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ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Ingénieur DevOps – Automation & Observability H/F Description de la mission : Description de mission – Automatisation & Observabilité Contexte et objectif de la mission Au sein de l'équipe Automation & Observability, la mission consiste à garantir la fiabilité, la maintenance, les performances et l'évolution d'outils de self-provisioning de ressources d'infrastructure à destination des équipes internes. Le prestataire intervient en contact direct avec les équipes de développement applicatif, les Product Owners et l'équipe infrastructure afin de répondre au plus près des besoins en automatisation. Périmètre technique • Ansible (maîtrise requise) • AWX (Ansible Workflow Automation) comme atout significatif • Python pour le scripting, le développement d'APIs et de petites applications • Terraform • Bash / Shell • PowerShell • CI/CD : Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions • Docker • Kubernetes • Administration système Linux et Windows • Environnement hybride : Azure / AWS / On-Premises • Splunk comme plus Missions 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 en 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 des 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 et GitHub Profil recherché • Certification Azure AZ-104 obligatoire • Anglais courant obligatoire pour la documentation et les échanges techniques internationaux • Solide connaissance des briques d'infrastructure : réseau, compute, stockage, IAM • Maîtrise d'Ansible ; la connaissance d'AWX constitue un avantage significatif • Maîtrise de Python avec capacité à développer des APIs et de petites applications Usage de l'IA dans le développement Le prestataire est attendu sur une utilisation active des outils d'IA générative dans ses activités de développement, notamment GitHub Copilot. Cela inclut : • La génération et la revue de code assistées par IA sur les playbooks Ansible, les pipelines et les applications Python • Le développement d'APIs et d'applications Python avec assistance IA : structure de projet, endpoints, tests unitaires, documentation • L'optimisation des workflows et des méthodologies de développement via l'IA • La capacité à évaluer la pertinence et la qualité des suggestions générées La maîtrise de ces pratiques est considérée comme un critère différenciant dans l'évaluation des candidatures. Compétences / Qualités indispensables : Ansible, Python (scripting, APIs, applications), CI/CD (Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions), Automatisation d'infrastructure en environnement hybride (Azure/AWS/On-Premises), Certification Azure AZ-104, Anglais courant Compétences / Qualités qui seraient un + : AWX (Ansible Workflow Automation), Splunk, Anglais courant, attention des astreintesInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Au sein des équipes Infrastructure & Cybersécurité de notre client, l'Expert Administration Solutions DDoS est responsable de l'administration, de l'exploitation et de l'optimisation des solutions de protection contre les attaques par déni de service distribué (DDoS). Il contribue à renforcer la résilience des infrastructures critiques en définissant les stratégies de protection, en pilotant les solutions Radware et en automatisant leur exploitation. Principales responsabilités : Définir les politiques et stratégies de protection contre les attaques DDoS dans le cadre du déploiement et de l'exploitation des solutions Radware (DefensePro, Cloud DDoS Protection Service, etc.). Analyser les attaques et les alertes DDoS détectées afin d'adapter les règles de protection et de mettre en œuvre les contre-mesures appropriées, en collaboration avec les équipes Sécurité Réseaux. Administrer et optimiser les solutions de protection DDoS Cloud (scrubbing centers, mitigation volumétrique, protection applicative) en coordination avec les fournisseurs et partenaires. Développer et maintenir des scripts d'automatisation ainsi que des déploiements Infrastructure as Code à l'aide de Terraform et Ansible. Concevoir et maintenir les tableaux de bord de supervision, de détection et de mitigation des attaques via Splunk ou tout outil équivalent. Définir, documenter et faire évoluer le processus de gestion des incidents DDoS : Détection Qualification Escalade Mitigation Retour à la normale Analyse post-incident (Post-Mortem) Produire et maintenir la documentation technique : Documents d'architecture Schémas de flux Procédures d'exploitation Guides d'administration

La mission consiste à : - Concevoir les architectures sur les sujets complexes - Interlocuteur crédible du produit et du business - Animer les pratiques de gouvernance technique - Architecture logicielle / culture plateforme et industrialisation / sécurité / data et architectures orientées données / capacité d'apprentissage - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Maitrise solide de l'architecture logicielle (DDD, hexagonale, event-driven, CQRS) - Développement : Typescript, Javascript, Java et Python - Azure, Kubernetes, Terraform, Helm, GitOps, Argo CD - Culture data un + - Anglais professionnel

