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Contexte de la mission Au sein de la DSI France, le département SI METIER & DATA souhaite renforcer sa capacitée à réaliser des projets Data. Au sein de l'équipe Data et de l'équipe projet, le Data Engineer réalise les intégrations de données, les traitements et les reportings dans PALANTIR Foundry. Il propose et recherche les meilleurs solutions techniques en collaboration avec l'équipe projet et participe au suivi quotidien des flux de données. Le projet concerne en particulier le traitement de données de consommations IT.

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Qualité Logicielle IT expérimenté(e) pour piloter les activités d'assurance qualité sur des plateformes de données complexes, des pipelines ETL et des écosystèmes Cloud. Le poste nécessite une combinaison solide de compétences en tests manuels, SQL avancé, tests ETL / Data, réconciliation et validation des données, tests API et tests de plateformes Data Cloud. La personne interviendra en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires afin de garantir la qualité des livraisons de données. Principales responsabilités : - Réaliser des tests end-to-end sur les processus ETL et les workflows Data afin de valider les étapes d'extraction, de transformation et de chargement des données. - Analyser les exigences fonctionnelles et techniques et élaborer les scénarios, cas et stratégies de tests. - Rédiger et exécuter des requêtes SQL avancées pour 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 Data développés avec Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Data Lake Gen2. - Réaliser des tests API et d'intégration avec Postman et d'autres outils afin de garantir l'intégrité des données entre les différents services. - Gérer le cycle de vie des anomalies : création, qualification, priorisation et suivi jusqu'à leur résolution. - Suivre l'avancement des campagnes de tests, produire les reportings et communiquer les risques aux différentes parties prenantes.

Nous recherchons pour un de nos clients basés en IDF, un Expert DATA Décisionnel pour une mission freelance (longue visibilité). Objectifs et livrables Missions et responsabilités : Pilotage, recueil des usages et réalisation de l'analyse fonctionnelle et technique Conception et/ou évolution des modèles de données décisionnels (modélisation, règles de gestion, cohérence, traçabilité). Contribution à la définition d'une architecture cible permettant une mise à disposition fiable et pérenne des données et indicateurs. Développement du socle des données (ETL, traitements Altair ou Python) et déploiement auprès des métiers utilisateurs Animation et coordination des ateliers et travaux entre les parties prenantes Organisation et validation des phases de tests et de recette. Suivi des actions, des risques et des décisions pour garantir le bon déroulement des projets Livrables attendus : Document de modélisation des données et règles de gestion associées Dictionnaire de données Schéma d'architecture applicatif et technique (Altair) Compte rendu des différents ateliers et instances Documentation de recette et supports d'accompagnement.

Vos principales responsabilités seront : - Concevoir et développer les évolutions du système d'information de gestion des travaux. - Participer à la transformation d'une l'application vers une architecture modulaire. - Contribuer à la conception et au développement du futur module dédié au suivi de l'exécution des travaux. - Développer les fonctionnalités Backend en Python / Django. - Concevoir et développer des API REST avec Django REST Framework. - Développer les interfaces Frontend avec Angular et TypeScript. - Concevoir et exploiter les modèles de données PostgreSQL. - Participer à la modélisation logicielle et fonctionnelle : BPMN, UML et Design Patterns. - Contribuer à la mise en place et à l'évolution d'une architecture de type monolithe modulaire. - Réaliser les tests, le déploiement et la documentation des développements. - Participer au développement de prototypes pour l'incubateur DNUM. Compétences techniques indispensables: - Python : maîtrise - Django : maîtrise - Django REST Framework / conception d'API REST : maîtrise - PostgreSQL / SQL : très bonne maîtrise - TypeScript : expérience solide - Angular : expérience solide - Modélisation logicielle : BPMN, UML, Design Patterns - Architecture monolithe modulaire : expérience ou bonne connaissance - Docker et/ou Kubernetes - GitLab et intégration continue / CI-CD Linux / WSL

Notre client Grand Compte situé à Guyancourt, recherche un Ingénieur Supervision et Observabilité, pour une mission de 6 mois renouvelables, et dont le démarrage est prévu au plus tard le 01/10/2026. Vous avez acquis une compétence, une expérience et un savoir-faire reconnus en matière de Supervision et Observabilité, afin d'exécuter les Prestations, constituées notamment des missions suivantes : Expertise sur la plateforme de supervision Centreon Expertise sur ls plateforme Splunk (Cloud SaaS, forwarder et module observability) Expertise sur la plateforme Grafana et ses composants (Loki, Mimir, Prometheus…) Réaliser des mises à jour et évolution de scripts de synchronisation CMDB vs Supervision. Être en capacité de réaliser des transferts de compétences et de rédiger de la documentation d'exploitation Piloter le N2 Assurer le maintien en condition opérationnelle des outils avec un très haut niveau de disponibilité. Contribution à l'exploitation de niveau 3 et aux builds des projets en cours Domaines technologiques et compétences requises : Solides compétences Centreon/Splunk/Grafana Solides compétences en scripting Powershell, Python et Ansible Utilisation de GitHub Environnements : Systèmes OnPrem et Cloud et réseaux Compétences en communication pour collaborer efficacement avec les différentes équipes. Capacité à travailler de manière autonome et à gérer plusieurs projets simultanément.

