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Nous recherchons pour notre client, un acteur engagé du secteur du spatial, un(e) développeur(euse) fullstack Java/ React JS. & DevOps. Objet de la mission : Dans le cadre de la modernisation de centres d'alertes hydrologiques et météorologiques, notre client accompagne la la mise en place d'un Data Hub et d'une gouvernance des données s'appuyant sur les composants de transformation numérique suivants : Interface Web de la PF-ENV à faire évoluer, basée sur le framework ReactJS interne Authentification et Autorisation via Keycloak Catalogue GeoNetwork Mise à disposition de services de manipulation des données via des APIs standardisées et interopérables dans le Data Hub Mise à disposition de Notebooks dans un environnement Jupyter Hub pour les scientifiques des autorités ou des organisations humanitaires pour des alertes météo Production de reports thématiques en fonction des communautés Diffusion de données et d'alertes au format CAP, WIS2.0 ou via une application smartphone L'accès aux données pour une chaine TV météo. Le projet s'inscrit dans le cadre d'une phase d'étude de 6 mois visant à préciser les cas d'utilisation, les données, les services qui apporteront la plus-value au projet. Cette phase initiale sera suivi du développement d'un MVP et d'un premier service. Principales missions : Développer les fonctionnalités attendues (parties backend et frontend) en fonction des priorités Mettre en place les différents niveaux de tests (unitaires, intégration...) Participation à l'intégration et au déploiement des composants (développés ou sur étagère), en lien avec le SRE du projet Prendre en charge les activités DevOps de l'équipe (Docker + Helm/K8S ou Swarm) en lien avec l'équipe DevOps centrale Créer et mettre à jour la documentation technique Participation aux réunions agiles de l'équipe (type Scrum) Respecter les règles applicables sur le projet (architecture, gestion de conf, qualité, sécurité...) Analyser les performances globales du système (bout en bout) en cas de problème détecté Livrables : Documentation technique sous Confluence / Sharepoint Code source sous Gitlab Test unitaires sous Gitlab Système complet déployé sur les différents environnements Satisfaction des interlocuteurs CLS Expertises recherchées : Expérience en JAVA / Maven : Maitrise Expérience en Spring ou Quarkus : Maitrise Expérience en API REST / GraphQL : Maitrise Expérience en Python / JupyterHub notebook : Connaissance Expérience en ReactJS / TypeScript : Maitrise Expérience en Système d'Information Géographique : Connaissance Expérience en Gitlab / Gitlab-CI : Maitrise Expérience en Docker / K8S ou SWARM : Maitrise Expérience en JIRA/Confluence : Connaissance Conditions de la mission : Durée : Longue durée Localisation : Ramonville Saint Agne (Toulouse) Télétravail : 2 jours/semaine

Analyse et interprétation des logs (~50 %) — priorité n°1 • Analyser et interpréter quotidiennement les logs applicatifs via la stack ELK. • Identifier les erreurs récurrentes, corréler les signaux et détecter les signaux faibles. • Rechercher les root causes et faire le lien entre les logs et le code applicatif (Java). • Être un point d'entrée en amont des incidents : traiter les problématiques avant qu'elles ne deviennent des incidents majeurs. • Travailler en lien étroit avec les Service Delivery Managers (SDM) sur le suivi et l'analyse des problématiques. Administration de la stack ELK (~30 %) • Administrer Elasticsearch, Kibana, Logstash et Filebeat. • Gérer les index, les politiques ILM et les pipelines de collecte. • Configurer et faire évoluer l'alerting. • Contribuer à la dimension observabilité : APM / OpenTelemetry, dashboards, alerting préventif, SLI/SLO. Montée en compétences des équipes N2 (~20 %) • Accompagner et coacher les équipes support et développement dans une posture de pédagogue. • Créer et maintenir des runbooks pour outiller le N2. • Favoriser l'autonomie des équipes et réduire durablement les escalades vers le N3. • Présenter analyses et recommandations aux équipes techniques et aux instances de pilotage (SAFe / PI Planning).

