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Définir les objectifs, le planning et le budget du projet. Piloter les études techniques et la conception des solutions. Coordonner les équipes internes (BE, production, qualité, maintenance…) et externes (fournisseurs, sous-traitants). Suivre l’avancement du projet (revues de projet, indicateurs de performance). Gérer les risques et les écarts (coût, qualité, délai). Assurer la conformité aux normes, réglementations et exigences client. Garantir la mise en production et le transfert vers les équipes d’exploitation.

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

Surveiller les tableaux de bord SIEM (Splunk) et autres outils pour identifier les activités suspectes au sein de l'infrastructure, des applications et des systèmes liés à la fraude. Analyser en profondeur les alertes afin d'en déterminer la gravité, l'impact et la cause racine. Effectuer le triage de niveau 2 et escalader les incidents si nécessaire. Coordonner et gérer les plans de réponse aux incidents, en assurant un confinement et une remédiation rapides. Documenter les incidents de manière exhaustive à des fins de conformité et pour référence ultérieure. Développer et mettre en œuvre des scénarios de détection ciblant les tentatives de fraude et les menaces avancées. Mener une chasse aux menaces proactive à l'aide d'Elastic et de The Hive afin d'identifier les vulnérabilités potentielles. Concevoir et améliorer les playbooks d'automatisation afin de rationaliser la gestion des incidents et de réduire le temps de réponse. Améliorer en continu les flux de travail et les capacités de détection du SOC grâce au scripting (PHP, Python). Collaborer étroitement avec les autres analystes SOC, les équipes informatiques et les parties prenantes afin d'assurer une communication et une résolution efficaces. Rédiger des rapports clairs et concis à destination de la direction et des organismes de réglementation.

Contexte : Dans le cadre de missions d’accompagnement Cloud auprès de clients grands comptes, vous serez amené(e) à : Concevoir des architectures Cloud AWS sécurisées, robustes et évolutives , adaptées aux exigences métiers et techniques des clients ; Implémenter, automatiser et déployer des solutions AWS en respectant les standards de sécurité, de performance et de conformité ; Conseiller et orienter les clients sur les bonnes pratiques Cloud (Well-Architected Framework, FinOps, sécurité, gouvernance) et les aider à optimiser leurs environnements et investissements AWS ; Gérer, superviser et maintenir les infrastructures AWS , tout en garantissant une haute disponibilité, un niveau de sécurité optimal et de bonnes performances opérationnelles ; Collaborer étroitement avec les équipes de développement, d’exploitation et de sécurité afin d’assurer une intégration fluide des solutions Cloud dans les workflows existants.

Je recherche un Middleware / EDI Integration Lead orienté Supply Chain pour un projet stratégique chez mon client final, basé à Marseille (TSF). Objectif : piloter et développer les flux B2B supply (approvisionnement, commandes, stocks, facture) via les plateformes Axway B2Bi / Sentinel et OpenText ECS. Missions clés : Gérer et faire évoluer les plateformes Axway (B2Bi, Sentinel) et OpenText ECS, Définir et challenger l’architecture d’intégration B2B, Superviser les projets de flux EDI / AS2 / XML Manager une équipe basée à Marseille ainsi qu’un centre offshore

Notre client basé à Nancy (54) est à la recherche d’un Ingénieur de Production (H/F) pour l’accompagner sur ses projets. MISSIONS · Prendre en charge l’intégration de nouvelles applications ou de progiciels, depuis la phase de réception jusqu’à la mise à disposition · Effectuer la réception, la validation et le packaging des composants applicatifs. · Installer et déployer les composants sur les environnements cibles · Réaliser la recette technique et l’homologation des applications avant leur mise en production · Participer activement à l’amélioration continue des processus et des outils d’industrialisation et de déploiement · Analyser le contexte technique et prenez connaissance des changements à intégrer · Compléter et exécuter le plan de tests techniques, en préparant les infrastructures nécessaires · Valider les documents et procédures destinés à la production · Réaliser les tests techniques (performance, intégration, compatibilité, etc.) et analysez les résultats · Contribuer au diagnostic et à la résolution des incidents en cas de dysfonctionnement · Rédiger des rapports détaillés facilitant la prise de décision pour la mise en production · Mettre à jour le patrimoine de tests réutilisable pour les futures intégrations · Assurer un reporting régulier et proposez des actions d’amélioration continue · Industrialiser et automatiser les tests récurrents à l’aide d’outils adaptés ENVIRONNEMENT TECHNIQUE · Systèmes : Linux · Cloud : AWS (EC2, S3, IAM, CloudFormation, EKS, etc.) · Outils DevOps : CI/CD, outils d’automatisation et de conteneurisation (OpenShift, Docker, Kubernetes) · Langages et scripting : Shell / Bash / Python

