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La prestation vise à contribuer aux initiatives Data et IA 2026 au sein de la direction informatique, dans le pôle socle, référentiels et Data Intelligence. L’objectif est de mettre à disposition une expertise ML/Data engineering permettant de concevoir, industrialiser etn opérer des solutions Data/IA/IA gen sur une plateforme cloud, incluant l’ingestion, le traitement, la gouvernance et la mise à disposition des données. La prestation s’inscrit également dans un cadre de fiabiliser l’usage MLOps, d’accompagner la fabrication de produits Data IA, en collaboration avec les équipes internes Data science. La prestation consiste à : - Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données en utilisant les services appropriés du cloud AWS (ex. CloudFormation, Lambda, EMR, S3, EC2, Step Functions, services IA). - Assurer la gouvernance MLOps et AWS Sagemaker : administration, automatisation, gouvernance, monitoring, industrialisation des modèles. - Réaliser des traitements analytiques et des travaux de transformation sur Snowflake et via des chaînes CI/CD sous Azure DevOps. - Produire des composants Data/IA en s’appuyant sur des langages adaptés (ex. Python, PySpark) et sur des mécanismes ETL/ELT. - Concevoir et exécuter les phases de cadrage, architecture, réalisation, test, intégration et mise en service des traitements. - Assurer l’alimentation des environnements Data/IA nécessaires à la production de produits analytiques ou applicatifs. - Faciliter la formalisation des besoins techniques liés aux cas d’usage Data/IA en interaction avec les équipes internes, en vue d'accélérer leur mise en oeuvre. Livrables : - Pipelines AWS opérationnels, documentés et intégrés dans les chaînes d’industrialisation. - Environnements MLOps Sagemaker industrialisés, incluant scripts, configurations, workflows et procédures. - Artefacts de traitement Snowflake (requêtes, tables, vues, procédures) documentés et maintenus. - Packages ou modules Python/PySpark prêts à l’usage et testés. - Schémas ETL/ELT et documentation associée. - Dossiers de cadrage, dossiers d’architecture, dossiers de tests, dossiers de mise en production. - Cartographie des flux, sources, consommations et dépendances. - Guides d’exploitation, procédures opératoires, dashboards de supervision et de qualité de la donnée. Indicateurs de performances : - Taux de succès et stabilité des pipelines AWS. - Délais de mise à disposition des données et des modèles. - Qualité, fraîcheur et complétude des données exposées. - Taux de réussite des déploiements via chaînes CI/CD. - Niveau de conformité des modèles et pipelines MLOps (traçabilité, auditabilité, gouvernance). - Respect des échéances et des engagements définis au démarrage de chaque lot de travail.

Nous recherchons un Data Engineer / Expert DBT Snowflake Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Référent technique Dataiku / Braincube (H/F) à Paris, France. Contexte : Dans le cadre du déploiement et de l’exploitation des solutions Dataiku et Braincube pour notre client, nous recherchons un consultant senior capable d’intervenir en tant que référent technique et architectural au sein de la Data Factory. Son rôle sera d’assurer la performance, la qualité de service et la bonne exploitation des plateformes data dans un environnement hybride AWS / On Premise. Les missions attendues par le Référent technique Dataiku / Braincube (H/F) : • Maintien des standards, suivi des usages, conformité licences • Gestion des incidents, demandes, changements • Pilotage performance, optimisation, définition de SLAs & KPIs • Construction et suivi de la roadmap technologique • Amélioration continue & gestion du plan de charge • Sécurité, résilience et gestion de l’obsolescence • Interface avec les équipes DSIC et coordination France / Inde Livrables attendus : • Offre de service (ServiceNow) • Météo du service & reporting • Guides de bonnes pratiques Dataiku / Braincube • Supports de formation & onboarding • Cartographie des flux et modèles data • Business model du service Environnement technique : • Dataiku (Design Node, Automation Node, API Node, Deployer Node) – Cloud AWS & On Premise C3 • Écosystème data interfacé : EKS, Snowflake, stockage, ingestion, restitution • Plateforme Braincube hébergée sur AWS – EKS, opérée par l’éditeur • Environnement de dev standardisé, documentation centralisée et outils collaboratifs (Teams, Backlog…) Compétences attendues : • Expertise AWS (S3, EKS, EC2…) • Maîtrise Dataiku et connaissance des outils data & ML Ops • Compréhension architecture SI & data, gouvernance, sécurité (RBAC, chiffrement, RGPD) • Aptitude à collaborer avec les équipes France / Inde • Excellente capacité de documentation et de vulgarisation • Capacité à construire un business model de service • Minimum 8 ans d’expérience Détails logistiques : • Télétravail : 2J par semaine • Localisation : Paris / Malakoff - avec ponctuellement des déplacements à Châteaufort / Magny les Hameaux

