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Contexte : Nous recherchons un(e) Architecte Data Snowflake pour accompagner nos clients dans la conception et la mise en œuvre de plateformes Data modernes sur Microsoft Azure. Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, en alliant expertise technique, sécurité des données et accompagnement des métiers. Missions : Concevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Configurer et administrer les environnements de la plateforme Data. Définir les architectures de stockage, d'intégration et de traitement des données. Garantir la performance, la disponibilité et la sécurité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance et de sécurité des données (RGPD, gestion des accès, cloisonnement). Industrialiser les déploiements via les pratiques CI/CD et Infrastructure as Code. Accompagner les équipes techniques et conseiller les clients sur les choix d'architecture. Recueillir les besoins métiers et vulgariser les sujets techniques auprès des interlocuteurs fonctionnels. Compétences techniques : Snowflake (architecture, administration, sécurité). Python. Microsoft Azure. Azure Data Factory (ADF)/ Azure Synapse Analytics/ Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2). Microsoft Fabric. SQL avancé. Azure DevOps / GitHub (CI/CD). Terraform (Infrastructure as Code). Sécurité Data : Gouvernance des données. Gestion des habilitations et des accès. Cloisonnement des données. Conformité RGPD.

Notre client, acteur majeur dans le secteur bancaire, recherche son futur Développeur orienté Platform / Automatisation (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre du développement de sa plateforme technique et de l'industrialisation de ses environnements. Poste Intégré à une équipe transverse dédiée à la plateforme, vous intervenez principalement sur des sujets de Build, avec pour objectif de simplifier, automatiser et fiabiliser le travail des équipes de développement. Ce poste s'adresse à un développeur ayant évolué vers des problématiques d'infrastructure, d'automatisation et d'outillage, et souhaitant s'inscrire dans une logique de Platform Engineering. Vous évoluerez dans un environnement hybride GCP / Kubernetes On-Premise. Missions * Concevoir et développer des outils facilitant les déploiements et l'exploitation pour les équipes applicatives * Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) * Automatiser les environnements et les configurations (Infrastructure as Code) * Développer des scripts et solutions de provisioning pour améliorer l'autonomie des équipes * Mettre en place des outils d'observabilité (monitoring, dashboards, alerting) * Collaborer étroitement avec les équipes de développement pour fluidifier les processus * Participer à la fiabilisation des applications et à l'amélioration continue de la plateforme Compétences techniques * Développement : Node.js, Python ou Go (expérience significative) * CI/CD : GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions * Automatisation / scripting * Infrastructure as Code : Terraform (ou équivalent) * Conteneurisation : Kubernetes, Docker * Cloud : GCP idéalement (ou AWS) * Observabilité : Datadog, Prometheus (ou équivalent) Une expérience dans des environnements microservices et distribués est un plus.

Vous travaillerez en étroite collaboration au quotidien pour atteindre les objectifs suivants : • Repenser de fond en comble notre cycle de vie de livraison logicielle (par exemple, les outils de développement permettant de créer des environnements locaux et les scripts CI/CD pour compiler nos paquets Python). Nous nous appuyons sur les écosystèmes conda-forge et pypi et souhaitons adopter pleinement les meilleurs outils de leur catégorie (uv, micromamba, rattler-build, etc.) • Regrouper nos composants tiers dans une distribution unique, afin de garantir leur compatibilité croisée et de s'assurer qu'ils sont optimisés pour nos conteneurs, notre système d'exploitation et nos architectures CPU et GPU. • Être un ambassadeur des bonnes pratiques au sein de l'entreprise. De la gestion des dépendances à l' utilisation de mocks ou de Playwright lors des tests, en passant par le moment opportun pour déclencher Jenkins, GitLab CI et Docker Compose, il y a toujours quelque chose à partager, et toujours quelqu'un prêt à écouter. • Développer des bibliothèques et des outils partagés qui soutiennent le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), la sécurité, le cloud et d'autres sujets techniques courants . • Assurer une veille technologique, suivre les évolutions du marché et mettre en œuvre des prototypes et des plans directeurs pour démontrer la valeur des technologies modernes en tant que solutions aux défis concrets à l'échelle de l'entreprise . Qualifications / Compétences requises • Au moins 10 ans d'expérience en développement logiciel sont requis. Ou des compétences exceptionnelles et avérées

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Intégrateur OPS/Ingénieur SRE sur Niort. Compétences techniques Python - Confirmé - Impératif Observabilité - Confirmé - Impératif DNS/DHCP - Confirmé - Impératif Dynatrace - Confirmé - Impératif Description détaillée -Participer à l'élaboration du dossier d'architecture avec les architectes et analyser les impacts sur le SI, accompagner les équipes projets sur les déploiements et faire des feedbacks -Planifier les changements majeurs et transverses et mettre en place un suivi des changements -Industrialiser les traitements en lien avec les équipes études -Administrer les serveurs applicatifs et mettre à jour les normes et les environnements -Faire évoluer les environnements , les outils et les composants applicatifs -Contribuer au traitement et à la bonne résolution des problèmes en lien avec l'équipe d'exploitation -Communiquer et partager les principes d'architecture, les standards SI et l'innovation avec les communautés d'experts SI Localisation : Présence de 3 jours par semaine à Niort.

