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Objectifs et livrables: Gestion des incidents (analyse et création des tickets, communication avec les équipes impactées). Suivi/résolution des incidents en collaboration avec les équipes (Trading, Portfolio, MarketData mais aussi Data – Opérations …). Amélioration de la qualité et de la pertinence des alertes. Communication avec nos contreparties externes. Rédaction et mise en place des différentes procédures à suivre en lien avec le support Paris. Déploiement et mise en production des différentes applications. Participation au développement et la maintenabilité des environnements de test. Développement de KPI permettant de monitorer la qualité de la production Propositions amélioration/maintenance des outils utilisés.

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme stratégique de gestion et de diffusion de données de marché, nous recherchons un Data Engineer / Tech Lead expérimenté pour rejoindre une équipe en charge de la collecte, de la transformation et de l'exposition de données à forte valeur ajoutée. Vous jouerez un rôle clé dans la définition des standards techniques, l'accompagnement des équipes et l'évolution d'une plateforme Data moderne basée sur les technologies Cloud AWS. Vos missionsConcevoir, structurer et optimiser des pipelines de données robustes, performants et scalables. Définir les standards d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Garantir la qualité technique, la sécurité et la maintenabilité des applications. Collaborer avec les Product Managers, Product Owners et Business Analysts afin de transformer les besoins métiers en solutions techniques. Encadrer et accompagner les Data Engineers et développeurs dans leur montée en compétences. Participer aux choix d'architecture et aux décisions techniques de la plateforme. Superviser les applications en production et contribuer à leur amélioration continue. Participer aux revues de code, aux bonnes pratiques DevOps et à l'automatisation des déploiements.

Analyser les besoins métiers et techniques avec les équipes projet. Développer et maintenir des applications Front-End et Back-End. Concevoir et développer des API REST. Réaliser les tests unitaires et participer aux recettes. Rédiger la documentation technique. Participer aux cérémonies Agile et aux mises en production. Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications. Compétences requises Obligatoires: Angular Python FastAPI / API REST Java Git OpenShift XL Deploy (XLD) / XL Release (XLR) Appréciées: NoSQL Hadoop Solr

Je recherche bpour un de mes client un Data Engineer confirmé afin d'intervenir sur le développement, la maintenance et l'évolution des flux de données. Le consultant participera à la mise en œuvre des traitements Data, à l'intégration des données provenant de différentes sources, ainsi qu'à leur mise à disposition auprès des équipes métiers pour répondre aux besoins de reporting et d'analyse. Missions principales :Concevoir, développer et maintenir des flux de données. Développer et optimiser des traitements ETL avec Talend. Concevoir et maintenir des scripts Python pour les traitements et automatisations Data. Participer à l'intégration, la transformation et la mise à disposition des données. Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Participer au développement et à l'évolution des reportings via MicroStrategy. Analyser les besoins des équipes métiers et proposer des solutions adaptées. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles dans un environnement Agile. Participer aux phases de tests, de recette et de mise en production des traitements développés.

Missions principales Analyser les besoins et cadrer techniquement les cas d'usage en collaboration avec les équipes Cyber Concevoir des architectures applicatives sécurisées, pragmatiques et maintenables Développer des applications Full Stack : backend, frontend, API, base de données, authentification, intégration au SI Intégrer des composants d'intelligence artificielle à valeur métier : workflows LangChain/LangGraph, API LLM, mécanismes RAG Participer aux phases de tests, de documentation et de mise en production Assurer le transfert de compétences et produire la documentation nécessaire à la reprise en exploitation Contribuer à l'amélioration continue des applications selon les retours utilisateurs Environnement technique Backend : Python, Django, FastAPI Frontend : Angular Base de données : PostgreSQL API : REST Authentification et gestion des accès : Keycloak, SSO, RBAC Intelligence artificielle : API LLM, RAG, embeddings, bases vectorielles Orchestration IA : LangChain, LangGraph Outils de développement assisté par IA : Claude Code, Codex Bonnes pratiques : développement sécurisé, tests, documentation, monitoring, maintenabilité

Au sein de l'équipe Automation & Observability, qui met à disposition des outils de self-provisioning de ressources d'infrastructure à destination des équipes internes, le titulaire du poste sera garant de la fiabilité, de la maintenance, des performances et de l'évolution de ces outils. Le prestataire est en contact direct avec les équipes de développement applicatif, les Product Owners et l'équipe infrastructure, afin d'être au plus près des besoins en automatisation Activités principales Étudier et mettre en œuvre des solutions d'automatisation des tâches IT Contribuer à la construction et à l'évolution du catalogue de services d'infrastructure (self-provisioning) Faire évoluer la plateforme d'automatisation (AWX) Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD pour les déploiements Développer des APIs et applications Python pour exposer et intégrer les services d'automatisation Assurer un support aux équipes applicatives et infrastructure sur l'ensemble du périmètre technique Travailler en méthode Agile, avec les outils Azure DevOps / GitHub

