Rôle et responsabilités des Développeurs • Développement et expertise Réaliser des développements de complexité moyenne. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) • Contribution agile Participer aux rituels techniques (estimation de charge, engagement sur le sprint). • Architecture et standards Concevoir et mettre en oeuvre l'architecture applicative et technique. Veiller au respect des normes, bonnes pratiques et standards Groupe. • Qualité et documentation Garantir la qualité des livrables (revues de code, bonnes pratiques). Assurer la production et la maintenance de la documentation projet. • RUN Assurer le suivi d'exploitation des traitements PySpark en production : supervision, résolution des incidents, analyse des performances et amélioration continue des traitements - Maîtrise avancée des environnements de conteneurisation et d'orchestration, notamment Kubernetes et Docker, ainsi que de la gestion sécurisée des secrets avec HashiCorp Vault - Maîtrise avancée des traitements Big Data, incluant PySpark 3 ainsi que la manipulation de formats de données distribués (Parquet, gestion des buckets). - Maîtrise opérationnelle de l'orchestration de workflows de données à l'aide de l'outil Apache Airflow. - Maîtrise confirmée des bases de données relationnelles, particulièrement PostgreSQL. - Maîtrise des outils de gestion de code et de qualité logicielle, incluant GitLab, Fortify et SonarQube. - Maîtrise des outils de stockage objet, notamment via l'utilisation des commandes MinIO. - Maîtrise des outils de transfert de fichiers, en particulier CFT (Cross File Transfer). Pour l'ensemble du projet de titrisation Bail : • Dossiers d'architecture (schémas, principes techniques, choix structurants). • Backlog enrichi et priorisé en lien avec les parties prenantes. • Composants applicatifs développés, testés et documentés. • Comptes rendus des revues de code et plan d'amélioration continue. • Documentation projet à jour (Spécifications techniques, JIRA, Page Confluence, Runbook). • Reporting d'avancement sur le périmètre confié. • RUN : Reporting de type Morning check
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.
ontexteDans le cadre de l'accélération de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle Générative, un acteur majeur des services numériques et financiers recherche un Consultant IA Générative / AI Engineer Senior afin de concevoir, industrialiser et faire évoluer des solutions basées sur les modèles de langage de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe en charge de la définition et de la mise en œuvre de cas d'usage IA à fort impact métier : assistants intelligents, moteurs conversationnels, automatisation de processus, recherche documentaire augmentée, copilotes métiers et systèmes agentiques. MissionsConception de solutions IA GénérativeConcevoir des architectures IA générative robustes et évolutives. Participer à l'identification et au cadrage des cas d'usage métiers. Développer des solutions basées sur les LLMs et les modèles de fondation. Concevoir et mettre en œuvre des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG avancé). Développement et industrialisationDévelopper des workflows conversationnels complexes. Construire des agents autonomes et multi-agents (Agentic AI). Implémenter des mécanismes de Function Calling et d'orchestration d'outils. Participer à l'intégration des solutions IA dans le système d'information. Contribuer à l'industrialisation des développements et aux bonnes pratiques MLOps. Optimisation des modèlesRéaliser des travaux de Prompt Engineering avancé. Évaluer et comparer les performances des modèles. Participer aux activités de fine-tuning et d'optimisation. Définir et suivre les KPI d'évaluation des systèmes GenAI. Mettre en place des méthodologies de testing et de validation. Collaboration avec les équipes métiersComprendre les problématiques métiers et les traduire en solutions IA concrètes. Accompagner les équipes dans l'adoption des nouveaux outils. Participer aux ateliers de conception et aux démonstrations. Vulgariser les concepts techniques auprès d'interlocuteurs non experts. Compétences techniques recherchéesIA GénérativeLLMs et modèles de fondation Retrieval Augmented Generation (RAG) avancé Agentic AI Function Calling Prompt Engineering Fine-tuning de modèles Évaluation et benchmarking de systèmes GenAI Écosystème IALangChain LangGraph Semantic Kernel OpenAI Azure OpenAI Hugging Face Search & Knowledge ManagementVector Databases Recherche sémantique Embeddings Hybrid Search Knowledge Graphs (apprécié) Data & DéveloppementPython Data Science API et microservices Git Docker Cloud Azure (apprécié) BonusMLflow Azure ML Kubernetes DevOps / MLOps Observabilité des systèmes IA
Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Analyst – Big Data H/F afin d'intervenir au sein d'un grand acteur du secteur des télécoms, sur le pilotage de la qualité de service de son réseau fixe. Descriptif des missions Au sein d'une cellule dédiée à la qualité de service, vous produisez des analyses à partir de datasets que vous constituez sur les données issues des plateformes Big Data du client. Vous avez également la responsabilité de rendre disponibles les données une fois celles-ci nettoyées, préparées et formatées, sous forme de datasets ou de tables mis à disposition des Data Scientists de l'équipe. Vous développez enfin des tableaux de bord de suivi des KPI. Missions Constituer des datasets à partir des données des plateformes Big Data Nettoyer, préparer et formater les données Mettre à disposition des Data Scientists des datasets et des tables exploitables Développer des tableaux de bord de suivi des KPI Produire des analyses commentées
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l'écosystème Databricks. L'objectif est d'accompagner la mise en place d'une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l'industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l'exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d'industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l'amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.
Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l'entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L'entité Intelligence Artificielle a pour objectif d'apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d'intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d'Activités Sinistre) Migration Cloud
Nous recherchons un Expert Technique Senior pour participer à un projet stratégique de refonte de notre Data Lake. Ce projet vise à répondre de manière flexible et agile aux besoins métiers, et apporter une valeur ajoutée autour de la donnée. Missions principales : Participer au développement du Framework de gestion des flux de données Contribuer à la conception et l'architecture technique de la solution cible Proposer des solutions innovantes Être force de proposition sur le design des solutions techniques Rédiger les dossiers techniques et autres documentations nécessaires Assurer la cohérence technique des différents modules du projet Réaliser et automatiser les tests sur les outils/modules développés Veiller au respect des délais Accompagner la phase de validation business en UAT et PROD Préparer le roadbook de migration et participer à la mise en production
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand groupe international, nous recherchons un Data Engineer Senior AWS pour contribuer à l'évolution et à l'industrialisation d'une plateforme Data Cloud déjà en production. Cette plateforme constitue le socle technologique permettant d'alimenter des solutions analytiques avancées et des cas d'usage innovants basés sur l'intelligence artificielle. Vous intégrerez une équipe Data multidisciplinaire évoluant dans un environnement international et fortement orienté Cloud. MissionsParticiper à la conception et à l'évolution de l'architecture Data Platform et Data Lake/Lakehouse. Développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Concevoir et implémenter des traitements de données à grande échelle à l'aide des services AWS. Participer à l'intégration de nouvelles sources de données internes et externes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de Data Management, Data Quality et DataOps. Participer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des chaînes CI/CD. Garantir la performance, la sécurité et la maintenabilité des solutions développées. Accompagner les équipes métiers dans la traduction des besoins fonctionnels en solutions techniques. Participer aux phases de mise en production et au support des environnements critiques. Contribuer aux travaux d'amélioration continue de la plateforme.
Rôle : Data Engineer Senior Databricks / GCP TJM : 430 € / jour Localisation : Meudon (3 jours par semaine sur site / 2 jours de télétravail) Date de début : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte de la missionAu sein d'une équipe pluridisciplinaire (chefs de projet, architectes, DevOps, Data Engineers), vous interviendrez sur la conception et le développement de projets d'intégration de données à forte valeur ajoutée. Vos principales responsabilités incluent : Développement de jobs d'intégration de données en PySpark, Spark et Python (modes streaming et batch) sur la plateforme Databricks. Mise en œuvre du CI/CD (GitHub, DevOps, Databricks Asset Bundles), de l'orchestration, du data management et de la sécurité. Optimisation des jobs existants et des ressources Cloud (GCP et Databricks). Mise en place de Dashboards FinOps afin de suivre et piloter l'usage des ressources GCP / Databricks. Participation aux astreintes et au support en production de l'application. Assurer une formation continue, le partage de connaissances et la rédaction de la documentation technique. Compétences clés requisesDatabricks : Excellente maîtrise de l'administration, de la gestion des catalogues (Unity Catalog), de Delta Lake et de l'optimisation des performances. Technologies Data : Maîtrise approfondie de PySpark, Spark, Python, SQL et GIT. Cloud (GCP) : Bonne connaissance de l'écosystème Google Cloud Platform, notamment GCS, Pub/Sub, GKE et les outils d'Alerting. Qualités professionnellesEsprit d'équipe, curiosité intellectuelle et envie d'évoluer dans un environnement collaboratif. Excellente capacité à communiquer, à vulgariser et à partager vos connaissances avec les différents membres de l'équipe.
