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Nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake confirmé pour intervenir au sein d’une équipe Data sur un environnement cloud moderne, fortement orienté industrialisation, performance et qualité des données. 🎯 Contexte de la mission : Vous serez en charge de maintenir, optimiser et faire évoluer les pipelines et architectures Data existants, dans un écosystème AWS & Snowflake à forte volumétrie. La mission inclut également la prise en main de sujets de développement et d’industrialisation en cours. ⚙️ Vos missions principales : Ingestion & Transformation Développer et maintenir des pipelines Python / PySpark (batch, transformations, industrialisation). Implémenter des processus d’ingestion Snowflake ( Snowpipe, procédures stockées, tables dynamiques, datamarts ). Gérer le datalake, les flux d’ingestion et les orchestrations associées. Architecture & AWS Intervenir sur les services AWS : S3, Lambda, Step Functions, EMR, DynamoDB, RDS, EventBridge, IAM, API Gateway… Optimiser et sécuriser les flux Data sur AWS. Assurer la résilience, les performances et la montée en charge des environnements Data. CI/CD & Infrastructure Maintenir et faire évoluer les pipelines GitLab CI , Travailler avec Docker & Pulumni pour l’industrialisation et l’infrastructure as code. Monitoring & Qualité Mettre en place ou améliorer les mécanismes de monitoring , d’observabilité et de data quality . Documenter, partager les bonnes pratiques et contribuer à l’amélioration continue.

Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) 5 à 10 ans Anglais obligatoire Compétences recherchées : Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) Tâches à traiter : Understanding of scientific data in the pharma CMC space Requirements clarification with stakeholders, effort estimation for PI planning Good knowledge of Lean & Agile practices AWS data engineering: S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena ETL/ELT development: Python, Glue ETL, schema evolution, partitioning Data modeling: harmonized domain models, star/snowflake schemas, metadata management SQL optimization: Athena performance tuning, cost-aware query design, partition/pruning strategies Testing and quality: unit/integration tests for pipelines, DQ frameworks Documentation and KT: runbooks, architecture diagrams, KT planning and execution Migration experience: parallel-run strategy, cutover planning, backfill, data reconciliation

Dans le cadre d’un programme data stratégique dans le secteur pharmaceutique (domaine CMC – Chemistry, Manufacturing & Controls), l’entreprise souhaite renforcer son équipe Data Engineering afin de soutenir la migration, l’industrialisation et l’optimisation de ses pipelines analytiques sur AWS. La mission implique une forte collaboration avec les équipes scientifiques, Data, IT et produit, afin de clarifier les besoins métiers, structurer les modèles de données, fiabiliser les flux existants et accompagner les phases de migration vers des architectures modernes. L’objectif est d’améliorer la qualité, la performance, le coût et la robustesse de la plateforme data, tout en garantissant une documentation claire et une montée en compétence durable des équipes internes.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Expert MLOPS" pour un client dans le secteur de la finance Description 🎯 Contexte de la Mission L'environnement de travail : Le Lab Data Vous rejoindrez le Lab Data d'un acteur majeur dans son secteur, une équipe clé dont le périmètre d'action et l'impact ont considérablement augmenté. Ce Lab est au cœur de la stratégie data et IA de l'entreprise, agissant comme le moteur de l'accessibilité et de l'exploitation avancée des données ( Data Mesh et Data Lake ). L'équipe est responsable de la construction du magasin Workspace pour rendre accessibles les données et les analytics . Les Enjeux L'équipe est en pleine phase d'accélération ( Go-to-Market ) et gère actuellement une forte croissance, avec plus de 60 agents et modèles en production . L'objectif principal est de professionnaliser l'industrialisation des modèles et des agents IA. L'enjeu est critique : améliorer la vitesse et la maturité du suivi de production pour répondre à l'augmentation des utilisateurs, garantir une performance et une fiabilité irréprochables, et maintenir un onboarding rapide des nouvelles initiatives. 🚀 Missions Principales En tant qu' Expert MLOps , vous jouerez un rôle stratégique dans l'industrialisation, l'orchestration et l'opérationnalisation de la plateforme. Industrialisation des Agents et Modèles (MLOps & LLM Ops) : Définir et implémenter le ML Lifecycle Management complet (entraînement, versioning, déploiement continu et monitoring) pour tous les modèles et agents en production. Mettre en œuvre les processus LLM Ops spécifiques à l'industrialisation des Grands Modèles de Langage et des architectures avancées basées sur des agents. Orchestration et Opérationnalisation : Concevoir et maintenir les architectures d'orchestration basées sur Kubernetes . Assurer la connectivité du Data Lab, notamment via les connecteurs Spark et Workspace , et garantir la consommation des analytics par API . Soutenir l'exploitation de la Plateforme Agentique (ex. : Agent Orchestrator, Agent Catalog ) et des composants IA et Data Viz ( Elastic Search, Power BI ). Performance et Observabilité : Mener des actions pour accélérer la performance et l'exécution des flux de production. Mettre en place un système d' Observabilité avancé (critique pour cette mission) pour le suivi et l'amélioration continue de la qualité, de la stabilité et de la performance des modèles déployés. Montée en Compétence : Agir comme Professional Service en apportant votre expertise pour élever le niveau de maturité technique de l'équipe ( step up ) sur les meilleures pratiques MLOps.