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses plateformes data, un grand groupe industriel recherche un Data Engineer senior pour intervenir sur des sujets d’industrialisation, de fiabilisation et de montée en charge de ses pipelines data. Objectifs de la mission Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Industrialiser les traitements data dans un environnement cloud AWS Exploiter et optimiser une plateforme Snowflake Mettre en place et améliorer les chaînes CI/CD liées aux usages data Garantir la qualité, la performance et la sécurité des flux de données Environnement technique (cœur) Cloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Langages : Python, SQL Orchestration / ingestion : Airflow, services AWS (Glue, Lambda, S3, etc.) CI/CD : Git, pipelines automatisés Enjeux forts d’industrialisation et de bonnes pratiques DataOps Profil recherché Data Engineer confirmé / senior Expérience significative sur AWS et Snowflake À l’aise avec les environnements industrialisés et les contraintes de production Capacité à travailler avec des équipes data, IT et métiers

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Contexte Nous recherchons un Data Engineer confirmé à senior pour intervenir au sein d’un grand groupe international du secteur de l’énergie . La mission s’inscrit dans un environnement data critique , lié à l’exploitation de données de marché et à la production d’indicateurs et d’alertes à forte valeur métier. Le système cible repose sur une architecture batch Big Data structurée selon une architecture médaillon (Silver / Gold) , avec ingestion multi-sources, normalisation, calculs avancés et distribution des données vers différents consommateurs métiers. Localisation : Paris (hybride) Durée : 12 mois renouvelables (jusqu’à 3 ans) Objectifs de la mission Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation en Scala Spark Traiter, dédoublonner, normaliser et structurer des données de marché Refactoriser des imports existants afin de les rendre conformes à l’architecture médaillon Silver layer : données dédoublonnées, normalisées et structurées Gold layer : génération d’agrégats métiers (carnets d’ordres, best bid/ask, OHLC, etc.) Implémenter et challenger les règles métier en garantissant les performances, la scalabilité et la maîtrise des coûts cloud Mettre en place et maintenir les règles de Data Quality (ex. Great Expectations) et contribuer au data catalog Participer à l’amélioration des frameworks communs : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience et standards de développement Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, flux, schémas, infrastructure) Environnement technique ETL / Compute : Scala, Spark (batch) Cloud AWS : Glue Jobs, S3, Lambda, Step Functions Qualité des données : Great Expectations ou équivalent DevOps / CI-CD : Git, pipelines, bonnes pratiques d’industrialisation Environnement applicatif connexe : API REST, services backend Compétences complémentaires appréciées : Python, React Important : cette mission ne s’appuie pas sur des solutions managées de type Databricks. Compétences requisesIndispensables Minimum 5 ans d’expérience significative en Scala et Spark Expérience confirmée sur des projets Big Data / ETL à forte volumétrie Expérience pratique sur AWS (Glue, S3, orchestration) Bonne culture DevOps Autonomie, rigueur, capacité à être force de proposition Appréciées Python Développement API Connaissances de base en market data / trading (non bloquant) Process de sélection Entretien Teams de 30 minutes axé sur les expériences professionnelles Entretien Teams d’une heure axé sur les compétences techniques avec un Data Engineer de l’équipe Modalités de réponse Merci de transmettre : CV, disponibilité, TJM, localisation et un résumé des expériences Scala / Spark / AWS Glue .