MissionsLe rôle vise à apporter l'expertise nécessaire pour soutenir les projets data et l'écosystème Databricks au sein du groupe. L'équipe met à disposition des environnements d'évaluation et de test, définit les standards et bonnes pratiques d'usage, et accompagne les entités ayant des besoins spécifiques sur des périodes dédiées. Les interlocuteurs sont principalement des Data Specialists et Data Citizens. Les environnements techniques s'appuient sur Databricks AWS et Azure. Les activités se structurent autour de trois axes : Data Engineering : développement et opérations data DevOps / DataOps : déploiement, automatisation, Infrastructure-as-Code, administration des plateformes Expertise : veille technologique, anticipation des évolutions, test et validation des nouvelles fonctionnalités Dans ce contexte, les responsabilités confiées sont les suivantes : Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du COE. Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. Garantir la qualité et la conformité des services fournis aux entités. Accompagner les équipes métiers et data dans l'adoption de l'écosystème Databricks et leur transition vers les normes groupe. Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités de l'éditeur ou d'outils complémentaires pour améliorer l'expérience globale. Veiller au respect des politiques groupe et accompagner leur mise en œuvre. Contribuer à la conception et à la réalisation des use cases stratégiques portés par les entités.
Contexte de la mission Cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. Elle est accompagnée par diverses ressources du pôle, du département ou des équipes applicatives ( managers, coodinateurs, référent techniques, pilote de système applicatifs...). La mission du projet : Accompagner la migration et l'industrialisation d'une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI Description du profil: Nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration et l'industrialisation d'une nouvelle plateforme data. Le profil interviendra sur la conception de pipelines Databricks / Spark, la structuration du modèle de données cible et la mise en place de standards de développement robustes, maintenables et industrialisés. Le profil devra accompagner les équipes de développement pour assurer le respect des bonnes pratiques établies pendant la migration. Une capacité à prendre du recul, à proposer des choix techniques structurants et à travailler avec des équipes Data, BI et métier est attendue. Une connaissance de Power BI est appréciée pour faciliter l'exposition des données vers les usages analytiques. Objectifs et livrables Activité principale : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l'observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d'incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire : Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l'interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l'intégration de sources d'alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d'équipe Participer aux rituels agiles et à l'amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe: Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud
Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la MissionAu sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture DataConcevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Live Tables). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows. 2. Gestion et Administration de la Plateforme DatabricksAdministrer l'espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l'autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité (Unity Catalog, gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des DonnéesMettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données (expectations, tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & SupportCollaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l'adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) :Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL. Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse, du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d'au moins un des principaux fournisseurs cloud (Azure, AWS ou GCP). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) :Connaissances en MLflow, orchestration de modèles et pratiques MLOps. Notions avancées en DataOps, cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l'exploitation d'APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka).
Dans le cadre du développement de ses plateformes Data & IA, notre client recherche un Data Engineer Databricks Senior capable de concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data, en lien avec les équipes métiers, Data Scientists, Architectes et équipes Cloud. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers. Concevoir des architectures Data modernes sur Databricks. Développer et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation. Optimiser les performances et la qualité des traitements. Participer à la mise en place des bonnes pratiques Data Engineering. Assurer les phases de tests, recette et mise en production. Collaborer avec les équipes Data Science, BI et Architecture. Contribuer aux sujets IA et valorisation des données. Documenter les solutions et accompagner les utilisateurs. Compétences requisesTechniquesDatabricks (indispensable) Apache Spark / PySpark Python SQL avancé Azure Data Factory ou équivalent Azure Synapse / Microsoft Fabric (apprécié) Git CI/CD Data Lake / Lakehouse Modélisation de données FonctionnellesAnalyse des besoins métiers Animation d'ateliers Rédaction de spécifications Communication avec des interlocuteurs non techniques