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Pilotage de projet ou de programme,Consultant Spécialités technologiques : Gestion des projets,Migration de données,Conduite du changement,RGPD,Cybersécurité Secteurs d'activités Assurance Description et livrables de la prestation Description et livrables de la prestation Le consultant interviendra dans le cadre du renforcement de la gouvernance et de la conformité des données personnelles au sein d’un environnement international. La prestation vise à soutenir l’équipe Data Privacy dans la mise en œuvre opérationnelle des politiques de protection des données, la gestion des projets de conformité et la coordination des activités transverses entre les entités. Principaux axes d’intervention : Gouvernance et conformité - Adapter et déployer les politiques internes de protection des données conformément aux réglementations applicables (RGPD, etc.). - Maintenir le registre de traitement et assurer la conformité documentaire (consentements, notices, autorisations, etc.). - Contribuer à la mise en œuvre de contrôles permanents et au suivi des audits internes. -Participer aux comités de gouvernance et assurer le reporting vers les parties prenantes locales et centrales. Accompagnement des projets et support aux équipes - Apporter un appui opérationnel sur les projets impliquant des données personnelles : nouveaux produits, migrations, intégration d’outils IA, cloud, etc. - Réaliser ou contribuer aux Data Privacy Impact Assessments (DPIA) et évaluations de conformité. - Soutenir les activités de due diligence et d’évaluation fournisseurs (ex. Microsoft, Amazon, Cyber). - Participer à la mise en œuvre du processus de distribution des produits Data Privacy auprès de l’ensemble des entités. - Assurer un rôle d’interface avec les équipes en charge des incidents et des demandes d’accès. Transformation et conduite du changement - Accompagner les équipes dans la montée en maturité sur les enjeux Data Privacy. - Contribuer au déploiement de la plateforme OneTrust, notamment sur les aspects migration, paramétrage et intégration. - Promouvoir les bonnes pratiques et challenger les processus existants pour améliorer l’efficacité opérationnelle. Expertise souhaitée Compétences techniques et fonctionnelles - Minimum 5 ans d'expérience dans des fonctions de conformité, Data Privacy, gouvernance des données ou gestion de projets réglementaires. - Bonne compréhension du cadre RGPD et des pratiques de conformité opérationnelle. - Maîtrise ou connaissance avancée de la plateforme OneTrust (ou équivalent). - Familiarité avec les environnements IT, infrastructures, mainframe, et les enjeux de migration de données. - Capacité à collaborer efficacement avec les directions IT, cybersécurité, data et juridique. - Compétences en pilotage de projets transverses et en coordination d’acteurs multiples. Compétences comportementales - Anglais professionnel courant (environnement de travail international). - Esprit analytique, rigueur et sens de la priorisation. - Excellente communication et capacité à interagir avec des interlocuteurs de haut niveau. - Aptitude à instaurer la confiance tout en challengeant les pratiques établies. - Sens du résultat, autonomie et esprit de collaboration.