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Contexte Nous recherchons un développeur fullstack senior sur un produit critique qui accompagne les conseillers clients dans les parcours après-vente (consultation, annulation, échange, etc.) et s’inscrit dans un écosystème applicatif complexe, composé de plus de 30 équipes organisées par produits et domaines. La mission s’inscrit dans un contexte de développement de nouvelles fonctionnalités, d’amélioration continue et d’évolution des pratiques de déploiement et de qualité logicielle. MISSIONS La mission suppose une intégration au sein d’une équipe agile pluridisciplinaire d’environ une petite dizaine de personnes (PO, QA, développeurs, DevOps), en charge du développement et de l’évolution du produit. Le développeur fullstack interviendra sur l’ensemble des couches applicatives : - Frontend (ReactJS), - Backend sur stack JVM (Java / Kotlin, Spring), - Chaîne CI/CD et déploiement sur environnement cloud AWS. Il devra maîtriser les bonnes pratiques de développement frontend et backend, ainsi que les principes de qualité logicielle, de tests automatisés, de livraison continue et d’exploitabilité en production. Une capacité à être rapidement autonome et à collaborer efficacement dans un environnement multi-équipes est attendue. Environnement technique : - Langages : Java (≥ 21), Kotlin, JavaScript - Frameworks : Spring / Spring Boot (backend), ReactJS (frontend) - Architecture & services : APIs REST, microservices, serverless - Cloud & Serverless : AWS (Lambda Node.js & JVM, API Gateway, S3) - Données : MongoDB, DynamoDB - Build & scripting : Gradle, Bash - CI/CD : GitLab CI, AWS - Monitoring : Datadog - Infrastructure as Code : Terraform Livrables La mission : • Développer et faire évoluer les fonctionnalités du backoffice en lien avec les besoins des équipes de relation client. • Contribuer à l’évolution des services backend de distribution. • Participer à la migration des composants applicatifs vers les nouveaux standards techniques et organisationnels (monorepo, continuous delivery). • Garantir la qualité des livrables sur l’ensemble du cycle : cadrage, développement, tests automatisés, validation. • Participer activement à l’intégration continue et aux déploiements automatisés. • Collaborer avec les autres équipes produit et techniques afin d’assurer la cohérence fonctionnelle et technique au sein de l’écosystème (30+ équipes). • Veiller à la qualité et à l’exploitabilité du produit en production. • S’impliquer dans la vie de l’équipe agile et partager son expertise avec les autres membres. Compétences Compétences techniques attendues : - Backend : Java 21 (Kotlin apprécié), Spring, Git. - Frontend : Typescript, ReactJS. - Expérience sur des environnements cloud, idéalement AWS. - Maîtrise des pratiques CI/CD, tests automatisés et qualité logicielle. - Bonne compréhension des problématiques de production et d’exploitabilité. Compétences fonctionnelles et comportementales : - Forte appétence produit et métier, capacité à comprendre les enjeux fonctionnels. - Expérience significative en développement avec une posture de référent technique ou de soutien aux autres développeurs. - Esprit collaboratif, proactif et autonome. - Capacité à communiquer efficacement dans un environnement multi-équipes.