Contexte de la mission Dans ce contexte, nous recherchons un Data Engineer ayant une forte appétence pour la compréhension des enjeux métier liés à la donnée, les environnements Big Data en transformation, et le travail sur des systèmes existants et l'amélioration continue. Le profil attendu combine compétences techniques solides et posture d'ingénieur impliqué dans le fonctionnement global du SI (BUILD & RUN). Une expérience minimale de 3 ans est requise. Objectifs et livrables Activité principale Les missions s'inscrivent dans une trajectoire progressive : Phase 1 : Modernisation des traitements existants - Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark (Java) - Participation à l'optimisation des traitements existants - Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL - Appropriation des processus métier derrière les flux de données Phase 2 : Refonte cloud (Databricks) - Participation au projet stratégique de migration vers le cloud - Conception et mise en œuvre de pipelines de données sur Databricks - Industrialisation des traitements dans un environnement moderne Activités principales : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données en Spark (Java) - Migrer des traitements legacy vers des architectures Big Data modernes - Assurer la maintenance des traitements existants SQL / PL-SQL - Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données - Participer activement au RUN et à l'amélioration continue Activités secondaires - Contribution aux bonnes pratiques de développement et d'exploitation - Mise à jour du référentiel documentaire - Partage de connaissances au sein de l'équipe - Participation à la guilde Spark de l'équipe (choix de conception, optimisation des traitements, road map technique etc…) Stack technique de l'équipe Spark, Java, Ceph, Tableau Server, Oracle, Informatica, Maven, Control-M, Git, Jenkins, Terraform

RECHERCHE – DATA ENGINEER SENIOR Je recherche 2 Data Engineers Senior pour intervenir sur un projet Data ambitieux en Île-de-France. 🔹 Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering 🔹 Localisation : IDF 🔹 Télétravail : 3 jours/semaine 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : • Python • Spark • AWS (Glue, EMR, S3…) • Big Data • DBT • Architecture Lakehouse • Modélisation et collecte de données • Terraform • Airflow ⭐ Une expérience sur Iceberg et Starburst/Trino est fortement appréciée. Le poste implique également des sujets de pipelines Data à grande échelle, batch/streaming, industrialisation, qualité et observabilité des données. 📩 Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise dynamique spécialisée dans les solutions cloud et de connectivité pour le secteur B2B. Située à Marseille, notre entreprise bénéficie de plus de 20 années d'expérience et est malgré tout en pleine expansion, notamment grâce au développement de nos offres sur mesure, nous cherchons à étoffer notre équipe Cloud composée de 15 à 20 experts répartis entre Lyon, Nantes et Marseille. Nous recherchons un Ingénieur Linux pour devenir le référent en matière de configurabilité Linux au sein de notre équipe dédiée. L'agrandissement de l'équipe s'inscrit dans notre objectif d'obtenir la certification Secnum Cloud. Missions - Principales : Configuration et maintenance des infrastructures Linux, développement de solutions cloud sur mesure, gestion des clusters Kubernetes. - Annexes : Encadrement technique de l'équipe Linux, recherche et développement de nouvelles technologies pour répondre aux besoins des clients.