Dans le cadre du renforcement de sa plateforme cloud , une grande organisation internationale recherche un DevOps / Cloud Platform Engineer pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation d’une plateforme AWS sécurisée et scalable. Vous rejoindrez une équipe Platform Engineering transverse, au service de multiples équipes produits, avec un fort enjeu d’automatisation, de standardisation et de fiabilité. La mission s’inscrit dans la durée (minimum jusqu’à fin 2026, avec possibilité de prolongation). Missions En tant que DevOps / Cloud Platform Engineer , vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la plateforme cloud : Infrastructure & Cloud AWS Concevoir et maintenir une plateforme AWS multi-comptes (Organizations, Control Tower, gouvernance, sécurité). Définir des architectures cloud robustes et alignées avec les bonnes pratiques AWS . Mettre en place et maintenir des blueprints / golden paths pour différents types de workloads : Conteneurs (EKS, ECS, Fargate) Serverless (Lambda) Workloads traditionnels (EC2, Auto Scaling) Infrastructure as Code & Terraform Concevoir et développer des modules Terraform réutilisables (réseau, sécurité, compute, data). Gérer Terraform à l’échelle : Remote state (S3, DynamoDB) Versioning et lifecycle des modules Multi-environnements Détection et correction du drift CI/CD & Automatisation Construire et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins) pour : Infrastructure et applications Tests automatisés Policy-as-Code (OPA / Conftest) Scans de sécurité (tfsec, Checkov) Déploiements automatisés (Atlantis, Spacelift, Terraform Cloud) Automatiser les tâches récurrentes via scripts Bash/Python ou outils internes. Exploitation, Sécurité & Fiabilité Mettre en place la supervision et l’observabilité : CloudWatch, OpenTelemetry Prometheus / Grafana Datadog, OpenSearch Définir et suivre les SLI/SLO . Assurer la sécurité des environnements : IAM en moindre privilège KMS, gestion des secrets (Secrets Manager, SOPS) Patching, scans IaC et images Participer au support avancé (L2/L3), à la gestion des incidents et aux post-mortems. Migration & Accompagnement Accompagner les équipes dans la migration de workloads on-premise vers AWS : Audits et assessments Choix des patterns d’architecture Adoption des templates et outils Support et coaching des équipes

L’ingénieur/intégrateur Observabilité est responsable de la mise en place, de l’industrialisation et de l’optimisation de la plateforme DataDog. Il assure l’intégration et le monitoring des métriques, logs, traces et événements provenant des environnements On-Premise et Cloud (AWS). Il joue un rôle clé dans la structuration des pipelines de logs, leur parsing, leur normalisation et leur enrichissement. Missions principales : 1. Intégration & Configuration de DataDog Déployer, configurer et maintenir les agents DataDog (infrastructures, conteneurs, serveurs applicatifs, bases de données…) Intégrer les services AWS : CloudWatch, Lambda, ECS/EKS, API Gateway, S3, RDS… Mettre en place l’APM et instrumenter les applications (traces et profiling) Gérer la collecte et le parsing des logs DataDog : Configuration des pipelines de logs (Grok, Remapper, Processors) Normalisation via les pipelines standards ECS/Datadog Création de règles de parsing (patterns, regex, grok, JSON) Nettoyage, filtrage, réduction du volume (cost control) Mise en place de tags automatiques pour optimiser la recherche et les dashboards 2. Conception & Industrialisation Créer et maintenir les tableaux de bord (dashboards) orientés OPS, métier et SLA/SLO Définir et automatiser les seuils d’alerting intelligents : anomalies, prévisions, monitoring synthétique Structurer la plateforme : tags, naming conventions, auto-découverte Automatiser l’observabilité via Infrastructure as Code (Terraform recommandé) 3. Support & Expertise Accompagner les équipes projets et dev pour instrumenter leurs applications avec les librairies DataDog APM Former les équipes IT (Dev, Ops, SecOps) aux bonnes pratiques d’observabilité Diagnostiquer les problèmes de performance, latence, saturation, erreurs applicatives

Contexte : Nous recherchons un Cloud DevOps-AWS passionné par l'automatisation et l'industrialisation des infrastructures et des déploiements applicatifs. Vous interviendrez dans un environnement cloud AWS et serez un acteur clé de l'optimisation des processus CI/CD et de la gestion des infrastructures as code (IaC). Missions Principales : Concevoir, mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD optimisés pour l'automatisation des déploiements ; Développer et gérer des infrastructures cloud AWS via des outils d'IaC (Terraform, CloudFormation, CDK) ; Mettre en œuvre des solutions de conteneurisation (Docker, Kubernetes, ECS, EKS) ; Assurer la supervision, la gestion des logs et l’observabilité (CloudWatch, Prometheus, Grafana, ELK) ; Automatiser les opérations de déploiement, de monitoring et de scaling ; Sécuriser les infrastructures cloud et les pipelines DevOps en appliquant les bonnes pratiques (IAM, Secrets Manager, Security Hub, etc.) ; Optimiser la gestion des coûts et la scalabilité des infrastructures cloud ; Accompagner les équipes de développement dans l’intégration des bonnes pratiques DevOps ; Participer à l'amélioration continue des processus d’industrialisation.