Nous construisons une plateforme legaltech/fintech B2B SaaS innovante destinée aux entreprises privées, notamment adossées à des fonds de private equity. La plateforme existe sous forme de MVP avancé et a déjà des premiers clients utilisateurs. Produits Une interface web pour les entreprises, leurs actionnaires et l’ensemble des acteurs de leur écosystème pour suivre et participer aux opérations capitalistiques. Technologies Langages: TypeScript, GraphQL Frontend React, Next.js (app-router) Apollo, graphql-codegen next-intl, i18n Shadcn, Tailwind CSS Backend NestJS, NestJS/Apollo TypeORM / PostgreSQL DocuSign Postmark Infrastructure AWS ECS Fargate, S3, Route53 Vercel GitHub Actions IA Nous avons identifié 3 domaines où nos clients pourraient bénéficier de l'IA et testons actuellement le marché pour valider que nos clients sont prêts à confier une partie de leurs processus à des agents spécifiques. Vos responsabilités en tant qu'Ingénieur Produit Full Stack senior/CTO: Définir et porter la vision technologique alignée avec la stratégie produit et business Piloter l’architecture applicative (scalabilité, sécurité, performance, dette technique) et améliorer de façon continue la stack technique Structurer, recruter et faire grandir l’équipe tech (engineering, data, infra, security) Mettre en place des standards d’excellence : qualité de code, tests, CI/CD, observabilité Garantir la sécurité, la conformité (RGPD, ISO/SOC le cas échéant) et la résilience de la plateforme Être un partenaire clé dans les décisions stratégiques et interagir efficacement avec le CEO, les opérations et les sales pour accompagner la roadmap produit

Almatek recherche pour l'un de ses clients un Ingénieur SAN Cisco / PureStorage + Python sur Paris Description détaillée : La mission consiste à assurer le maintien en conditions opérationnelles des infrastructures de Stockage SAN type Bloc ( par opposition au NAS ou S3 ) . Il s'agira d'être capable de -Traiter des demandes et incidents ( Run ) - Apporter une expertise et un support aux clients des infrastructures. - Participer aux projets d’évolution de ces infrastructures, notamment les migrations, les upgrade matériels ( HPO ) et les montées de code ( HPO ) . - Proposer et développer des outils / méthodes d'optimisation - Participer à l'évolution et la migration des outillages d'administration ( majoritairement des scripts Perl ) vers un langage plus actuel ( Python ) et/ou des ----- Process plus industriels s'appuyant sur SNMP par exemple. - Participer au développement d'outils de métrologie/conformité tels que openmetric , PowerBi , alimentation de base postgress ... - Participer au développement d'outils d'automatisation de delivery ( Ansible , AA2P ... ) Compétences techniques attendues : - SAN CISCO - Confirmé - Impératif - Pure Storage - Confirmé - Impératif - Développement Python - Confirmé - Impératif - Développement Perl - Junior - Souhaitable - Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) La mission proposée est soumise à une participation au dispositif d'astreintes une astreinte toute les 5 à 6 semaines environ

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data engineer H/F à Paris, France. Contexte : Nous recherchons un Data Ingénieur capable d’intégrer des modèles d’IA générative pour créer des Agents IA connectés et déployé sur AWS ou Azure. A. Interface graphique permettant de construire les modèles et de définir les paramètres de simulation B. Coeur de calcul et outil de calcul connecté aux données big data de nos bases de données C. Outil de croisement des bases de données D. Logiciel de visualisation des résultats de simulation E. Outil de simulation des scénarios de régénération Les missions attendues par le Data engineer H/F : L’objectif est de concevoir et d’opérer une plateforme permettant : •Le déploiement d’agents conversationnels et d’outils d’analyse de texte en temps réel, •L’intégration de modèles LLM, •L’utilisation d’architectures cloud évolutives, robustes et optimisées en coûts (serverless, conteneurs, stockage S3, compute EC2, etc.). •Le ou la candidate contribuera également à l’orchestration des modèles via API Gateway, à l’exécution d’APIs serverless via Lambda, ainsi qu’à la gestion du cycle de vie des modèles via SageMaker (ou équivalent Azure Machine Learning). Les taches de cette mission sont : •Concevoir, développer et maintenir des scripts python robustes et scalables basées sur AWS ou Azure (API Gateway, Lambda Functions, App Services, etc.). •Développer des workflows IA robustes, incluant inference pipeline, gestion des prompts, monitoring et optimisation. •Travailler avec le développeur front Profil(s) le(s) plus à même de remplir la prestation (compétences requises et souhaitées) : • Diplôme