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

Dans le cadre du développement et du maintien en condition opérationnelle de plateformes Data & Big Data, nous recherchons un Data Engineer spécialisé en Streaming pour intervenir à la fois sur les activités de Build et de Run. Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux d'industrialisation, d'automatisation et de déploiement de services Data dans le Cloud. Vos missionsIndustrialiser et automatiser les opérations d'administration, d'exploitation et de déploiement. Participer à la conception et à l'évolution de services Big Data orientés Streaming. Intervenir en support niveau 3 sur les incidents de production. Accompagner les développeurs dans l'utilisation des technologies Data et Streaming. Définir et faire appliquer les bonnes pratiques et règles d'ingénierie. Être force de proposition sur l'évolution des architectures et solutions Big Data. Concevoir et déployer de nouveaux services Data dans le Cloud, notamment sur OpenShift. Mettre en place des services autour du Streaming et du Processing, dans des environnements Cloud et on-premise. Participer à la sécurisation et à la fiabilisation de la production des plateformes Big Data. Assurer l'accompagnement et le support des équipes IT métiers. Contribuer au maintien en condition opérationnelle (MCO) des applications. Participer aux astreintes dans le cadre des activités RUN. Environnement techniqueStreaming / Big Data : Kafka, Flink, Kafka Connect, Stream Processing Développement : Java, Scala, Python, Go, Shell, Spring Boot, Java Multithreading, API REST DevOps / Cloud : Kubernetes, Docker, OpenShift, Ansible Industrialisation : automatisation, CI/CD, déploiement, supervision et exploitation Profil recherchéExpérience significative en Data Engineering / Big Data. Solide expertise sur les architectures Streaming, notamment Kafka. Bonne maîtrise de Java et idéalement de Spring Boot et du multithreading. Expérience des environnements Kubernetes / Docker / OpenShift. Sensibilité forte aux problématiques de production, industrialisation et MCO. Capacité à intervenir sur des sujets Build comme Run et à assurer du support niveau 3. Autonomie, rigueur et capacité à accompagner techniquement les équipes de développement. Mots-clés : Data Engineer, Big Data, Streaming, Kafka, Flink, Kafka Connect, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, OpenShift, Cloud, Stream Processing, API REST, DevOps, MCO.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Network intégrée à une organisation Cloud Platform Engineering, nous recherchons un Tech Lead / Expert NetBox & IPAM pour intervenir sur des enjeux de gestion, d'automatisation et d'industrialisation des infrastructures réseau à grande échelle. Vous rejoindrez une équipe combinant expertise Network et pratiques DevOps, avec pour objectif de fournir des services réseau standardisés, scalables, sécurisés et hautement disponibles. En tant que référent technique NetBox / IPAM, vous interviendrez notamment sur : - La conception, l'évolution et la modélisation avancée des données réseau dans NetBox : IPAM, IPv4/IPv6, VRF, VLAN, inventaire et adressage RFC1918 ; - La fiabilisation de NetBox en tant que Source of Truth du SI réseau ; - Le développement de scripts et de plugins permettant d'automatiser les opérations réseau ; - La conception et l'implémentation d'API avec Python / FastAPI afin d'interconnecter NetBox avec les différents services réseau ; - L'intégration de NetBox aux outils Infrastructure as Code, notamment via Terraform ; - La génération et l'intégration de clients Python / Go au sein de providers Terraform internes ; - L'amélioration des pipelines CI/CD et des mécanismes de validation des données avec GitHub Actions ; - Le maintien en conditions opérationnelles des modules, scripts et automates développés par l'équipe ; - L'accompagnement technique de l'équipe sur les problématiques d'automatisation et d'industrialisation réseau. Vous évoluerez dans un environnement Cloud / DevOps comprenant notamment Terraform, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, GKE, Cloud Run, Flux, Vault, RBAC et OPA. Des astreintes week-end et hors heures ouvrées sont prévues après environ deux mois de mission.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte Plateforme IA capable de concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure logicielle et matérielle nécessaire au cycle de vie des modèles et services IA. L'architecte fera le lien entre les équipes Machine Learning, Software Engineering et DevOps/SRE, en garantissant la performance, la sécurité, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. Mission de 6 mois maximum, avec possibilité de pré-embauche. Missions principalesConcevoir et industrialiser une plateforme IA capable de supporter des usages à grande échelle. Définir et optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Advanced RAG, Graph RAG et Agentic RAG. Concevoir des architectures d'intégration de données expertes dans les modèles d'IA. Mettre en place et optimiser les processus MLOps / LLMOps : déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, notamment dans le cadre du RGPD et de l'AI Act. Piloter l'infrastructure Cloud et l'orchestration Kubernetes. Optimiser la scalabilité, les performances et les coûts d'inférence des modèles IA (GPU/CPU, token management). Participer à la mise en œuvre d'une plateforme répondant aux exigences de souveraineté numérique.

MissionsConcevoir et faire évoluer l'architecture IaC (Terraform) sur les environnements Cloud (Azure et/ou AWS) Définir les standards, bonnes pratiques et modules Terraform réutilisables (modularisation, versioning, registry interne) Mettre en place et industrialiser les pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps) Piloter la gestion des états Terraform (backend, state locking, workspaces) Accompagner les équipes infra/dev dans l'adoption des pratiques DevOps/IaC Garantir la sécurité, la conformité et l'auditabilité des déploiements (policy as code, scanning IaC type Checkov/tfsec) Assurer la supervision, le monitoring et l'observabilité des infrastructures déployées Rédiger la documentation technique et les guides d'architecture

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) QA / Qualité Logicielle IT expérimenté(e) pour piloter les activités d'assurance qualité sur des plateformes de données complexes, des pipelines ETL et des écosystèmes basés sur le Cloud. Le poste nécessite une solide combinaison de compétences en tests manuels, SQL avancé, tests ETL/Data, réconciliation des données, tests d'API et tests de plateformes de données Cloud. La personne retenue travaillera en étroite collaboration avec les équipes pluridisciplinaires afin de garantir la qualité des mises en production de données. Responsabilités principales : Réaliser des tests de bout en bout des processus ETL et des workflows de données, en validant les processus d'extraction, de transformation et de chargement. Analyser les exigences fonctionnelles et techniques et élaborer des scénarios, cas et stratégies de tests détaillés. Rédiger et exécuter des requêtes SQL avancées afin de contrôler les jointures, agrégations, transformations et règles métier. Développer et maintenir des solutions automatisées de validation des données avec Python, PySpark et Pandas. Tester les pipelines de données développés avec Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Data Lake Gen2. Réaliser des tests d'API et d'intégration avec Postman et d'autres outils, en garantissant l'intégrité des données entre les différents services. Assurer la gestion du cycle de vie des anomalies, documenter les défauts, évaluer leur impact et collaborer avec les équipes concernées pour leur résolution. Suivre l'avancement des tests, communiquer l'état des activités et remonter les risques aux différentes parties prenantes.