Almatek recherche pour l'un de ses clients un Architecte AWS sur Paris. Déjà mis en place des Landing Zone, ou les ayant exploitées. Certifications obligatoires : AWS Certified Solutions Architect ou DevOps Engineer Globalement, il faut qu'il sache : maintenir Terraform, Scripting (Shell/Python) et pipeline CI/CD ceci en Agile SAFe. Voici les techno : ***Cloud et Services AWS -Compute : EC2, Lambda, Amazon ECS and EKS -Réseau et Sécurité : Transit Gateway, Direct Connect, VPC, SCP WAF & Firewall Manager Identity access Management (IAM), Identity Center -Observabilité et Supervision : CloudWatch, CloudTrail,X-Ray et Dynatrace -FinOps / Gestion des coûts : Billing and Cost Management, Budgets & Alerts, Reservations et Savings Plans, Resource Tags et Management Groups pour l’allocation des coûts -DevEx / Automatisation : Terraform **Intégration SI et Sécurité d’Entreprise -Fédération d’identité avec Identity Center -Intégration DNS -Centralisation des logs -Supervision et monitoring **CI/CD et Infrastructure as Code -Infrastructure as Code : Terraform -Pipelines CI/CD (Gitlab...) -Scripting et Automatisation : PowerShell, Python pour intégration avancée Localisation : Paris + TT

Résumé du poste L’ingénieur/intégrateur Observabilité est responsable de la mise en place, de l’industrialisation et de l’optimisation de la plateforme DataDog. Il assure l’intégration et le monitoring des métriques, logs, traces et événements provenant des environnements On-Premise et Cloud (AWS). Il joue un rôle clé dans la structuration des pipelines de logs, leur parsing, leur normalisation et leur enrichissement. Missions principales 1. Intégration & Configuration de DataDog Déployer, configurer et maintenir les agents DataDog (infrastructures, conteneurs, serveurs applicatifs, bases de données…) Intégrer les services AWS : CloudWatch, Lambda, ECS/EKS, API Gateway, S3, RDS… Mettre en place l’APM et instrumenter les applications (traces et profiling) Gérer la collecte et le parsing des logs DataDog : Configuration des pipelines de logs (Grok, Remapper, Processors) Normalisation via les pipelines standards ECS/Datadog Création de règles de parsing (patterns, regex, grok, JSON) Nettoyage, filtrage, réduction du volume (cost control) Mise en place de tags automatiques pour optimiser la recherche et les dashboards 2. Conception & Industrialisation Créer et maintenir les tableaux de bord (dashboards) orientés OPS, métier et SLA/SLO Définir et automatiser les seuils d’alerting intelligents : anomalies, prévisions, monitoring synthétique Structurer la plateforme : tags, naming conventions, auto-découverte Automatiser l’observabilité via Infrastructure as Code (Terraform recommandé) 3. Support & Expertise Accompagner les équipes projets et dev pour instrumenter leurs applications avec les librairies DataDog APM Former les équipes IT (Dev, Ops, SecOps) aux bonnes pratiques d’observabilité Diagnostiquer les problèmes de performance, latence, saturation, erreurs applicatives

SysOps AWS linux Localisation : 92 TT : 2 jours longue durée : 3 ans avec contrat 1 an renouvelable Core Skills - Maîtrise des technologies ci-dessous de l’écosystème AWS : > Services Core AWS (IAM, cloudwatch, cloudtrail, route53, S3, VPC, …) > Maitrise de la majorité des Services AWS suivants: API gateway, CloudFront, Cognito, WAF, RDS, DynamoDB, Lambda, Step function, SQS ou MQ, ECS, EKS, ECR, OpenSearch, EMR ,... > Docker, Python, Gitlab CI, Terraform, Ansible, Grafana > Participation à l'amélioration du monitoring / alerting Vos missions : - Vous allez accompagner les équipes sur l'intégration continue, des sujets de migrations - Vous allez mettre en place les éléments de monitoring - Vous ferez des préconisations sur la partie Finops