universitaire en informatique, en traitement de Langage ou dans un domaine connexe (ou expérience équivalente) • Solide maîtrise de python •Connaissances en bases de données SQL et NoSQL. •Expérience en conception d’API. •Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité Web. •Connaissance des pipelines CI/CD, Git, conteneurisation (Docker, Kubernetes). •Atouts : expérience cloud (AWS, Azure, GCP), microservices, tests automatisés. •Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant étroitement avec l’équipe. •Bon sens de la communication et esprit de synthèse. •Curiosité et appétence pour apprendre de nouvelles technologies. •Proactivité dans la résolution de problèmes. Environnement technique : AWS/AZUR/Databricks

Objectifs Votre mission est de responsabiliser et de faire monter en compétence notre communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Agissant comme le lien essentiel entre les feature teams et les ingénieurs de la plateforme, vous serez le garant de l’adoption et de l’évolution de notre plateforme data en fournissant un support technique opérationnel, en partageant les bonnes pratiques et en animant des initiatives de partage de connaissances. Grâce à un engagement proactif, un support direct et une collecte continue de feedback, vous favoriserez un environnement collaboratif, innovant et à fort impact — garantissant que notre plateforme s’adapte en permanence et délivre une valeur maximale à ses utilisateurs. Missions principales 1. Support technique : Accompagner les data engineers et data scientists dans leurs problématiques techniques en fournissant des solutions opérationnelles, des conseils, des bonnes pratiques et un support via des interactions directes au sein de leurs équipes. S’assurer que la dette technique est identifiée, comprise et gérée via des plans d’actions, et participer aux tâches sous-jacentes. Fournir des outils pour aider à gérer cette dette (tests, automatisation, agents IA, …). Collaborer avec les équipes data platform et support afin de garantir que les problèmes au sein des pipelines data et de la plateforme data sont identifiés et résolus, améliorant ainsi l’expérience développeur globale. 2. Évangélisation : Promouvoir l’adoption de la plateforme data par une utilisation quotidienne, en démontrant sa valeur auprès des utilisateurs existants. Partager avec la communauté de pratique et les équipes internes les tendances du marché, outils et technologies liés aux plateformes data. 3. Montée en compétences des équipes : Évaluer le niveau actuel des équipes sur les outils et pratiques de la Data Platform et l’améliorer via des formations, des exercices et la résolution de problématiques réelles. Promouvoir et animer une communauté de pratique afin de construire des parcours de formation d’amélioration, des ateliers internes et des webinaires mettant en valeur les capacités de notre Data Platform. Créer du contenu technique tel que des articles de blog, tutoriels, projets exemples et documentation afin d’aider les développeurs à comprendre et utiliser efficacement notre plateforme. 4. Boucle de feedback : Collecter activement les retours de la communauté des développeurs afin de fournir des analyses et suggestions d’amélioration produit aux équipes d’ingénierie de la plateforme. Fournir des tests pertinents pour les actifs techniques produits par les ingénieurs de la Data Platform et s’assurer qu’ils correspondent aux usages actuels des feature teams. Représenter les data engineers et data scientists au sein de l’entreprise, en veillant à ce que leurs besoins et défis soient compris et pris en compte. Qualifications / Compétences requises Maîtrise du développement Python et de la conception d’applications scalables et de haute qualité. Expérience avec des frameworks de traitement de données tels que Pandas ou Spark. Expérience pratique dans le développement et la maintenance de pipelines data de bout en bout. Expertise approfondie sur AWS, complétée par des certifications ou une expérience équivalente. Expérience des frameworks d’Infrastructure as Code (idéalement AWS CDK en Python). Connaissance des pratiques DevOps et des pipelines CI/CD afin d’améliorer les processus de déploiement. Excellentes compétences en communication et en présentation, capables d’expliquer des concepts techniques complexes à des publics variés. Forte appétence pour l’animation de communautés de développeurs et la création d’un impact positif. Bon niveau d’anglais, la documentation étant rédigée en anglais et une partie des utilisateurs de la Data Platform ne parlant pas français. Atouts supplémentaires : Expérience en développement produit agile et en méthodologie Scrum. Expérience de migration de pipelines data vers le cloud. Compréhension des bonnes pratiques de sécurité et de conformité dans des environnements cloud. Environnement technologique : AWS : S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation, Cloud Formation, CDK, Lambda, Fargate, … Data engineering : Airflow, Parquet, Apache Iceberg DevOps : Jenkins, SonarQube, Conda Logiciels : Python, Ruff

