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Missions principales Le consultant aura en charge les activités suivantes : Assurer le suivi et l’analyse de contrats Hardware significatifs, incluant la projection des impacts financiers en cas de renégociation Construire des business cases pour les nouveaux projets et évaluer les retours sur investissement (ROI) Valider les besoins d’investissements liés au Hardware, à la maintenance et au leasing Réaliser des modélisations financières et proposer des optimisations sur les principaux postes de charges Produire les prévisions trimestrielles, les analyses d’écarts et les reportings mensuels Piloter le suivi budgétaire et prévisionnel des charges (amortissements, maintenance, leasing) Participer aux clôtures comptables mensuelles et à la validation des demandes d’achat Animer un comité Hardware mensuel présenté au COMEX Mener les revues mensuelles avec les différentes divisions sur les investissements et dépenses Compétences techniques requises Indispensables : Excellente maîtrise d’Excel et PowerPoint Expérience confirmée des outils de data et reporting : Power BI, Tableau, Power Query, Alteryx, Dataiku Solide expertise en contrôle de gestion, pilotage financier et modélisation budgétaire Bonne compréhension des enjeux liés aux investissements et coûts Hardware Capacité à interagir avec des interlocuteurs variés (achats, asset management, opérations, direction)

Context Nous recherchons un Data Ingénieur pour notre client. Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, l'entreprise a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Mission Migration de données : Transférer des rapports BO vers le Datalab (Dataiku/Vertica/Tableau). Modélisation : Implémenter des star schemas (faits/dimensions) dans les règles de l’art. Développement : - Talend (prioritaire) pour les flux ETL. - SQL avancé (Vertica). - Python (scripts, automatisation). Gestion des données : - Initialisation (init) et delta loads. - Tests et validation des données. Collaboration : - Travail en mode sprint, respect des délais. - Présentation des travaux, pédagogie (adaptation du discours).

Contexte Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif de garantir la fiabilité, la performance et l’industrialisation des solutions data au sein de l’équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d’architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu’à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l’architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d’une grande entreprise du secteur assurance. Missions Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production Compétences clés Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC : Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définition des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services

Dans le cadre de l'accélération de ses projets Data, notre client recherche un Analytics Engineer Senior capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, de l'ingestion jusqu'à la restitution analytique. Vous rejoindrez un environnement industriel exigeant où la qualité, la fiabilité et la valorisation des données constituent des enjeux stratégiques. Possibilité de recrutement en CDI à l'issue de la mission. Vos missions Au sein de l'équipe Data, vous serez responsable de : Data Engineering Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion de données ; Développer et optimiser les flux de traitement de données ; Participer à l'alimentation et à la structuration du Data Lake. Modélisation & Transformation Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins métiers ; Développer les transformations et traitements nécessaires à l'exploitation des données ; Garantir la cohérence et la qualité des données tout au long de leur cycle de vie. Qualité & Gouvernance Mettre en œuvre les contrôles de qualité de données ; Identifier et corriger les anomalies ; Participer à l'amélioration continue des processus Data. Analytics & Restitution Développer des solutions analytiques et dashboards ; Construire des applications Dataiku et des restitutions Power BI ; Accompagner les métiers dans l'exploitation de la donnée. Environnement technique Compétences impératives Dataiku DSS (expert) Python SQL avancé Talend Compétences appréciées Azure Spark Power BI Data Modeling Data Quality

Dans le cadre d'un projet de valorisation de la donnée au sein d'un acteur majeur du secteur public, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir sur une plateforme de traitement et d'exploitation des données (Dataiku, Vertica, Tableau Software). La mission s'inscrit dans un contexte sensible et réglementé, nécessitant un profil habilitable. L'environnement de travail est structuré autour d'une plateforme analytique interne — le Datalab — dont l'objectif est de centraliser la production de rapports et de tableaux de bord à destination des équipes métier. Le projet consiste à migrer et reproduire, au sein de ce Datalab, un ensemble de rapports et tableaux de bord existants, initialement développés via des univers Business Objects, en les adaptant aux standards et outils de la nouvelle plateforme. Vous interviendrez en mode sprint, dans une organisation Agile, avec des délais à respecter et une capacité de restitution de vos travaux attendue auprès des parties prenantes. Le périmètre technique couvre la modélisation en étoile (star schema), l'intégration et la transformation de données (ETL/ELT), la gestion des flux initiaux et différentiels (init/delta), ainsi que la validation et les tests de données. Vous contribuerez à l'industrialisation du socle de données selon les bonnes pratiques en vigueur, en assurant la qualité, la traçabilité et la maintenabilité des livrables produits. Responsabilités : - Reproduire les rapports et tableaux de bord existants au sein de la plateforme Dataiku/Vertica/Tableau Software - Concevoir et implémenter des modèles en étoile (faits/dimensions) selon les règles de l'art - Développer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) via Talend et SQL avancé - Gérer les flux de données initiaux (init) et différentiels (delta) dans le respect des standards d'industrialisation - Assurer la qualité des données à travers des tests et des processus de validation - Collaborer avec les équipes métier pour comprendre les besoins et restituer les travaux réalisés - Contribuer à la documentation technique et au respect des bonnes pratiques de mise en production (MEP) - Travailler en mode sprint et respecter les jalons définis dans le cadre du projet

Compétences techniques Denodo : base views, derived views, interface views Intégration de sources hétérogènes : bases relationnelles, APIs REST/SOAP, fichiers, cloud, web services Optimisation des performances : cache management, query optimization, data movement Création et maintien de data services / APIs Gouvernance et traçabilité des données Tests de qualité, performance et cohérence Outils / environnement Jira, Wiki, Data Catalog Stack Data incluant Dataiku et outils BI Compétences transverses Pratiques Agile (daily, sprint planning, review, rétro) Documentation technique Modularité, réutilisabilité, sécurité Vision d'ensemble sur l'architecture Data globale

🚀 Mission Freelance : Lead AI Engineer / Architecte IA Agentique & AIOps (H/F) Référence : AO2607051 Durée : Longue mission (Visée de production / Industrialisation) Lieu : France (Rythme de télétravail à définir) Contexte technologique : AWS, Dataiku, Snowflake, Kubernetes, Python, Frameworks Agentiques, MCP. 📋 Contexte de la mission Notre organisation dispose d’une première plateforme AIOps mature (exploitant Dataiku, Snowflake et AWS ) pour valoriser nos données opérationnelles (incidents, changements, événements) et optimiser la prédiction et l'aide à la décision. Dans le cadre de l’évolution de notre démarche, nous souhaitons accélérer l’adoption des technologies d’intelligence artificielle agentique . L'objectif est de développer de nouveaux usages d’automatisation, d’assistance avancée aux équipes d’exploitation et d’orchestration intelligente des processus IT (Infrastructure VMware, Kubernetes, etc.). Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle pour concevoir, développer, industrialiser et intégrer ces solutions au sein de notre système d'information. 🎯 Vos principales responsabilités1. Développement et Intégration de solutions IA Orchestration Multi-Agents : Concevoir des assistants de code et des agents spécialisés pour les équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support. Écosystème MCP : Déployer l'infrastructure Model Context Protocol (MCP) ou équivalents, créer les connecteurs et outils pour interagir avec nos API internes (ITSM, CMDB, observabilité). Architecture RAG : Développer les mécanismes d'ingestion, de chunking et d'indexation pour exploiter nos référentiels techniques, runbooks et bases de connaissances. Intégration technologique : Connecter les solutions avec nos socles (VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake) et les LLM/services cloud (LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS). 2. Industrialisation et Exploitation (MCO) Pratiques Modernes : Garantir la qualité du code (Python, clean code, TDD, CI/CD avec Jenkins, IaC via Terraform/Ansible). LLMOps & Sécurité : Mettre en œuvre le tracking de l'observabilité, l'évaluation des réponses, la maîtrise des coûts/latence, et sécuriser les agents (contre le prompt injection et l'exfiltration de données). Évolution AIOps : Participer à la maintenance et à l'évolution (analyse de causes et remédiation) de la plateforme existante. 3. Accompagnement et Leadership Identifier les opportunités de création de valeur et être force de proposition. Assurer l'acculturation et le transfert de compétences vers l'équipe interne sur les concepts d’architecture agentique et de MCP. 🛠️ Profil recherché & Compétences requises Nous recherchons un profil hautement autonome , capable à la fois de challenger les orientations d'architecture et de "mettre les mains dans le code" pour délivrer. Compétences techniques indispensables : Expertise Python et maîtrise éprouvée de la mise en production d'applications d'IA Générative. Frameworks Agentiques : Expérience concrète sur des outils d'orchestration multi-agents ( LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents). Model Context Protocol : Une expérience réelle ou une maîtrise solide de la mise en œuvre du standard MCP est fortement attendue. DevOps / Cloud : Bonne connaissance de l'écosystème AWS , de Docker/Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins). Sécurité IA : Sensibilité affinée aux problématiques de sécurité des LLM (gestion des secrets, prompt injections). Compétences appréciées (Atouts forts) : Expérience face aux biais et limites des LLM en production (hallucinations, dérive, explosion des coûts, latence). Connaissance du monde de l'exploitation IT / Infrastructures (Day-0, Day-1, Day-2 sur environnements virtualisés et conteneurisés). 📦 Livrables attendus PoC et MVPs industrialisés (assistants contextuels, agents connectés aux chaînes ITSM/CMDB, serveurs MCP opérationnels). Composants d'automatisation intelligente (outils type Claude Code ou équivalents Codex pour l'infrastructure). Documentation technique complète (ADR, runbooks/playbooks d'exploitation). Supports et plan de transfert de compétences formalisés pour l'équipe interne.

Résumé : Cette fonction de développeur full stack est essentielle pour le développement d'applications robustes, permettant le traitement des données dans un environnement de finance de marché et d'énergie. Responsabilités : Concevoir et développer des applications logicielles en Python. Gérer des bases de données PostgreSQL et optimiser les performances. Participer à la mise en œuvre de systèmes orientés événements et de pipelines de données. Collaborer avec des équipes Agile pour assurer la qualité du produit. Établir des API et gérer le cycle de vie du développement logiciel. Must Haves : 10 ans d'expérience en développement logiciel. Solides compétences en Python (6+ ans niveau avancé). Maîtrise de PostgreSQL, conception de schémas et gestion de données temporelles. Expérience avec des architectures logicielles (microservices, systèmes orientés événements). Compétences en CI/CD avec GitHub et méthodologies Agile. Nice to Haves : Expérience en finance de marché, trading de matières premières ou secteur de l’énergie. Expérience en tant que lead technique ou référent technique. Compétences avec RabbitMQ, Kafka ou systèmes de messaging équivalents. Familiarité avec FastAPI et Dataiku. Autres détails : Localisation: 92 Secteur: Finance de marché, énergie.

Conception et Développement • Concevoir et développer des vues de données virtualisées dans Denodo (base views, derived views, interface views) à partir des spécifications techniques fournies • Intégrer les sources de données hétérogènes (bases relationnelles, APIs REST/SOAP, fichiers, cloud, web services) • Optimiser les performances des requêtes (cache management, query optimization, data movement) • Créer et maintenir les data services et APIs pour exposer les données aux applications consommatrices • Implémenter les mécanismes de gouvernance et de traçabilité des données • Réaliser des tests de qualité, performance et cohérence des données • Documenter l'ensemble des développements et bonnes pratiques (wiki, Jira, Data Catalog) • Participer à la mise en production et au suivi des services de données Collaboration agile et gouvernance - Travailler en étroite collaboration avec le PO pour assurer la livraison des différents projets - Participer aux rituels agiles : daily, sprint planning, review, retrospectives. - Contribuer à la documentation fonctionnelle et technique du produit Data. - Promouvoir les bonnes pratiques Dataiku (modularité, réutilisabilité, qualité, performance).

Nous recherchons un(e) Administrateur Expérimenté(e), passionné(e) par la technologie, pour travailler directement chez nos clients, en étant au cœur de leurs défis numériques. Si vous souhaitez participer à des projets d'envergure, continuer à apprendre et évoluer dans votre carrière, c'est l'occasion rêvée ! Vous aurez la charge des missions de Build et Run : RUN : • Administration et maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Cloudera CDP • Gestion des clusters Hadoop (HDFS, YARN, Hive, Impala, Spark) via Cloudera Manager • Supervision, performance, gestion des incidents (niveau 3) • Gestion de la haute disponibilité (géo-cluster) et de la sécurité • Exploitation de Dataiku (optionnel) • Orchestration des workloads via Kubernetes BUILD : • Industrialisation des déploiements (automatisation, CI/CD) • Contribution aux évolutions d'architecture du socle Data • Mise en place et optimisation de pipelines data (Spark, Hive, Impala) • Intégration avec les environnements cloud (Azure / hybride) • Contribution au socle IA (Dataiku sur Outscale) Référence de l'offre : 1hnwz9a4s3