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement : Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales : Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage : Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation : Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité : Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA : Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes : Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés : Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

ContexteLa fonction principale du domaine « Deal Capture IRG » consiste à assurer le support, la maintenance et l'amélioration d'une application appelée STAR. STAR est un système de traitement des transactions chargé de la saisie des opérations sur dérivés de taux d'intérêt (IRD), les contrats à terme et les obligations, ainsi que du transfert ultérieur de ces transactions du Middle Office vers le Back Office. STAR constitue la colonne vertébrale de la suite informatique dédiée au traitement des transactions. Plus de 2 000 utilisateurs réguliers Saisie de plus de 1,5 million de transactions par mois Des utilisateurs répartis dans 42 pays Le développement logiciel est assuré à Londres et à Mumbai. L'équipe se compose de 23 développeurs logiciels et de 14 analystes métier répartis sur ces deux sites. Missions Développement de nouvelles améliorations à la demande de l'entreprise (qu'elles proviennent du Front-Office, du Middle-Office ou du Back-Office). Ces améliorations peuvent prendre la forme de nouveaux produits financiers, de nouvelles méthodes de comptabilisation, d'optimisations fonctionnelles, de réponses à des points d'audit, d'exigences réglementaires, etc. Maintenance : correction de bogues, assistance technique en cours de journée et assistance de 3e niveau pendant la nuit. Outils et environnement C++ (Visual Studio 2015) et C#.NET 4.6.1 dans un environnement Windows CppUnit pour les tests unitaires Python et Robot pour les tests de régression automatisés Oracle 12c, SQL et procédures stockées

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA, un grand acteur du secteur bancaire recherche un Data Engineer / Data Analyst pour renforcer son équipe Data dédiée aux Risques de Crédit. Missions Concevoir et développer les calculs financiers (encours, impayés, garanties...). Recueillir et analyser les besoins métiers. Identifier et qualifier les sources de données. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Développer les traitements en Python et SQL. Participer aux projets Data en méthodologie Agile (SAFe). Environnement technique AWS • Python • SQL • Jupyter Notebook • JSON • Kafka • MongoDB • GitHub Copilot

senior Python / AWS Domaine pharmaceutique · 5 à 10 ans d'expérience · Anglais obligatoire · Démarrage : asap · Durée : min 3 mois · Localisation : France (très forte préférence BDX) Technologies demandées : · Maîtrise de Python — expérience confirmée, y compris en tests unitaires Services cloud AWS — expérience confirmée, de préférence avec une expérience en développement utilisant des composants tels que Lambda, ECS et Fargate Git — expérience confirmée Docker et scripts Shell — maîtrise Une connaissance supplémentaire d'AWS Bedrock, d'AWS Bedrock AgentCore, de MCP, de la création de prompts pour les applications basées sur les modèles de langage (LLM) et des outils de développement assistés par IA tels que Cursor ou Codex serait un atout.

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Notre client, acteur majeur de la finance quantitative à Paris, renforce son équipe Data Reliability. Constituée il y a quatre ans et composée de 6 personnes (bientôt 7), cette équipe applique les principes du SRE au monde de la donnée : elle prend en charge l'ensemble des activités de support liées à la data afin de décharger les équipes de développement et de data engineering des problématiques de production. Environnement international (plus de 70 nationalités, bureaux à New York et Londres), pratiques de support structurées et process ITIL en place. Missions Assurer le support de production N2/N3 sur les domaines data : prise en charge des alertes et des incidents pendant le shift Paris, avec obligation de résultat Investiguer et résoudre les problèmes de qualité de données : données manquantes, valeurs fausses ou nulles, incohérences entre systèmes Explorer et analyser la donnée en Python (notebooks) et en SQL pour diagnostiquer les anomalies Développer et maintenir des scripts de monitoring en Python pour détecter les anomalies en amont Requêter la base Oracle centrale de l'écosystème (requêtes et jointures) ainsi que les autres sources de l'environnement hybride Faire remonter et documenter les problématiques de données récurrentes, contribuer à leur traitement à la source avec les équipes data engineering Contribuer aux pratiques de data reliability engineering de l'équipe : automatisation des tâches récurrentes, amélioration continue du monitoring et des procédures Interagir au quotidien avec les data engineers, les développeurs et les chercheurs quantitatifs, en français et en anglais