Engineering Manager / Head of Engineering / Lead Technique expérimenté , capable d’apporter structure, cohérence et excellence technique dans un contexte digital multi-équipes (squads internes et prestataires). Le profil doit allier expertise technique solide , leadership naturel et vision d’ingénierie moderne orientée qualité et productivité. Expérience et parcours 8 à 12 ans d’expérience dans le développement ou l’architecture logicielle, dont au moins 3 ans en management technique ou en direction d’équipes de delivery . Expérience confirmée dans un environnement web / digital à fort trafic ou produit SaaS. Habitude de travailler dans un modèle d’équipes agiles multi-squads (internes + externes). Solide expérience dans la mise en place de standards techniques , d’ outils CI/CD , et dans la structuration d’organisations d’ingénierie . Compétences techniques clés Langages & frameworks : TypeScript, Node.js, React (niveau expert) ; Python apprécié. Architecture logicielle : Clean / Hexagonale / modulaire ; maîtrise des Design Patterns. CI/CD & DevOps : GitHub Actions, AWS CodePipeline, infrastructure AWS (EC2, Lambda, S3, CloudFront…). Outils : GitHub, Jira, Confluence, Google Workspace. Connaissance approfondie de l’ intégration continue , du testing (unitaires, intégration, E2E), et des bonnes pratiques d’ingénierie logicielle .

Bonjour à tous, Je recherche pour l'un de mes clients, un profil DevSecOps disponible immédiatement. Internalisation prévue : après 3 mois de prestation Vos missions : - Définir et mettre en œuvre des architectures Cloud sécurisées et évolutives. - Garantir la disponibilité, la performance et la scalabilité des services. - Superviser la gouvernance des environnements IaaS, PaaS, SaaS. - Accompagner les équipes produit et développement dans leurs besoins d’infrastructure. - Promouvoir les bonnes pratiques DevSecOps et IaC (Terraform, CloudFormation, Pulumi). Profil recherché : - Expertise en Infrastructure as Code, CI/CD, automatisation et observabilité. - Maîtrise des environnements Cloud (OVHcloud, OpenStack). - Connaissances en orchestration de conteneurs (Kubernetes, Nomad, ECS). - Capacité à mentorer et vulgariser des concepts complexes. - Compétences en scripting (Python, Go, Bash).

Nous recherchons un Ingénieur DevOps Objectif global : Dév(Sec)Ops, environnement AWS Compétences techniques: Kubernetes - Expert - Impératif fluxCD helm, terraform - Expert - Impératif Description détaillée: Dans le cadre d’un grand compte, nous recherchons un devops expérimentés Le cadre est le suivant : - Méthodologie agilité à l’échelle (SAFE) - Architecture fonctionnant dans le cloud AWS (EKS / S3 / EC2 / EBS / EFS / RDS / OpenSearch / WAF / ALB ) Activités attendues : - MCO/RUN de la plaforme actuelle, - Evolutions : ex : amélioration continue de la partie CI/CD (automatisation de tests, …), - Support : o Accompagnement des équipes projets agiles, o Construction de solutions Compétences et technologies : - Kubernetes (csi driver, datadog agent, prometheus, external-secret, external dns, etc ). - fluxCD helm, terraform - Gitlab, jenkiins, artifactory sonarQube, atlantis - AWS (EKS / S3 / EC2 / EBS / EFS / RDS / OpenSearch / WAF / ALB )

Le poste est basé à Vannes avec une présence minimale de 3 jours par semaine sur site . Rejoignez une squad (développeurs, BA, PO, Scrum Master) en charge des moyens de paiement pour commerçants : TPE, paiements de proximité et distants. Responsabilités principales Encadrer techniquement l'équipe de développement (revues de code, standards, mentoring). Concevoir et développer des fonctionnalités robustes, évolutives et performantes. Valider la qualité du code (revues, CI/CD, performance, sécurité). Collaborer avec les analystes/PO sur la phase UX/UI en cours pour traduire les maquettes en solutions techniques optimales. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (GitLab CI). Automatiser l'infrastructure via Terraform (provisioning AWS). Participer à la configuration de Quicksight pour la visualisation des données métiers. Travailler en agile avec le pilote programme, analystes et PO dans une logique produit. Stack technique Back-end : Java 11-21, Spring/SpringBoot, REST, Open API, OAuth2, JWT, AWS (API Gateway, Lambda, S3, ECS, Cloudwatch), Maven, Docker, Terraform, SQL Server/PostgreSQL (AWS RDS). Front-end : Typescript, Angular (Reactive forms, DI, Services, Data sharing, RxJs operators). Profil du candidat Profil recherché Compétences techniques obligatoires Expérience significative Java/Angular (>7 ans). Maîtrise GitLab CI, Terraform, environnements AWS. Connaissances solides SQL. Qualités humaines clés Écoute, bienveillance, tact pour s'intégrer au collectif existant. Autonomie, proactivité, curiosité. Sens du relationnel collaboratif et consensuel en équipe pluridisciplinaire. Localisation : Vannes, 3 jours/semaine minimum.