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En tant que Senior Ingénieur Snowflake, vous serez responsable de : Conception & Architecture Concevoir, modéliser et optimiser les architectures Data Warehouse / Data Lakehouse sous Snowflake. Définir la stratégie d’ingestion, de transformation et de stockage des données. Concevoir des pipelines data performants et sécurisés. Développement & Industrialisation Développer des flux de données (ETL/ELT) avec Snowflake, SQL, Python et outils d’intégration (DBT, Fivetran, Airflow…). Optimiser les performances des warehouses, requêtes SQL et processus de calcul. Mettre en place des environnements CI/CD pour les projets data. Sécurité & Gouvernance Implémenter les bonnes pratiques de sécurité : gestion des rôles, RBAC, chiffrement, monitoring, FinOps. Gérer la qualité des données, le catalogage et la gouvernance. Support & Collaboration Collaborer avec les équipes Data, IT, BI et Métier pour comprendre les besoins. Fournir support, documentation et bonnes pratiques. Participer à la veille technologique autour de la Data & du Cloud. Compétences techniques recherchées Indispensables Maîtrise de Snowflake (warehouses, compute, storage, performance, sécurité). Excellente maîtrise du SQL avancé. Expérience sur un cloud public (AWS, Azure ou GCP). Connaissance des architectures Data (DWH, Lakehouse, MPP, data pipelines). Appréciées DBT, Airflow, Fivetran, Matillion ou équivalents. Python pour la manipulation et l’automatisation. Outils BI (Power BI, Tableau, Looker…). Pratiques DevOps : Git, CI/CD, Terraform. Connaissances en IA / Machine Learning (bonus).

Contexte de la mission Détails du projet : Lieu : Europe (Fuseau horaire CET) Mode de travail : Télétravail complet ou hybride (Barcelone, Espagne) Date de démarrage : 1er avril Durée : 6 mois Possibilité de prolongation : Oui, jusqu’à 3 mois supplémentaires Langues : Anglais, Espagnol (souhaité mais pas obligatoire) Résumé du projet Le rôle de Senior DevOps Engineer est axé sur l’observabilité, avec pour mission principale la migration des systèmes de monitoring de Splunk vers New Relic. Il s’agit également de définir, mettre en place et faire respecter les standards, la gouvernance et les bases techniques relatives à l’observabilité à travers diverses plateformes. Objectifs et livrables Responsabilités principales et activités clés : Diriger la migration des outils de monitoring de Splunk vers New Relic Concevoir et mettre en œuvre la gouvernance de New Relic (structure des comptes, tagging, alertes, dashboards, SLOs) Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière d’observabilité au sein des équipes d’ingénierie Implémenter des fonctionnalités d’observabilité (logs, APM, infrastructure, tracing, synthetics, intégrations) Collaborer avec les équipes applicatives pour l’intégration et le instrumentation des services Automatiser les configurations d’observabilité à l’aide de Terraform et les intégrer dans les workflows CI/CD via GitHub Fournir une expertise technique sur Azure, Terraform, GitHub Actions et les pratiques d’observabilité Aligner la surveillance et les alertes avec les SLIs/SLOs Soutenir l’amélioration continue des opérations, de la fiabilité, de la performance et de la sécurité

Orcan Intelligence recherche pour l’un de ses clients un Senior Analytics Engineer. Le Senior Analytics Engineer interviendra sur la conception, le développement, la livraison, la maintenance et la documentation de workflows et d’applications analytiques au sein de la plateforme Palantir Foundry. Livrables attendus Workflows et applications analytiques Palantir livrés dans les délais Pipelines analytiques et logiques métiers intégrés dans Foundry Code documenté, versionné et testé unitairement Mise en œuvre de contrôles de qualité et de cohérence Contribution à la structuration des usages analytiques et à l’industrialisation des cas métiers

🔍 Nous recherchons un AI Engineer pour participer à la construction d’une stack technique dédiée aux workflows agentiques. Votre mission : développer des serveurs MCP et contribuer aux choix techniques (validation, optimisation, design). Vous interviendrez sur des projets en phase de conception, avec un focus sur l’automatisation et l’intégration des agents IA. 🎯 Vos missions principales ✅ Développer et valider des serveurs MCP pour des workflows agentiques. ✅ Participer aux choix techniques (architecture, outils, intégration). ✅ Concevoir des workflows automatisés pour des agents IA. ✅ Collaborer avec les équipes pour industrialiser les solutions.