CONTEXTE : Métiers Fonctions : Production, Exploitation, Infrastructure, Devops Engineer Spécialités technologiques : Infrastructure, Cloud, IA generative, Devops, Transformation digitale Méthodes / Normes TDD Soft skills Leadership Force de proposition Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure internationale, l’organisation développe et opère une plateforme de gestion de contenus de nouvelle génération, basée sur le cloud et intégralement alignée avec les standards groupe en matière d’architecture, sécurité, conformité et résilience. MISSIONS Cette plateforme, propriétaire et stratégique, vise à remplacer des solutions historiques et à fournir des services IT standardisés à l’ensemble des entités du groupe, dans une logique de performance, d’industrialisation et d’innovation continue. Missions principales Développement & outillage - Maintenir, auditer et faire évoluer les outils cœur développés en Python - Refactoriser et stabiliser des scripts existants dans une logique de qualité, performance et maintenabilité - Développer de nouveaux modules traduisant des règles métier en workflows techniques automatisés - Garantir un code propre, testé, documenté et conforme aux standards (PEP8) Innovation & prototypage - Concevoir et piloter des sprints d’innovation courts et ciblés - Prototyper de nouveaux services (ex. : IA générative, tagging automatique, recherche sémantique, contrôle qualité de contenus) - Challenger les besoins métiers, évaluer la faisabilité technique et proposer des trajectoires de mise en production DevOps & industrialisation - Contribuer aux pipelines CI/CD et aux déploiements automatisés - Participer à la mise en œuvre de l’infrastructure as code (Terraform, CloudFormation) - Intervenir sur des environnements cloud et conteneurisés (AWS, Kubernetes, OpenShift) Leadership & bonnes pratiques - Réaliser des revues de code et diffuser les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle - Accompagner et mentorer les développeurs sur le TDD, le DevOps et l’architecture propre - Être force de proposition sur les choix techniques et les standards d’équipe Expertise souhaitée Expérience - Environ 10 ans d’expérience en développement Python et ingénierie logicielle - Expérience significative sur des applications data-intensives ou orientées contenus - Positionnement attendu : expert technique / lead, autonome et structurant Compétences techniques - Langages : Python (expert), Bash, Git ; Java et JavaScript (React ou Vue) appréciés - Data & IA : Pandas, regex, parsing JSON/XML, prompt engineering - Bases de données : NoSQL (MongoDB, MarkLogic), graphes, RDF/SPARQL - Cloud & DevOps : AWS (S3, Lambda), CI/CD (Jenkins, GitLab CI), Terraform, Kubernetes, OpenShift, Artifactory - Qualité & tests : Pytest, BDD (Behave/Cucumber), Selenium, revues de code, outils de sécurité (SonarQube, Snyk)

Le Tech Lead aura pour mission principale de diriger et de superviser l'équipe de développement, en veillant à la qualité technique des solutions mises en œuvre et au respect des meilleures pratiques de développement. Il ou elle sera responsable de l'architecture technique du projet, de la planification des tâches de développement. Le Tech Lead devra également encadrer et mentorer les développeurs et développeuses, en les accompagnant dans leur montée en compétences et en veillant à ce que les objectifs de développement soient atteints. Description détaillée des tâches qui constituent la mission • La conception et la révision du code source – python o ETLs, 2 app back, 1 schéma de BDD • La documentation du code source • La performance des services back • L’administration des infrastructures informatiques – Jenkins, AWS (S3, RDS), Ansible, Helm, Kubernetes • Les déploiements des apps back sur les différents environnements (dev, recette, intégration, production) • La revue de code des autres .s back-end En parallèle, il.elle se démarquera par sa capacité à s’imprégner des enjeux du projet. Cela passe par : • Un intérêt marqué pour comprendre les enjeux métier du projet • L’appropriation de l’outil et du code source. • Le partage de connaissance technique pour améliorer, en équipe, l’application. • La prise d’initiative sur les sujets techniques. • L’investissement dans les activités de l’équipe projet Le Tech Lead disposera d’une grande autonomie et sera force de proposition technique pour assurer le fonctionnement de l’application et garantir