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de l'entreprise. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'agents IA. MissionsPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes. Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise. Couche sémantique & DataViz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation afin de faciliter la consommation finale de la donnée. Objectifs et livrablesDéveloppementMaîtrise incontournable des langages Python et SQL (requêtage, optimisation). Architecture DataExcellente maîtrise des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart). ETL / ELTExpérience confirmée sur Informatica. Restitution & GouvernanceBonnes notions en DataViz et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex. : Strategy ou outils équivalents). Outillage CI/CDGitHub Jenkins Terraform Cloud (atout)Une expérience sur Google Cloud Platform (GCS / BigQuery) est un véritable plus.

🚀 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.

Votre challenge : Auditer et sécuriser nos choix d'architecture Modern Data Stack : Audit Semantic Layer : Challenger notre implémentation Lightdash SL vs Cube SL & dbt SL / MetricFlow (pièges, best practices). Benchmark BI-as-Code & IA : Pousser Lightdash, évaluer Evidence, Hex et une approche sur-mesure via IA (Claude / MCP). Expert Senior (+10 ans XP) praticien du Semantic Layer et du Dashboarding-as-Code. Lightdash • dbt / MetricFlow • Cube • Evidence • Hex • Claude • BigQuery • SQL / Python / YAML

Les missions seront les suivantes : - Etudier et analyser les besoins métiers et techniques en relation avec le business analyst et chef de projet - Réaliser les développements et les tests unitaires et contribuer à la réalisation des phases de recettes. - Rédiger la documentation technique - Participer aux cérémonies agiles et aux mises en production autour des outils et principes DevOps (XLR, XLD). Maitrise : angular et python Maitrise : Fast API/API Rest - java connaissance sur les outils de dévops : Git, xdeploy, xrelease et Openshift seraient un plus : connaissances en NoSql, Hadoop, base Solr Très important : Une personne débrouillarde qui aime chercher, demander, qui sait alerter ...

Contexte Objectif global : Accompagner les projets de sécurité des solutions collaboratives MISSIONS Vous accompagnerez nos équipes dans la mission cruciale de protection des données sensibles du Groupe. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire, votre mission sera d'apporter votre expertise technique sur le projet DSPM, d'assurer le maintien en condition de sécurité de la solution collaborative M365, de déployer et piloter les campagnes de revue des accès. Vous serez également en charge du fonctionnement des solutions de découverte et de gouvernance des accès aux données bureautiques, contribuant ainsi activement à la protection des données du Groupe Vos principales activités comprendront : - Contribuer au déploiement de la solution DSPM Varonis. - Définir les règles de détection du DSPM, assurer l'analyse et le reporting des résultats. - Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) de la solution DSPM. - Définir, paramétrer et améliorer les règles de sécurisation M365. - Produire des analyses de sécurité relatives aux nouveaux services M365. - Garantir la sécurité des projets intégrés au tenant M365. - Déployer la solution de revue des partages M365 (IDECSI) au sein du Groupe et piloter les campagnes de revue associées. - Assurer la maintenance et l'amélioration d'un tableau de bord présentant les indicateurs clés d'activité. - Garantir le maintien en condition opérationnelle des solutions de protection des données bureautiques. - Suivre et traiter les incidents et proposer des remédiations (N2/N3). - Rédiger des guides et des standards de sécurité. - Assurer une veille technologique proactive. Pour mener à bien cette mission, les compétences suivantes sont requises : - Maîtrise des briques d'infrastructure d'un système d'information. - Connaissances fonctionnelles et techniques approfondies sur M365, Microsoft Purview, Azure, ADRMS, DKE, SailPoint FAM, Varonis DatAdvantage, Splunk. - Compétences en développement : Powershell, PowerApp, PowerBI, Python. - Culture SSI/Cybersécurité solide, avec une expertise particulière sur les risques associés aux fuites d'information. - Des formations et certifications sur les sujets Sécurité et Cloud constituent un réel atout. Les livrables sont Pilotage des projets de protection de donnée Analyse de sécurité Gestion du RUN des solutions de protection de donnée

Vos missions Au sein d'une équipe Agile, vous participerez à l'ensemble du cycle de vie des projets Data : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des Data Products robustes, documentés et réutilisables. Implémenter les bonnes pratiques de qualité des données (Data Quality). Participer aux revues d'architecture et aux choix techniques. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle. Accompagner les phases de recette et de mise en production. Contribuer aux démarches de gouvernance des données et de Data Management. Participer à l'amélioration continue des pratiques DataOps et DevOps.