3. Missions et responsabilités 3.1 — Reprise du poste et plan d'action (priorité immédiate) S'approprier l'existant : modèle de données, scripts et traitements, imports déjà réalisés, référentiel de règles de normalisation et documentation ; Dresser un état des lieux : antennes importées et restantes, anomalies ouvertes, points de qualité à arbitrer ; Proposer dès les premières semaines un plan d'action priorisé (lots, calendrier par antenne, risques), le faire valider par la DSI et le mettre en œuvre. 3.2 - Conduite des imports Planifier et conduire les imports antenne par antenne : extraction depuis l'entrepôt de données, transformation, chargement dans la base ; Garantir la re-jouabilité, les points de reprise (checkpoints), le retour arrière (rollback) et la traçabilité des transformations, sans jamais altérer les données sources ; Développer, maintenir et fiabiliser les scripts et outils d'automatisation de la reprise. 3.3 - Qualité des données Appliquer et enrichir les règles de normalisation (noms de famille en capitales, casse des prénoms et raisons sociales, apostrophes et caractères spéciaux, espaces superflus, codes postaux et numéros de téléphone outre-mer et étrangers) ; Mettre en œuvre les règles de dédoublonnage et les contrôles de cohérence ; Suivre des indicateurs de qualité (complétude, cohérence, doublons) et réaliser des contrôles systématiques avant et après chaque import. 3.4 - Accompagnement des antennes Être l'interlocuteur direct de chaque antenne pour la préparation de son import : inventaire des données, jeux d'essai, validation des résultats ; Expliquer les anomalies détectées de façon claire et pédagogique à des interlocuteurs non techniques, et les accompagner dans leur correction ; Faire preuve d'écoute pour comprendre les pratiques et contraintes propres à chaque antenne, et en tenir compte dans les traitements ; Formaliser les échanges et validations (comptes rendus, points de suivi). 3.5 - Pilotage et reporting Tenir à jour le suivi d'avancement des imports, produire les reportings associés (avancement, qualité des données) et rendre compte régulièrement à la DSI et au Product Owner ; Alerter au plus tôt sur les risques, blocages et arbitrages nécessaires ; S'intégrer dans les rituels agiles de l'équipe et travailler en lien étroit avec l'équipe de développement CRM ; Être en lien direct avec l'équipe de développement pour s'assurer que les données sont correctement intégrées à la base de données cible. 3.6 - Documentation et passation Maintenir une documentation à jour : procédures d'import, runbooks, règles appliquées, limites connues ; Préparer en fin de mission une passation complète permettant la reprise du chantier dans les meilleures conditions.

Bonjour , RECHERCHE – AI / DATA ENGINEER SENIOR – MCP & AGENTS IA Je recherche un profil Senior Data / AI Engineer, très hands-on, pour intervenir sur des sujets d'IA générative, Agents IA, MCP et développement Python. 🔹 Expérience : 5 ans minimum 🔹 Profil : Data / IA / Software Engineering 🔹 Environnement : IA générative, LLM, Agents IA 🔹 Mission : développement de solutions IA industrialisables 🛠️ Compétences indispensables : IA & Agents • IA générative / LLM • Agents IA & Skills • Prompt Engineering • Conception de solutions IA MCP – Model Context Protocol • Très bonne connaissance de MCP • Développement de MCP Servers • Expérience de bout en bout : conception, développement, tests et intégration Développement • Python – confirmé • APIs / services web • Git • Tests unitaires & intégration • CI/CD Très appréciées : • Expérience concrète de mise en production de MCP Servers • Architectures Agentic AI • RAG • Plusieurs LLM / environnements IA générative • Cloud / DevOps • Sécurité des agents IA Sujet clé de la mission : Concevoir et développer des Skills IA, notamment autour de la conception et de la recette, avec l'objectif de construire des solutions robustes, réutilisables et industrialisables. 👤 Nous recherchons un profil hands-on, capable de comprendre un besoin, proposer une architecture, développer les composants nécessaires et transformer rapidement un prototype en solution industrialisable. Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.