Profil : Senior Data Engineer · Contexte de la mission : L’équipe Supply Zone Forecast (SZF) développe et maintient les modèles de prévision de la demande et des ventes pour l’ensemble des produits Décathlon, par centre d’approvisionnement continental. Aujourd’hui, notre pipeline est en production sur l’Europe, la Chine et l’Inde, et notre ambition pour 2026 est d’étendre la couverture à LATAM et MEA. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Senior expérimenté sur PySpark et l’optimisation de pipelines. Notre Stack Data : AWS (S3, ECR, EKS); Databricks; Airflow; Pyspark; Python Et Github. La mission portera principalement sur la reprise, l’optimisation et la refonte partielle du module de “refining”, hérité d’une autre équipe . Ce module présente aujourd’hui plusieurs limites : lenteur d'exécution (compute), manque de gouvernance, faible modularité, documentation incomplète et difficulté à évoluer ou à scaler à l’échelle mondiale. Le contexte inclut également plusieurs dettes techniques autour de la stabilité, de la qualité du code et du renforcement des tests (unitaires et fonctionnels) La mission se déroulera sur site à Paris , au sein du pôle data Digital Principales responsabilités Refonte et optimisation du module “Refining” : Auditer le code existant, identifier les goulots de performance et axes d’amélioration. Revoir la structure du code pour renforcer la modularité, la lisibilité et la maintenabilité. Mettre en place une documentation claire et partagée (technique + fonctionnelle). Optimiser le traitement PySpark (logique de partitionnement, cache, broadcast, etc.). Proposer une approche flexible pour l’ajout de nouvelles features. Renforcement de la robustesse et de la qualité : Implémenter ou renforcer les tests unitaires et fonctionnels. Améliorer la stabilité globale de la pipeline ML de forecast. Participer à la mise en place de bonnes pratiques d’ingénierie logicielle (CI/CD, gouvernance du code, monitoring). Collaboration et transfert de compétences : Travailler étroitement avec les Data Scientists et lMachine Learning Engineers de l’équipe SZF. Assurer un transfert de connaissances clair et structuré à l’équipe interne. Contribuer à la montée en compétence collective sur PySpark et la scalabilité de pipelines ML. Livrables attendus : Module “refining” refactoré, documenté et testé Rapports d’audit et plan d’optimisation validés Documentation technique centralisée Pipeline stable et industrialisable à l’échelle mondiale

Expérience requise : 5 à 10 ans Anglais obligatoire Compétences recherchées : Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) Tâches à traiter : Compréhension des données scientifiques dans le domaine pharma CMC Clarification des besoins avec les parties prenantes, estimation de l’effort pour la planification PI Bonne connaissance des pratiques Lean & Agile Ingénierie de données AWS : S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena Développement ETL/ELT : Python, Glue ETL, évolution de schémas, partitionnement Modélisation de données : modèles de domaine harmonisés, schémas en étoile/flocon, gestion des métadonnées Optimisation SQL : amélioration des performances sous Athena, conception de requêtes optimisées en coût, stratégies de partitionnement/pruning Tests et qualité : tests unitaires/intégration pour les pipelines, frameworks de qualité des données Documentation et transfert de connaissances : runbooks, diagrammes d’architecture, planification et exécution du KT Expérience en migration : stratégie de fonctionnement parallèle, planification du cutover, backfill, rapprochement des données

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Customer Data Modeler dans le cadre du programme MDM Voyager phase 2 . La mission vise à renforcer la structuration, la modélisation et la gouvernance des données Clients au sein de l’écosystème Master Data Management. Le consultant travaillera avec les équipes IT, les métiers et les équipes Data Governance afin de documenter, améliorer et aligner durablement les modèles et processus MDM liés au domaine Client. Objectif et livrable: Conception et documentation du Customer Master Data Model . Définition des processus de gouvernance, règles de qualité, rôles et responsabilités. Alignement avec les équipes métier et IT pour assurer cohérence et intégration dans le programme MDM Voyager. Livrables attendus : modèles de données, dictionnaires, règles de qualité, schémas de gouvernance, rapports de validation. Compétences attendues : Expertise forte en Master Data Management (Customer) : modélisation, qualité, gouvernance. Très bonne compréhension des processus du domaine Client (Customer lifecycle, segmentation, identification…). Maîtrise de la documentation de modèles conceptuels/logiques/physiques. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (atout majeur). Capacité à collaborer avec plusieurs parties prenantes IT / Business. Excellente aptitude à formaliser règles, processus et dictionnaires de données.