Expérience des pratiques suivantes : Agile, DevSecOps, principes, clean architecture, clean code, pair programming, peer programming, peer review, testing, DDD, BDD, TDD, numérique responsable (accessibilité, eco-conception). - Maîtrise des design d'applications, qui est en capacité de parler de façon pédagogique, inspirante et convaincante d'une assez large catégories de sujets grâce à son expérience, sa veille et ses expérimentations. - Capacité d'organiser l'accompagnement et la montée en compétence des Tribes sur les sujets techniques nécessaires à leurs réussites (identification des pairs, planification et animation d'ateliers, réalisation de formations, accompagnement et support, etc.) - Promotion des pratiques du Craftsmanship au travers de l'organisation : pair-programming, TDD/BDD, refactoring, outils CI/CD, etc. Les technologies utilisées au sein de la DSI sont essentiellement : Java, .Net, Php, Angular et Python mais nous utilisons ou regardons d'autres technologies également. Au sein du Centre d'Expertise CLOUD DEVOPS, cette mission a comme objectif la prise en charge du développement, de la maintenance et du support d'un ensemble d'outils, de normes, d'accélérateurs à destination de nos tribes et squads de développement en France et à l'international. Leading l'ensemble des initiatives permettant aux tribes/squads d'atteindre le niveau d'excellence opérationnelle attendue, en devenant autonomes sur la maîtrise des outils et processus qualité de création et maintenance d'un Système d'information performant, résilient et sécurisé. La mission consiste a prendre en charge les activités suivantes : - Pilotage de la mise en place et le maintien du cadre de référence technique (normes et standards, etc.) - Mise en place des « accélérateurs » techniques permettant aux équipes de s'appuyer sur des solutions communes packagées (templates applicatifs, template Continuous Integration, etc.) - Accompagnement et progression des équipes sur des aspects de soft et hard skills techniques.

Dans le cadre de l'évolution et de l'exploitation d'une plateforme cloud Microsoft Azure, nous recherchons un(e) Ingénieur Cloud Ops Azure pour renforcer une équipe en charge de garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et l'optimisation continue des infrastructures cloud. Vous interviendrez sur des environnements stratégiques en contribuant aussi bien à la conception qu'à l'exploitation des plateformes Azure, tout en participant à leur industrialisation et à l'amélioration continue des pratiques Cloud et DevSecOps. Vos principales missions : Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures Microsoft Azure sécurisées, résilientes et évolutives. Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) ainsi que la disponibilité et la performance des services cloud. Automatiser les déploiements et les configurations d'infrastructure à l'aide d'outils d'Infrastructure as Code. Accompagner les équipes de développement dans l'adoption des bonnes pratiques DevSecOps. Mettre en place et exploiter les outils de supervision, de monitoring et d'analyse des performances. Participer à l'optimisation des coûts des environnements Azure (FinOps). Réaliser une veille technologique et proposer des améliorations des architectures et des services cloud. Garantir le respect des exigences de sécurité, de conformité et des standards d'exploitation.

Mission : L'utilisation de la data et le développement des capacités analytiques et IA sont un axe majeur du plan stratégique de mon client. Directement rattachée au COMEX, l'Analytics Factory est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l'ensemble des équipes métier – Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc... Dans le domaine très concurrentiel de la vente de détail, les taux de marge sont réduits. Disposer de prédictions de chiffre d'affaires fi ables est donc crucial afin de piloter au plus juste les dépenses, et les choix d'actions commerciales pertinentes. L'objectif est d'améliorer et de fiabiliser les processus de prévision du CA, à différents horizons temporels, à différentes mailles (secteur, magasin, parc de magasins, ...) en utilisant notamment des modèles de ML qui s'appuient sur un grand nombre d'inducteurs (historique des ventes, tendance du marché, calendrier commercial,...). L'applicabilité de ces modèles est nécessaire pour qu'ils puissent être pleinement utilisés, et modifiés par les équipes métier de la finance, au sein d'une webapplication. Livrables : Pipelines de données industrielles SQL Webapplication Python pour interagir avec les prévisions Industrialisation, observabilité de modèles de ML