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Le projet Le client (finance) utilise AWS depuis quelques années, d’abord sur une stack HPC (librairie permettant de distribuer sur AWS Batch l’exécution d’un DAG), puis avec une stack SageMaker (expérience interactive via l’utilisation de Studio JupyterLab / MLFlow). Ce projet, comme les précédents, prend la forme d’un MAP (Migration Acceleration Program), approche structurée par AWS (Assess - Mobilize - Migrate). La phase Assess a identifié une typologie d’usages (embarassingly parallel map, cross-partition shuffling / window-heavy computation, dataset-level summaries, ML/tensor-preparation, interactive exploration) et 3 technologies-clés : 1) Ray/Daft 2) Spark (via EMR) et 3) Iceberg, comme couche de stockage/accès aux données. La phase de Mobilize doit permettre : ● De valider la capacité de ces outils à adresser les enjeux de feature engineering avec les contraintes ci-dessus exprimées , et une expérience chercheur aussi aisée que possible. ● D’envisager leur exploitation dans un mode “plateforme” / industrialisé ; les aspect self-service, observabilité technique et finops, sont clés. Exprimée aujourd’hui comme un side-topic, l’exploitation unifiée des technologies ci-dessus sur un socle Kubernetes (sur EKS) pourrait devenir un sujet central de la phase Mobilize. Cette phase de mobilize doit durer 7 mois et sera réalisée par une équipe de 3 personnes: Un software engineer, un devOps (vous) et un data Engineer. Ce qu’il vous faudra démontrer: ● Mise en œuvre de stacks data : Expérience pratique de mise en œuvre d’EMR ainsi que de clusters hors service managé EMR (donc, sur EC2, Batch, ou EKS). Expérience sur Kubernetes ● Architectures lakehouse modernes : expérience pratique avec Iceberg : recul sur l’interopérabilité multi-moteurs (Spark/PyIceberg), gestion des permissions. ● Infrastructure AWS & IaC : Solide maîtrise du déploiement de plateformes de données de qualité production sur AWS en utilisant Terraform. ● Observabilité & FinOps : Expérience dans la mise en œuvre du tagging d'allocation des coûts, la construction de tableaux de bord CloudWatch pour 1) le suivi des jobs et des coûts, et la conception de mécanismes d'application de quotas/budgets pour les plateformes de recherche multi-tenants et 2) le suivi des performances des applications Data. Compétences techniques -> Bonne maitrise et expérience de EKS -> Maitrise du cloud AWS (services EMR, S3, Daft serait un plus) et notamment des aspects IAM (gestion multi-comptes) -> Avoir déjà touché a du Iceberg est un plus -> Maitrise de Terraform -> Anglais courant obligatoire Localisation Paris, présence sur site obligatoire à minima 3j/semaine

Notre client recherche un Senior Mobile QA Engineer (H/F) dans le cadre d'une longue mission. Au sein de la tribu mobile, la mission consiste à garantir la qualité d’une application à fort volume d’utilisateurs dans un environnement international, en mettant l’accent sur l’automatisation et les stratégies QA avancées. - Définition et mise en œuvre de la stratégie de tests de l’équipe - Pilotage des activités qualité en collaboration avec PO, Scrum Master et équipe technique - Mise en place d’une approche Shift-Left (anticipation des tests en amont) - Développement et promotion de l’automatisation des tests - Priorisation basée sur les risques dans un contexte de releases fréquentes - Investigation autonome des anomalies (API, logs, microservices) - Utilisation des outils Jira / X-Ray pour le suivi et l’exécution des tests - Rédaction des scénarios en langage Gherkin - Contribution à l’amélioration continue des pratiques QA

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients un Senior Security Engineer. Missions Concevoir, implémenter et maintenir des solutions de cybersécurité (on‑premise et cloud) Intégrer et configurer les solutions de sécurité dans l’infrastructure de l’organisation Mettre en œuvre les contrôles de sécurité, le durcissement des systèmes et la gestion des correctifs Surveiller la performance et l’efficacité des dispositifs de cybersécurité Identifier, analyser et résoudre les vulnérabilités et incidents de sécurité Développer du code, des scripts et des outils de sécurité Documenter, reporter et communiquer sur l’état de la sécurité Collaborer étroitement avec les équipes Opérations et les parties prenantes

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Le contexte Nous accompagnons une scale-up tech en forte croissance qui développe une plateforme digitale à fort volume transactionnel. Dans le cadre de l’évolution de son produit, l’équipe recherche un Senior Frontend Engineer pour intervenir sur des sujets critiques liés au paiement (Stripe) , avec un fort impact business. 👉 Environnement produit, orienté performance, UX et scalabilité. Vos missions Au sein d’une squad produit (PM, Designer, Engineers), vous interviendrez sur : Le développement et l’optimisation des interfaces liées au paiement L’intégration et l’évolution des fonctionnalités autour de Stripe L’amélioration de la performance et de la fiabilité des parcours de paiement La collaboration étroite avec les équipes backend, produit et design La contribution aux bonnes pratiques frontend (architecture, qualité, tests) 👉 Vous travaillez sur un produit utilisé à grande échelle, avec des enjeux directs de conversion et de revenus. Stack technique React / TypeScript / React Native State management (Redux / React Query) API & intégrations tierces (notamment Stripe) Tests : Jest, Cypress Outils : GitHub, CI/CD, Datadog, Sentry 👉 Environnement moderne avec une forte culture produit et qualité

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients dans le secteur de la Finance un consultant Data Engineer senior sur les sujets Palantir . Voici les livrables attendus : Développer des pipelines de données pour nos fondations dans Palantir Foundry Construire, maintenir et documenter des pipelines, notamment pour l'intégration de données dans notre modèle analytique (architecture medallion). Etablir des Contrôles de qualité, tests,........ etc