Description détaillée Maîtrise des solutions de stockage en mode objet comme Amazon S3 (et/ou Scality S3). Compréhension des concepts fondamentaux du stockage objet, y compris la gestion des métadonnées, la durabilité et la redondance. Connaissance des bibliothèques Python pour interagir avec des API de stockage (Boto3 pour AWS). Capacité à écrire des scripts pour automatiser des tâches de gestion des données Compréhension des formats de fichiers (JSON, XML, etc.) souvent utilisés dans les systèmes de stockage en mode objet. Connaissance des systèmes d'exploitation Linux et des principes de configuration des serveurs. Capacité à surveiller et à analyser les performances des systèmes de stockage et à identifier les goulots d'étranglement.

Dans le cadre du projet de refonte et d’évolution d’une application métier dans le domaine ferroviaire / industriel, nous recherchons un Tech Lead pour piloter l’équipe technique et garantir la qualité des solutions développées. Ce rôle clé allie expertise technique, leadership et collaboration transverse avec les chefs de projet et les équipes métiers. Le projet repose sur une stack technique moderne (Python, FastAPI, PostgreSQL/PostGIS, AWS, Kubernetes) et s’inscrit dans une démarche Agile/Scrum. Le Tech Lead sera responsable de l’architecture, de la performance des services back-end, et de l’amélioration continue des processus de développement. Leadership technique & Architecture Concevoir et valider l’architecture technique des solutions (back-end, BDD, ETLs). Superviser les revues de code (Python) et garantir le respect des bonnes pratiques. Optimiser les performances des services back-end (FastAPI, SQLAlchemy). Piloter les déploiements sur les environnements (dev, recette, prod) via Jenkins, AWS (S3/RDS), Ansible, Kubernetes. Automatiser les tests et les pipelines CI/CD. Encadrement & Collaboration Mentorer les développeurs et développeuses pour favoriser leur montée en compétences. Participer aux cérémonies Agile (sprints, rétrospectives) et contribuer à l’amélioration des processus. Travailler en étroite collaboration avec les chefs de projet pour aligner les roadmaps techniques et fonctionnelles. Assurer une veille technologique et proposer des innovations (outils, frameworks, bonnes pratiques). Gestion des infrastructures & Qualité Administrer les outils DevOps (Jenkins, AWS, Helm, Datadog). Documenter le code et les processus techniques. * Garantir la stabilité et la scalabilité des applications en production.

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer pour participer à une mission sur un environnement cloud AWS. Le candidat évoluera au sein d’une équipe digitale internationale et contribuera à la conception, au développement et à la mise en production de solutions data à grande échelle. Profil recherché : Expérience confirmée en tant que Data Engineer ou rôle équivalent. Capacité à collecter les besoins métiers et utilisateurs et à les traduire en architecture de données. Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données robustes et évolutifs. Autonomie et rigueur dans la mise en production et la maintenance d’architectures data. Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire. Compétences techniques requises : Python – maîtrise avancée (4/4) PySpark – maîtrise avancée (4/4) Databricks – niveau confirmé (3/4) AWS – niveau confirmé (3/4) Anglais – professionnel (3/4) Conditions de travail : Télétravail : 2 jours par semaine Présence obligatoire sur site : 3 jours par semaine Lieu : Paris Début de mission : 08/12/2025 Processus de sélection : Codingame à compléter dans les 48h après réception. Proctoring appliqué pour le codingame. Soutenances techniques prévues après le codingame.

Dans le cadre de la phase 2 du projet , nous recherchons un expert pour le modèle de données client . Responsabilités : Concevoir et documenter les modèles de données Customer Master Data . Définir les processus de gouvernance, rôles et règles de qualité. Collaborer avec les équipes métier et IT pour garantir l’alignement. Compétences requises : Expertise solide en Master Data Management , particulièrement sur le domaine Customer (modélisation, gouvernance, qualité). Bonne compréhension des processus liés au domaine client. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (un plus).

