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  "job_description": "À propos de CALIXYS\n\nCALIXYS est un éditeur SaaS spécialisé dans la réconciliation financière, la data quality et l’automatisation des processus financiers.\n\nNos solutions XREC et XCERT sont utilisées par des acteurs majeurs de la Banque, Assurance, Fintech, Retail, PSP, Gaming et Industrie.\n\nNous évoluons sur un stack robuste et moderne :\n\nTomcat, Java, Python, SQL Server, GitLab CE, Ansible, Terraform, OVH Cloud, Windows/Linux, monitoring interne, projets conteneurs (Docker/K8s), Automatisation M365, ETL (EasyMorph)…\n\nDans le cadre de l’accélération de notre roadmap technique, nous recrutons un profil hybride DevOps + IA + Data Engineering capable de structurer, automatiser et moderniser nos systèmes.\n\nObjectif du poste\n\nAssurer un rôle central entre infrastructure, automatisation, data engineering, et IA appliquée, avec pour missions principales :\n• Renforcer et automatiser notre DevOps / CI/CD\n• Déployer et industrialiser nos futures pipelines IA (LLM, NLP, prédiction)\n• Optimiser la qualité, structuration et supervision des données pour la plateforme\n• Participer à l’évolution de notre architecture technique et cloud\n\nC’est un poste polyvalent, orienté delivery + innovation, avec un fort degré d’autonomie.\n\nMissions principales\n\n1. DevOps & Infrastructure (≈ 70%)\n• Automatiser les déploiements via GitLab CI/CD et Ansible\n• Maintenir et optimiser notre infrastructure : OVH Cloud, serveurs Windows/Linux, Tomcat, SQL Server\n• Mettre en place ou renforcer :\n• Observabilité : Zabbix, Grafana, Prometheus/ELK (projets en cours)\n• Supervision applicative et data\n• Processus de backup, PRA, durcissement sécurité\n• Participer à la mise en production de :\n• Docker / Docker Compose\n• Kubernetes (OVH Managed)\n• Terraform pour l’Infra-as-Code\n\n2. Data Engineering (≈ 20%)\n• Manipuler, transformer, charger des volumes de données financières et opérationnelles\n• Automatiser les traitements via Python, EasyMorph, scripts SQL\n• Mettre en place des pipelines structurés, versionnés, supervisés\n• Préparer les datasets nécessaires aux modèles IA\n\n3. IA / MLOps (≈ 10–30%)\n• Contribuer aux projets IA internes (agents Copilot, suggestions de matching, analyse automatique, NLP, LLM)\n• Développer, tester, optimiser des modèles ou chaînes IA basés sur :\n• LLM\n• NLP classique et classification\n• Modèles statistiques ou ML simple\n• Industrialiser l’IA :\n• Déploiement\n• Monitoring\n• Versioning\n• Automatisation\n• Intégrer efficacement l’IA à la plateforme XREC\n\nCompétences requises\n\nCompétences techniques indispensables\n• expérience DevOps :\n• CI/CD (GitLab CE)\n• Terraform / Ansible\n• Linux & Windows Server\n• Docker (K8s apprécié)\n• Bonne maîtrise de Python\n• Compétences en data engineering :\n• manipulation et transformation de données\n• SQL avancé (SQL Server essentiel)\n• Sensibilité forte à :\n• sécurité (firewall, AD, Entra ID, VPN OVH, chiffrement)\n• supervision et optimisation\n• qualité des données\n\nIA / MLOps (un vrai plus)\n• Expérience (ou projet perso/POC) sur :\n• LLM / IA générative\n• NLP\n• Classification / modèles légers\n• Bonne compréhension des principes :\n• pipelines ML\n• monitoring\n• IA explainable\n• RGPD / sécurité data\n\nSoft Skills\n• Autonomie et capacité à travailler sur plusieurs sujets variés\n• Forte capacité d’apprentissage\n• Rigueur, sens de la qualité\n\n· Solide capacité à rédiger et maintenir une documentation technique de qualité : procédures de déploiement, scripts documentés, workflows CI/CD, schémas d’architecture, fiches d’exploitation et guides d’automatisation.\n• Capacité à travailler dans un environnement SaaS très technique et exigeant\n\nProfil recherché\n• Expérience confirmée (2–5+ ans) en DevOps ou Data Engineer avec une appétence IA\n• Ou profil atypique avec double compétence : SRE / DevOps + ML/IA\n• Connaissance des environnements Cloud, SaaS, données sensibles, production 24/7\n• Anglais technique maîtrisé\n\nCe que nous offrons\n• Participation à des projets d’automatisation et d’IA stratégiques\n• Environnement technique varié et stimulant\n• Collaboration directe avec le CEO/CTO\n• Participation aux architectures, choix techniques et roadmap\n• Télétravail possible\n• Rémunération selon profil\n\nProcessus de recrutement\n• Call découverte (30 min)\n• Entretien technique avec exercices DevOps/Data (45–60 min)\n• Mini cas IA/MLOps (20 min)\n• Entretien final + fit équipe",
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