Le contexte Nous recherchons un(e) Architecte Technique Senior pour piloter l'architecture de plusieurs use cases BigData en production. Ces use cases portent sur des flux d'ingestion et d'exposition de données dans un environnement Azure / Databricks exigeant. Vos missions Concevoir et piloter l'architecture technique des use cases data (ingestion batch et temps réel, exposition BI) Co-administrer Unity Catalog et les workspaces Databricks en production (gouvernance, RBAC, lineage, audit) Concevoir des pipelines Databricks industrialisés (PySpark, Spark SQL, jobs, CI/CD) Garantir la sécurité et la conformité des données : chiffrement, data masking, RGPD Optimiser les performances et les coûts des workloads (tuning Spark, autoscaling, sizing) Assurer l'exploitation en production : SLA/SLO, monitoring, runbooks, gestion des incidents et des changements Être le référent technique auprès des data engineers, des équipes ops et sécurité et des métiers Compétences clés Azure Data Lake / ADLS (architecture, sécurité, performance) Écosystème Azure Data en production : ADF, Synapse, Event Hub, Key Vault Databricks avancé : clusters, pools, jobs, permissions, Unity Catalog Lakehouse / Delta Lake : partitionnement, Z-order, modélisation de data marts Streaming : Event Hubs, Kafka, Structured Streaming Réseau et identité Azure : VNet, Private Endpoints, Azure AD, RBAC Alimentation BI (Power BI ou équivalent) DevOps : Git, branching, CI, releases et rollback
Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.
Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.
Informations mission Entité : Digital Factory Référentiel Site : Massy Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 19/10/2027 Description and Location La Digital Factory Référentiel de Carrefour pilote la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle France et Groupe. Elle vise à unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et sortir du mainframe BCP tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Projet : Cockpit Data Référentiel Objectif : Définir les KPI de suivi de performance de la Direction Référentiel, produire les supports de décision pour la Direction et porter le modèle d'explicabilité de la performance. Principales missions : Définir les KPI de performance de la Direction. Réaliser des analyses End-to-End des chaînes de Run. Produire et maintenir des dashboards décisionnels performants. Exploiter et challenger les métiers à partir des indicateurs produits. Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité des données. Identifier les axes d'amélioration des processus métiers et techniques. Compétences clés : SQL avancé. BigQuery. Looker Studio / Looker. Construction et optimisation de dashboards. Modélisation et gestion de données. Conception de pipelines Data. Analyse de données et pilotage par KPI. Compétences appréciées : Python (Pandas, NumPy, PySpark). DevOps. Git / GitLab CI. Data Lake / Data Warehouse. PostgreSQL, MongoDB. Environnements Cloud GCP ou Azure. Méthodologies Agile Scrum.
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e DevOps / Data & Machine Learning pour intervenir chez un de nos clients. 💻💼 Contexte : L'équipe travaille sur des produits Data liés notamment à la maintenance prédictive, la mobilité électrique et l'analyse des charges sur les réseaux. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 - Construire et maintenir les outils CI/CD pour les traitements de données en Python / PySpark et les applications web. - Assurer le run et l'exploitation des traitements et applications en production. - Mettre en place et maintenir l'observabilité des applications et traitements : logs, métriques techniques et monitoring. - Gérer les évolutions et corrections techniques : montées de version des dépendances, traitement des vulnérabilités cyber, évolutions de configuration, etc. - Maintenir et améliorer l'Infrastructure as Code. - Administrer les différents environnements : développement, préproduction, production et environnements de type lab Data Science. - Accompagner les équipes Data Science et Data Engineering sur le build et le run de leurs produits. - Assurer un support technique de première ligne et faire le lien avec les équipes externes : infrastructure, cybersécurité, fournisseurs, etc. - Rédiger et maintenir la documentation technique. - Assurer une veille technologique sur les outils utilisés. - Partager les bonnes pratiques et contribuer à la formation des équipes.
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e DevOps / Data & Machine Learning pour intervenir chez un de nos clients. 💻💼 Contexte : L'équipe travaille sur des produits Data liés notamment à la maintenance prédictive, la mobilité électrique et l'analyse des charges sur les réseaux. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 - Construire et maintenir les outils CI/CD pour les traitements de données en Python / PySpark et les applications web. - Assurer le run et l'exploitation des traitements et applications en production. - Mettre en place et maintenir l'observabilité des applications et traitements : logs, métriques techniques et monitoring. - Gérer les évolutions et corrections techniques : montées de version des dépendances, traitement des vulnérabilités cyber, évolutions de configuration, etc. - Maintenir et améliorer l'Infrastructure as Code. - Administrer les différents environnements : développement, préproduction, production et environnements de type lab Data Science. - Accompagner les équipes Data Science et Data Engineering sur le build et le run de leurs produits. - Assurer un support technique de première ligne et faire le lien avec les équipes externes : infrastructure, cybersécurité, fournisseurs, etc. - Rédiger et maintenir la documentation technique. - Assurer une veille technologique sur les outils utilisés. - Partager les bonnes pratiques et contribuer à la formation des équipes.