Le projet Le client (finance) utilise AWS depuis quelques années, d’abord sur une stack HPC (librairie permettant de distribuer sur AWS Batch l’exécution d’un DAG), puis avec une stack SageMaker (expérience interactive via l’utilisation de Studio JupyterLab / MLFlow). Ce projet, comme les précédents, prend la forme d’un MAP (Migration Acceleration Program), approche structurée par AWS (Assess - Mobilize - Migrate). La phase Assess a identifié une typologie d’usages (embarassingly parallel map, cross-partition shuffling / window-heavy computation, dataset-level summaries, ML/tensor-preparation, interactive exploration) et 3 technologies-clés : 1) Ray/Daft 2) Spark (via EMR) et 3) Iceberg, comme couche de stockage/accès aux données. La phase de Mobilize doit permettre : ● De valider la capacité de ces outils à adresser les enjeux de feature engineering avec les contraintes ci-dessus exprimées , et une expérience chercheur aussi aisée que possible. ● D’envisager leur exploitation dans un mode “plateforme” / industrialisé ; les aspect self-service, observabilité technique et finops, sont clés. Exprimée aujourd’hui comme un side-topic, l’exploitation unifiée des technologies ci-dessus sur un socle Kubernetes (sur EKS) pourrait devenir un sujet central de la phase Mobilize. Cette phase de mobilize doit durer 7 mois et sera réalisée par une équipe de 3 personnes: Un software engineer (vous), un devOps et un data Engineer. Compétences techniques -> Très bon niveau en python & capacité à expliciter explicites la vision d’ensemble de ses projets, les enjeux, les options techniques et les arbitrages ; -> Avoir travaillé sur des enjeux de traitements distribués & de graph -> Maitrise du cloud AWS (services EMR, S3, Daft serait un plus) et notamment des aspects IAM -> Anglais courant obligatoire Localisation Paris, présence sur site obligatoire à minima 3j/semaine

Je recherche pour un client grand compte un Senior DevOps / Platform Engineer afin d’intervenir au sein d’une Software Factory en pleine structuration , dans un contexte de forte montée en charge des plateformes digitales. Contexte Vous interviendrez sur des plateformes critiques, avec des enjeux importants de : scalabilité standardisation des pratiques industrialisation des déploiements observabilité applicative data streaming Missions Structuration des pratiques DevOps / Platform Engineering Standardisation des déploiements applicatifs (Helm, CI/CD) Industrialisation des pipelines Mise en place et évolution de l’ observabilité applicative Accompagnement à l’adoption de OpenTelemetry / OpenSearch Contribution à l’évolution d’une plateforme Kafka / MSK Mise en place de mécanismes de self-service Participation à la définition de la roadmap technique

Objet de l'appel d'offres : Recrutement d'un Senior Software Engineer pour l'évolution de la plateforme DSFlow Notre équipe spécialisée dans la sécurisation des flux d’électricité et la génération de marges par le biais d’opérations innovantes sur les marchés de l’énergie, notamment : Les Corporate Power Purchase Agreements (CPPAs) destinés à de grands clients B2B, Des opérations structurées complexes incluant des PPAs, des produits de flexibilité, et des certificats, Une origination active avec des partenaires corporates, producteurs et contreparties en trading en Europe et en Asie du Sud-Est. Au cœur de cette activité, notre plateforme SaaS DSFlow permet aux gestionnaires de portefeuille de : Suivre leurs positions en temps réel Piloter leurs risques Optimiser leurs stratégies d’approvisionnement Accroître la transparence et la performance des CPPAs et des deals structurés Dans ce contexte stratégique, nous recherchons un Senior Software Engineer afin de faire évoluer l’architecture de DSFlow vers un niveau supérieur de robustesse, de performance et de scalabilité. Objectifs et livrables Le candidat retenu collaborera étroitement avec les équipes Customer Success et Product Design et sera responsable des missions suivantes : Delivery & Roadmap Contribuer activement au déploiement de la roadmap 2026 Challenger et affiner les spécifications produit grâce à une forte compréhension métier Garantir un haut niveau de satisfaction utilisateurs internes Architecture & Engineering Excellence Concevoir et maintenir une architecture robuste, scalable et performante Assurer un excellent niveau de craftsmanship logiciel : - Qualité du code - Tests automatisés - Bonnes pratiques DevOps Construire un système à l’épreuve du futur Expérience utilisateur Garantir une UX/UI de référence Porter une attention particulière aux détails front-end Opérations & Scalabilité Superviser les opérations à l’échelle, notamment : - Déploiement de nouvelles versions - Monitoring - QA Assurer une amélioration continue des performances Ce poste exige une expertise avancée en développement logiciel, une forte capacité à concevoir des architectures scalables et résilientes, ainsi qu’une attention constante à la qualité de l’expérience utilisateur et à l’optimisation des opérations. Nous invitons les candidats intéressés à répondre à cet appel d’offres en présentant leur expérience, leur vision technique ainsi que leur approche pour contribuer à l’évolution stratégique de la plateforme DSFlow.