Nous cherchons des experts DAM et Data - capables de construire et piloter les roadmaps de ce produit - autour des enjeux d'intégration de ces outils dans un éco-système de grand groupe et de data quality d'assets (fichiers, médias) en vue de pouvoir les exposer à de multiples consommateurs. DAM - Confirmé - Impératif Data - Confirmé - Impératif AI - Confirmé - Serait un plus AEM - Confirmé - Serait un plus Description détaillée Nous recherchons 1 Product Owner Senior pour piloter l’évolution stratégique des produits DAM et Media Portal , en les orientant vers une gestion avancée et intelligente des données. Au-delà de la gestion centralisée des assets digitaux, la mission consiste à structurer, classifier et exposer efficacement la donnée via des API performantes, à mettre en place une organisation sémantique robuste, et à tirer parti de l’intelligence artificielle pour enrichir les métadonnées clés. Ce rôle est au coeur de la Data Governance et contribue directement à l’efficacité des équipes métiers, au rayonnement international des assets de marque et à l’accélération des workflows omnicanaux. Ce poste est une opportunité de piloter un produit stratégique, en lien avec l’équipe Business Content Strategy, dans un environnement riche et stimulant, avec un fort impact sur les résultats globaux de l’entreprise. Le Product Owner devra driver le delivery et la discovery continus sur son périmètre en se basant sur les objectifs de l’équipe, la vision de la Tribe et les besoins et retours des consommateurs des Features délivrées en travaillant main dans la main avec les Tech Lead du périmètre. L’équipe est composée de 1 Program Manager AEM, 2 PO DAM/MP, 1 Tech Lead, 2 Dev + 1 Solution Architect. Responsabilités principales : - Vision & Stratégie Produit - Structuration et Gouvernance de la Data - Exposition & Intégration via API - Innovation & Enrichissement via IA - Pilotage & Méthodologies Agiles

Mon Client recherche un Customer Data Modeler expérimenté pour intervenir dans le cadre du projet MDV . Cette mission, à réaliser en full remote , débutera dès que possible et se poursuivra jusqu’au 30 juin 2026 . Le consultant aura pour mission principale de concevoir et documenter les modèles de données clients (Customer Master Data), tout en définissant les processus de gouvernance , les rôles associés et les règles de qualité . Une forte capacité à collaborer avec les équipes métier et IT est essentielle afin d’assurer la cohérence du modèle et son alignement global avec les besoins de l’organisation. Le profil recherché justifie d’au moins 5 ans d’expérience en Master Data Management , avec une expertise avérée sur la donnée client (modélisation, gouvernance, qualité). Une bonne compréhension des processus du domaine client est indispensable. La connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG constitue un plus. La mission requiert une excellente maîtrise du français et de l’anglais . Le prix d’achat maximum est fixé à 1000 € par jour .

Nous recherchons un Support Manager Lead expérimenté pour superviser et optimiser les activités de support interne liées à la plateforme Adobe Experience Manager (AEM) et au Digital Asset Management (DAM). Le rôle consiste à manager, diriger et suivre les performances globales de l’équipe support (L1 et L2) afin d’accroître l’efficacité opérationnelle, d’améliorer la qualité de service et de maximiser la performance collective. Le poste comprend également la coordination directe avec les Product Owners des différentes marques du groupe pour garantir une gestion fluide des demandes et incidents au sein de l’écosystème digital.

Mission : Piloter la transformation du SI industriel, notamment dans le cadre d'un déménagement de site industruel, en assurant qualité, délais et coordination transverse. Activités clés : Gestion de projets IT Customer Service Communication et reporting Coordination des équipes et fournisseurs Respect des exigences cybersécurité, délais, budget Déploiement et validation des solutions Gestion des risques et livrables Compétences : Expérience ≥ 5 ans en gestion de projets IT industriels Leadership, organisation, autonomie Excellente communication, français et anglais (C1) Adaptabilité, rigueur, esprit d’équipe Compétences industrielles : Compréhension des architectures IT/OT. Connaissance des processus de distribution mondiale de produits à forte valeur et spare parts Connaissance de la culture IT cyber sécurité Maîtrise des outils de planification, reporting… Maîtrise des principes et méthodes de gouvernance projet [ex : PMP] Compétences techniques : Outils customer service Application Web (Mendix) ERP M3 Talend, Axway Orchestra (gestion de projet)