DBA MongoDB Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data & Infrastructure, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un DBA MongoDB afin d'assurer l'administration, l'exploitation et l'évolution de ses bases de données NoSQL. Le consultant interviendra sur des environnements de production critiques avec des enjeux forts de disponibilité, de performance, de sécurité et d'automatisation. Il contribuera au maintien en conditions opérationnelles des plateformes MongoDB ainsi qu'à l'accompagnement des équipes techniques sur les bonnes pratiques d'administration. Missions : Administrer et maintenir les bases de données MongoDB en environnement de production. Assurer le suivi des performances, la supervision et l'optimisation des bases (requêtes, indexation, réplication). Gérer les opérations courantes : installation, configuration, montée de version, sauvegarde et restauration. Garantir la disponibilité et la fiabilité des environnements MongoDB. Participer à la résolution des incidents de niveau 2/3 et aux analyses techniques. Mettre en œuvre et maintenir les processus d'automatisation des tâches d'administration. Participer à l'amélioration continue des plateformes et à la documentation technique. Collaborer avec les équipes infrastructure et applicatives sur les sujets liés aux bases NoSQL.

Nous recherchons pour un de nos clients basé à la Défense un Architecte Plateforme & Infrastructure Senior comme référent technique transverse de haut niveau au sein de la DSI, sa mission consiste à : Définir et promouvoir la vision technologique de la plateforme. Garantir la cohérence des architectures et des choix techniques. Accompagner les équipes sur les problématiques complexes et stratégiques. Participer à la transformation des plateformes vers des modèles Cloud, DevOps et SRE. Contribuer à l'amélioration continue de la fiabilité, de la sécurité et de la performance des services. Définir les standards techniques, les bonnes pratiques et les architectures de référence. Réaliser les arbitrages techniques majeurs. Participer à la résolution des incidents critiques et des problèmes récurrents. Accompagner la réduction de la dette technique et de l'obsolescence. Réaliser une veille technologique active et piloter des études d'innovation. LES ATTENDUS Mise en place et maintien d'un référentiel technique partagé. Formalisation des architectures de référence et standards d'ingénierie. Réduction des risques d'obsolescence des infrastructures et composants critiques. Amélioration de la disponibilité et de la résilience des plateformes. Réduction du nombre d'incidents majeurs. Amélioration des indicateurs de performance et d'observabilité. Accompagnement des équipes dans la montée en compétences techniques. Production de dossiers d'architecture et de recommandations stratégiques. Contribution aux revues d'architecture et aux programmes de transformation. Réalisation d'études comparatives et de Proof of Concept sur de nouvelles technologies. Renforcement des dispositifs de sécurité, conformité et résilience. Profils recherché Leadership · Leadership technique reconnu. · Capacité à fédérer sans lien hiérarchique. · Capacité à influencer les décisions techniques. · Forte capacité de communication et de vulgarisation. · Excellente posture de conseil. Soft Skills · Esprit d'analyse et de synthèse. · Sens du service. · Esprit d'équipe. · Pragmatisme. · Curiosité intellectuelle. · Rigueur et méthode. · Autonomie. · Gestion des situations complexes et sensibles. Compétences techniques · Maîtrise les concepts d'architecture d'un SI · Excellente maîtrise des architectures logicielles modernes (microservices, cloud-native, API-first, etc.) · Expertise avérée dans au moins un langage de programmation majeur (Java, Python, Go, etc.) et bonne polyvalence sur d'autres environnements · Solide expérience en cloud computing (AWS, Azure, GCP) et infrastructure as code (Terraform, Ansible…) · Connaissance approfondie des pratiques DevOps (CI/CD, monitoring, automatisation…) · Maîtrise des bonnes pratiques de développement logiciel (design patterns, clean code, tests automatisés, sécurité applicative…) · Capacité à produire des documents de référence : architecture, stratégie technologique, notes d'arbitrage technique · Compétences affirmées sur un spectre de technologies suffisamment étendu pour concevoir et maîtriser les systèmes dans leur globalité. Notamment sur les aspects système, bases de données, réseau et sécurité, échanges. Exemples : Grafana, K8S, PostgreSQL, Patroni, MongoDB, percona, Active MQ, Kafka, Redis, Valkey, HAProxy, Nginx, réseaux LAN/WAN, firewall, OS Linux, OS Windows Server … · Mécanismes de résilience permettant d'atteindre une haute disponibilité des services · Architectures de chiffrement (clés, certificats, autorités, PKI, signature…) · Architectures cloud IAAS/PAAS · Compétences en audit et test technique d'applications informatiques (performance, charge, robustesse, analyse de chaîne de liaisons) · Compréhension des enjeux de l'exploitation, de ses contraintes, de son fonctionnement. · Capacité d'estimation de coût d'une solution technique