son adéquation avec le cahier des charges. Nous recherchons un profil Senior, proactif dans la mise en qualité de l’outil et le travail en équipe, avec une à minima une expérience en DevOPS. Il sera également très apprécié que la candidate maitrise certains des outils de l’environnement DevOps parmi les suivants : Jenkins, AWS (S3 et RDS), Ansible, Helm, Docker, Kubernetes, Datadog. Le/la tech lead devra également maitriser la méthodologie de gestion de projet Agile – Scrum ainsi que l’outil de gestion de version GitLab. La connaissance des outils de gestion de projet Jira ou Linear sera appréciée. En termes de formation, deux types de profils peuvent également être très valorisés : • Un profil ingénieur issue de grande école française • Un profil ingénieur issue d’écoles spécialisées en développements informatiques et web en sont de bons exemples Environnement technique : Le projet fait à date appel aux technologies suivantes : • Python – FastAPI, SQLalchemy, Alembic pour les services back-end • PostgreSQL – PostGIS pour les services de base de données La bonne maitrise des technologies suivantes est donc requise : • Python 3.13 o FastAPI o SQLalchemy 2 o Pydantic 2 o Pytest • PostgreSQL 14 o PostGIS

Lead Technique Data Missions En tant que Lead Technique Data , vous collaborez étroitement avec des data engineers , data scientists et des équipes transverses (DevOps, IoT, logiciel). Votre mission principale consiste à concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données au cœur des projets d’IA. 1. Gestion et optimisation de la plateforme de données Normaliser et structurer les données : homogénéisation des formats, conception d’ontologies, mise en place de bonnes pratiques garantissant qualité et cohérence. Améliorer continuellement la plateforme : sécurité, scalabilité, optimisation des coûts, supervision et traçabilité. Mettre en œuvre la gestion de versions des données afin d’assurer une traçabilité complète, indispensable dans un contexte de dispositifs médicaux. 2. Développement de pipelines de transfert de données Concevoir et maintenir des pipelines ETL automatisés pour l’ingestion, le nettoyage et la transformation de données de santé. Garantir le respect des exigences RGPD : anonymisation, pseudonymisation et documentation complète des processus. Collaborer avec les équipes métiers pour intégrer de nouvelles sources de données et faire évoluer les pipelines. 3. Facilitation de l’accès aux données pour les data scientists Créer et gérer des datasets versionnés permettant des expérimentations reproductibles. Assurer des transferts de données volumineuses rapides, sécurisés et fiables. Adapter la plateforme aux besoins des data scientists : formats, structuration, enrichissement des métadonnées et support technique. 4. Automatisation et leadership technique Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour des déploiements robustes et sécurisés. Déployer des outils de supervision (tableaux de bord, alertes) pour assurer la stabilité des pipelines. Industrialiser les déploiements des infrastructures data. Apporter un leadership technique : cohérence architecturale, accompagnement des profils plus juniors, revues de code et diffusion des bonnes pratiques. L’équipe Data intervient de manière end-to-end : recueil des besoins, architecture, développement, QA, sécurité, déploiement et opérations, avec une réelle liberté technologique. Compétences et expérienceCompétences techniques Programmation : Python (avancé), Git / GitLab CI. Cloud & Big Data : AWS (API Gateway, Cognito, Lambda, S3, SageMaker, Glue, Athena, ECS), Delta Lake, Databricks. Orchestration & Infra : Airflow, Terraform. Bases de données : MongoDB et solutions de stockage à grande échelle. Standards web : API REST, protocoles HTTP/HTTPS. Compétences relationnelles Rigueur scientifique et forte capacité d’analyse. Aptitude à faire le lien entre data science, ingénierie logicielle et opérations. Capacité à produire une documentation technique claire et conforme aux exigences réglementaires. Expérience Minimum 7 ans d’expérience en ingénierie data, dont 2 ans ou plus sur un rôle senior ou de responsabilité technique. Bonne compréhension des enjeux de cybersécurité et de conformité réglementaire , en particulier pour les données de santé. Maîtrise de l’ anglais technique dans un environnement international. Atouts appréciés (optionnel) MLOps : orchestration, déploiement et supervision de pipelines ML. Connaissance des processus de certification CE / FDA pour logiciels ou algorithmes. Expérience avec des données de santé : signaux électrophysiologiques (EEG, ECG, EMG) ou données cliniques. Infrastructure : Linux, conteneurisation (Docker, registres d’images). Lieu de la mission: Paris TT: 3 jours