Nous recherchons un consultant DevOps GCP / GKE maîtrisant les technologies / langages suivants : · GCP (IAM, VPC, Firewall, Routage) · GKE (Kubernetes, Service, StatefulSet, CRD, ....) · Outils de Monitoring (Grafana, Prometheus, Cloud Monitoring) · Services de messagerie (Pub/Sub) et de stockage (Cloud Storage/Buckets) · Infrastructure as Code : Terraform · CI/CD : GitLab (CI/CD) · Langages de programmation : Python et/ou Golang · Observabilité : OpenTelemetry · Databricks : connaissance qui s'avère un plus mais non obligatoire Le candidat devra faire preuve d'autonomie et d'excellentes capacités d'automatisation des services.

Nous recherchons un Consultant En Big Data, expert en Base Graph : Anticiper les besoins d'architecture Étudier la DATA Développer le POC ( de la préparation et intégration et modélisation des données dans la base graph jusqu'à son exploitation) Intégrer la solution dans l'urbanisme du Jumeau numérique Partage de la solution au sein du collectif agile du Jumeau Numérique composé de métier, architecte, développeur. Mesurer la valeur et la pertinence technique de la solution Pré-requis, maitriser un outil de base graph (Neo4J ou autre...) Démarrage de mission ASAP à Lyon intramuros pour une durée de 6 mois minimum.

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

AI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Le client veut s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Vous concevez et intégrez deux agents, avec une vraie exigence d'industrialisation et de mesure des gains. VOS MISSIONS 1. Concevoir et intégrer un agent "PO Data" : analyse des structures de données, identification des écarts de complétude 2. Outiller cet agent sur le lignage, la génération de spécifications fonctionnelles et l'alimentation du backlog 3. Concevoir et intégrer un agent "Data Engineer" : génération et accélération des pipelines d'ingestion et de transformation 4. Outiller cet agent sur les jointures multi-sources et la modélisation des objets métiers (OBM) 5. Intégrer les LLM à l'environnement Cloud et Data du client, en particulier BigQuery 6. Industrialiser les agents (LLMOps, prompt engineering) et mesurer les gains obtenus

Vous prendrez en charge l'intégration de systèmes d'identification destinés à des clients institutionnels : analyse de l'architecture et des spécifications, installation et configuration des solutions, puis validation de leur fonctionnement. Vous préparerez et exécuterez des tests fonctionnels et non fonctionnels, en assurant le suivi des exigences, la consignation des résultats et le signalement des anomalies. Vous contribuerez également à l'automatisation des déploiements et des tests, à l'amélioration de la sécurité du système et à la migration des données client. Au quotidien, vous analyserez les incidents et en assurerez le dépannage et la correction, en coordination avec des spécialistes du développement, de la sécurité et des infrastructures informatiques. Vous participerez notamment à la correction des vulnérabilités relevées lors de tests d'intrusion. Le poste est exercé sur site, cinq jours par semaine, et implique des déplacements internationaux chez les clients. La maîtrise de l'anglais est indispensable. La mission est soumise à des contraintes de contrôle des exportations.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform au sein d'une Digital Factory, nous recherchons un Data Platform & DataOps Engineer confirmé pour contribuer à l'exploitation, à l'industrialisation et à l'évolution de plateformes Data dans un environnement Cloud AWS. Votre rôle sera essentiel pour garantir la disponibilité, la sécurité, la performance et l'automatisation des services Data, tout en accompagnant les équipes Data Engineering, BI et Architecture. Vos principales responsabilités Data Platform & Cloud AWS Administrer et faire évoluer les plateformes Data. Concevoir et maintenir des architectures Cloud scalables, sécurisées et résilientes. Gérer les pipelines d'intégration, les environnements DEV/TEST/PROD et les habilitations. Optimiser les coûts d'infrastructure AWS dans une logique FinOps. DataOps, DevOps & automatisation Industrialiser les traitements et les déploiements Data. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser le provisionnement des infrastructures avec l'Infrastructure as Code. Standardiser les composants Data et renforcer les tests automatisés. Monitoring & support Assurer le support technique N2/N3 et résoudre les incidents complexes. Mettre en place des outils de supervision, des alertes et des tableaux de bord opérationnels. Analyser les performances et anticiper les besoins en capacité. Sécurité & gouvernance Appliquer les standards de sécurité Cloud et de gestion des accès. Contribuer à la gouvernance, à la qualité et à la documentation des plateformes Data. Participer aux revues d'architecture et aux projets de transformation Cloud.

Nous recherchons un/une Data Scientist pour consolider, analyser et restituer les données du marché. Son rôle est de gérer les indicateurs du contrat client (engagement de service et facturation), de la production et des systèmes pour établir les tableaux de bord et les rapports. Le/la Data scientist devra reprendre l'existant, le faire évoluer et l'améliorer. Il faudra aussi concevoir entièrement un nouveau système prévisionnel (volumes/gestion de production) et un système prédictif (analyses/stats conjuguées à des données contextuelles et environnementales). Objectifs et livrables : - Identifier les besoins et la problématique des directions métiers - Définir une modélisation statistique qui permette de répondre à la problématique - Construire des outils d'analyse pour collecter les données de l'entreprise - Sourcer et rassembler l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l'analyse et pertinentes - Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sous forme de résultats exploitables - Modéliser les comportements et en extraire de nouveaux usages utilisateurs