungsentwicklung : Konzipiere und implementiere Proof of Concepts, MVPs und produktive AI-Systeme (LLMs, RAG, Knowledge Graphs, Agenten-Systeme) Integration & Architektur : Baue skalierbare AI-Architekturen und integriere sie sicher in bestehende Systeme (APIs, MCP, A2A-Kommunikation) Technologieauswahl : Bewerte Cloud-Services, Foundation Models und AI-Plattformen hinsichtlich Nutzen, Risiken und Compliance - dabei bleibst du am Zahn der Zeit Betrieb & Governance : Etabliere MLOps/LLMOps-Prozesse, Monitoring und AI Governance (Datenschutz, Security-by-Design, Compliance) Optimierung & Führung : Optimiere AI-Lösungen für Skalierbarkeit und Performance, leite Projekte technisch und unterstütze Sales/Presales als Expert:in Dein Profil Ausbildung : Studium in Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar Erfahrung : Relevante Praxis in Softwareentwicklung, AI/ML oder Generative AI Fundierte Kenntnisse in Python, Software-Architektur, Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP) Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG, Agentic AI, Vektordatenbanken und Orchestrierungsframeworks (LangGraph, CrewAI, LlamaIndex) MLOps/LLMOps, CI/CD, Kubernetes, Git und automatisiertes Testing. Soft Skills : Ausgeprägte Beratungskompetenz, Workshop-Leitung Fließend in Deutsch und Englisch Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion / Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewirb dich jetzt über unser Online-Bewerbungsformular. Talent Management – wir entwickeln deine Karriere Work Life Balance – flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich Fit and relaxed – mit EGYM Wellpass Enjoy biking – immer on tour mit Dienstradleasing Green Mobility – mit uns bist du vergünstigt unterwegs …zudem bieten wir einen unbefristeten Arbeitsvertrag, Corporate Benefits und Teamevents.

YOU... are responsible for the pre-assembly and integration of mechanical components such as brackets, spacers, and fastening systems install and route electrical components within complex system architectures integrate test and measurement equipment, including sensors, thermistors, heaters, and accelerometers perform electrical and mechanical assembly work in accordance with space industry standards support verification, testing, and quality assurance activities YOU... fulfill the general V.I.E program requirements (EU-graduate, aged between 18 and 28 years) have successfully completed training in Electrical Engineering (e.g., technician) or a comparable qualification have hands-on experience with cabling and connection technologies such as crimping, clamping, and soldering are familiar with electrical integration, including connectors, grounding systems, and wiring have experience using mechanical assembly tools like torque tools and fastening systems are experienced in handling measurement and test equipment, including sensor systems and temperature measurement tools ideally have knowledge of ESA-certified processes in electrical and mechanical integration have strong communication skills in English, German is a plus and a collaborative approach We value diversity and therefore welcome all applications - regardless of gender, nationality, ethnic and social origin, religion/belief, disability, age and sexual orientation and identity. Severely disabled persons will be given preferential consideration if they are equally qualified. Apply now using our online application form. Talent Management – we develop your career Language skills – improve your language skills in your daily work or in online language courses Work Life Balance – flexible working hours and mobile working possible A to Z – Private International Health Care Your future – possibility of permanent employment with ALTEN worldwide ...in addition we offer you corporate benefits and team events.