EccoTechnologies est une ESN à taille humaine spécialisée dans les métiers de l'IT et de la transformation digitale. Nous accompagnons nos partenaires sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant l'expertise technique, la proximité et l'humain au cœur de notre démarche. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour intervenir auprès de l'un de nos partenaires sur un projet stratégique de modernisation d'une plateforme Data, au sein d'un environnement Agile, Cloud et international. Vous intégrerez une équipe Agile avec des équipes réparties en France et à l'international. Vous participerez à l'évolution d'une plateforme Big Data récemment migrée vers Google Cloud Platform. Dans un contexte de transformation et d'amélioration continue, vous contribuerez à l'optimisation des traitements de données, à la modernisation de l'architecture technique et à l'accompagnement de l'équipe sur les choix techniques. Missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données. Développer et optimiser des traitements Java et Apache Spark. Participer aux évolutions fonctionnelles et techniques de la plateforme. Contribuer aux travaux de refactoring et d'amélioration continue. Participer aux choix d'architecture et être force de proposition. Accompagner l'équipe sur les sujets techniques et partager les bonnes pratiques. Collaborer avec les équipes Produit, Architecture et Ops. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des développements.

🎯 Contexte Le consultant rejoindra l'équipe CERT Incident Response afin de développer un assistant virtuel basé sur les LLM (SecureGPT), destiné à aider les analystes cybersécurité dans leurs investigations et le traitement des alertes de sécurité. 🔍 Compétences recherchées IA Générative Large Language Models (GPT, Claude, Llama, Mistral...) Prompt Engineering RAG (Retrieval Augmented Generation) Agentic AI / Agents autonomes Intégration et orchestration de modèles LLM Développement Python confirmé / senior Backend API (FastAPI, Flask ou équivalent) HTML / Frontend Intégration d'API Cloud & DevOps Azure (indispensable) Docker Kubernetes OpenShift CI/CD Data PostgreSQL Cybersécurité SOC / CERT Incident Response Investigation d'alertes Sécurité opérationnelle

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD

TON CHALLENGE: Prendre part à des projets stimulants dans le secteur banque ou finance de marché en travaillant avec une équipe soudée, expérimentée et méthodique sur les tâches suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Collecter, transformer et intégrer des données provenant de multiples sources. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la modélisation des données et à l'optimisation des bases de données. Collaborer étroitement avec les équipes Data, BI, Métier et Développement. Automatiser les traitements de données et améliorer les performances des flux existants. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de tests et de monitoring. Contribuer aux projets de migration vers des architectures cloud et Big Data. Assurer la documentation technique et le partage de connaissances au sein de l'équipe.

- Études & analyses de données : Traduire les besoins métiers en travaux d'exploitation; produire des études ad hoc et des synthèses à partir de traitements SQL; faire émerger tendances, segmentations et comportements. - Datamining & statistiques : Analyses descriptives et exploratoires; approches de classification, segmentation, scoring, détection de profils; interprétation pédagogique des résultats. - Restitutions QlikSense : Concevoir et faire évoluer applications et tableaux de bord; garantir lisibilité, cohérence et pertinence des indicateurs. - Accompagnement métier : Recueillir et challenger les besoins; restituer de façon exploitable; faire le lien entre problématique métier, données disponibles et solution. - IA / analytique avancée : Identifier avec les métiers des cas d'usage à valeur; tester des approches pragmatiques dans une logique de preuve de valeur, en veillant à la qualité des données et à l'interprétabilité. Python en appui lorsque pertinent. - Qualité : Requêtes SQL robustes, optimisées et documentées; contrôle de la cohérence des données; documentation des traitements et hypothèses.

Contexte Contrainte forte du projet : Connaissance nécessaire des outils de sécurité offensive (Burp, suite Kali, ...) MISSIONS Objectif global : Réaliser des tests de sécurité applicatifs (pentest, vuln,etc.) Description détaillée Réalisation des tests d'intrusion applicatif et infrastructure dans l'objectif d'identifier les failles potentielles Réalisation de tests offensifs, principalement sur des applications web & mobile Rédaction des rapports suite aux tests Participation et animation des restitutions auprès des métiers Réalisation de tests de vulnérabilité en mode RUN via les scanners déployés Maintien en condition opérationnelle de l'outillage Participer aux projets d'amélioration du service (outillage, méthodologie) Attitude positive, participative et constructive Connaissance du monde défensif (monde "Blue") sera apprécié Les livrables sont Compte rendu et restitution des tests de sécurité Organisation de réunion de restitution Suivi du planning annuel des tests de sécurité

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 du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais