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Nous recherchons un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior pour renforcer une équipe data travaillant sur une plateforme moderne Azure / Databricks . Votre rôle : concevoir, industrialiser et optimiser des pipelines Big Data, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l’équipe. Compétences indispensables Big Data : Spark, Databricks Ingestion / Streaming : Kafka, Apache NiFi Cloud : Microsoft Azure Langages : Scala ou Java + Python + SQL Orchestration : Airflow CI/CD & DevOps : Azure DevOps, Git Compétences appréciées Dataiku Ansible Connaissance Data Lake / architectures medallion Vos missions Concevoir et industrialiser des pipelines Big Data (batch & streaming). Développer des flux d’ingestion avec NiFi, Kafka, Spark. Optimiser performance, qualité et scalabilité. Participer à l’architecture et aux choix techniques. Encadrer techniquement l’équipe (guidelines, bonnes pratiques, code review). Contribuer aux automatisations et à l’orchestration (Airflow, Ansible, DevOps).

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Dev Java /angular/Mlops sur Corbeil-Essonnes Compétences techniques requises: Backend : Java 11+/17, Spring Boot, APIs REST, JPA/Hibernate, microservices, connaissances CI/CD (GitLab, Jenkins, Azure DevOps…). Frontend : Angular (idéalement v12+), TypeScript, HTML/CSS, RxJS. MLOps : Python (pour ingestion/ML), pipelines ML (MLflow, Kubeflow, Airflow ou équivalent), conteneurisation Docker/Kubernetes, gestion et versioning des modèles, notions d’IA/ML (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow). Données : SQL (PostgreSQL, Oracle, MySQL…), connaissances ETL / data pipelines appréciées. Environnement & outils : Git/GitLab, CI/CD, Docker/Kubernetes, Jira/Confluence, méthodologies Agile Scrum. Profil : 3 à 7 ans d’expérience en développement Java/Angular, une première expérience MLOps est un plus. Personne autonome, proactive, avec une bonne communication. Français courant.

Pilotage Technique & Architecture : Concevoir l'architecture des briques algorithmiques (Clustering, Prévision de ventes, Optimisation sous contraintes) sur GCP. ● Développement algorithmique (Hands-on) : Coder les modèles complexes, notamment l'algorithme d'optimisation (Recherche Opérationnelle) pour respecter les contraintes magasins (linéaire, supply, mix marge/CA). ● Coaching & Code Quality : En support éventuel de notre Lead Data Scientist interne, encadrer les Data Scientists séniors, garantir les bonnes pratiques (CI/CD, DVC, Tests) et l'industrialisation via Airflow/Composer. ● Mesure de la performance : Mettre en place des méthodologies robustes (ex: Causal Impact) pour mesurer les gains business (CA/Marge) post-déploiement. ● Excellente maîtrise de SQL, avec une forte expérience sur BigQuery et une bonne connaissance des bases de données SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL…). ● Modélisation et préparation des données : conception de pipelines optimisés dans BigQuery, en garantissant la qualité, la fiabilité et la cohérence des analyses. ● Connaissance des architectures data modernes (Data Lake, Data Warehouse) et des environnements Cloud (GCP, AWS, Azure). ● Maîtrise des outils de CI/CD avec GitLab CI, et des pratiques de gestion de version (Git). ● Compréhension des principes DevOps, avec une vision orientée fiabilité et amélioration continue. ● Bonne maîtrise des méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Digital. Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client stratégique, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Blue Digital. Contexte de la mission : Vous intégrez l'équipe en charge de la Plateforme DevOps/DevSecOps d'un acteur majeur du secteur bancaire et financier . Cette plateforme est un pilier stratégique, supportant actuellement un grand nombre d'applications, d'utilisateurs et de référentiels Git. Le contexte est orienté sur l'intégration des nouveaux services dans l'orchestration de la Chaîne d'Intégration Continue (CI) sur GitlabCI , et sur la facilitation de la migration de Jenkins vers GitlabCI . Vous jouerez un rôle clé dans l'évolution de cette plateforme stratégique pour ses milliers d'utilisateurs développeurs. Descriptif de la mission : En tant qu' Ingénieur DevOps CI/CD , vous serez le garant de la robustesse et de la modernisation de la chaîne d'intégration continue. Vos missions seront : 1. Conception et Développement CI/CD : Étudier les pipelines existants sur GitlabCI et Jenkins . Refactorer le code pour optimiser les performances et la maintenabilité. Développer, créer et maintenir des services CI/CD en Bash, Python, YAML, Groovy pour intégrer divers outils de sécurité, data et CI (exemples : Artifactory, Gitlab, Sonarqube, Fortify, Seeker, JFrog Xray, Starburst, Airflow). Créer et maintenir les images Docker utilisées pour les phases de build . 2. Migration et Évolution de la Plateforme : Faciliter la migration des pipelines de Jenkins vers GitlabCI . Contribuer aux évolutions de la plateforme DevOps (CI) dans une organisation Agile (Scrum). Assurer l'articulation de la CI/CD avec le déploiement ( dev ) et les tests automatisés. 3. Support et Documentation : Réaliser des tests de non-régression et d'intégration. Analyser et résoudre les incidents, et fournir un support au déploiement de la solution auprès des clients (développeurs Java, JS, Python, Angular, PHP, .NET). Rédiger la documentation interne et la documentation utilisateur .

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'intégration des nouveaux services dans l'orchestration CI sur GitlabCI et de faciliter la migration de Jenkins vers GitlabCI. Contexte La plateforme devsecops supporte actuellement la CI pour 3000 applications, plus de 10 000 utilisateurs, et plus de 17 000 repo gitlab. Missions Étudier les services et pipelines existants sur gitlabCI et jenkins Refactorer le code Création et maintenance de services CI : en bash, python, yaml, groovy pour utiliser les outils de sécurité, data, CI (exemple : Artifactory, Gitlab, Sonarqube, Fortify, Sonatype, Seeker, SandboxAQ, JFrog Xray, starburst, airflow) Réalisation des tests de non régression, d'intégration Documentation interne et documentation utilisateur Développement des services orchestrés

Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

Dans le cadre des travaux à réaliser, nous recherchons un profil Data Engineer GCP confirmé : Concevoir, développer, opérationnaliser et surveiller les systèmes de traitement de données (structurées et non structurées) sur Google Cloud Platform Créer des pipelines de données permettant d’automatiser la collecte et la préparation de données nécessaire à l'analyse de données, à la mise en œuvre d'API Définir des solutions globales permettant de répondre rapidement aux besoins métiers Evoluer sur les différents outils de l'écosystème, tels que Google BigQuery, Google Cloud Storage, Looker Studio, Dataflow, Airflow, Firestore, Pub/Sub, Kibana, Elastic search, SQL, Git, Jenkins, Docker, etc. Possible développement de flux sur datastage (IBM)

Nous sommes à la recherche deux consultants de haut niveau spécialisés en Data Engineering, disposant d’une expertise approfondie dans les technologies Python, Data, GenAI, AWS (Kinesis, S3, EMR, etc.), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python ainsi qu’une solide maîtrise de SQL, Snowflake et les architectures Data Streaming. Une expertise en Scala et Spark serait fortement appréciée. Il sera chargé de concevoir et développer des pipelines de données, développer sur des chatbots AI dans un environnement cloud tout en contribuant activement à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité de notre plateforme data.

Nous recherchons un Responsable DevOps pour encadrer et animer une équipe DevOps. Vous jouerez un rôle clé dans la gestion des produits et plateformes d’infrastructure en assurant leur disponibilité, leur performance, leur évolutivité, leur gestion de l’obsolescence, leur capacité et la maitrise des coûts OnPremise, Cloud ou hybride. Rattaché(e) au responsable de l’entité, vous serez responsable hiérarchique d’une équipe d’une vingtaine de personnes (collaborateurs et prestataires) de profils techniques devops Cloud Public et On Premise. Dans cette évolution organisationnelle, l’organisation hiérarchique est décorrélée de l’organisation opérationnelle. Le responsable DevOps devra donc travailler et s’organiser de façon transverse et étroite avec les Product Owner, le Product Manager et le responsable de l’entité sysops pour assurer le delivery et atteindre les objectifs en fonction des besoins. L’équipe DevOps de l’entité « Plateforme IT » a la responsabilité du build et du run des produits et plateformes d’infrastructures OnPremise et Cloud public. Le responsable DevOps s’appuiera sur les « lead dev » des périmètres de l’équipe : - le périmètre de traitement des données (Datastage, Spark) - le périmètre d’ordonnancement (Dollar Universe, Airflow) - le périmètre CI/CD (gitlab, gitlabCI, Artifactory, Nexus, Sonar) - le périmètre supervision et centralisation des logs (centreon, grafana/prometheus, checkly) - le périmètre sécurité (KeeperSecurity, Vault) - le périmètre échanges (wso2, rabbitMQ, boomi) - le périmètre de test (squash, postman) - le périmètre provisioning d’environnements (base de données, serveurs d’applications, search, kubernetes, iac)

CONTEXTE : Experience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Software engineer Spécialités technologiques : Data Compétences Technologies et Outils AWS Spark Airflow Snowflake Secteurs d'activités Services Informatiques Conseil en organisation, stratégie MISSIONS Rattaché(e) au périmètre du Responsable Data Platform, vos missions consisteront à : - Développer des pipelines et ETL sur AWS vers Snowflake - Mettre en place des stockage optimisé grâce aux technologies lakehouse et en particulier DeltaLake - Créer des jobs manipulant la donnée avec SQL et Python (pandas et ou Polars) - Réaliser les traitements de volume de données massives avec PySpark - Développer et maintenir des infrastructures avec de l’IaC et en particulier avec Terraform - Orchestrer les différents traitements via Airflow - Déployer et maintenir des applications via la CI/CD - Participer aux réflexions et au design d’architecture - Bonne capacité de vulgarisation et de communication - Participer aux rituels agiles de l’équipe - Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle 5 à 10 ans en tant que Data Engineer, avec une expérience significative sur AWS. Un positionnement en tant que techlead serait un plus. De l’expérience dans un contexte BI serait un plus. Un positionnement ou une expérience en tant que DevOps serait un plus. Expertise souhaitée Python, PySpark, AWS (EMR, S3, Lambda), Airflow, SQL, Snowflake, Terraform, Databricks, Gitlab.

Mission sur SOPHIA ANTIPOLIS 4 jours de présentiels (préférable d'habiter la région Alpes maritimes) En vue d'embauche en CDI Notre client, une start-up dans l'énergie, recherche un tech lead pour accompagner les équipes dans le développement de leur solution de prévision météo. Mission principale : Assurer le pilotage technique et la mise en production des solutions de prévision solaire développées, en garantissant la robustesse, la scalabilité et la fiabilité de l’infrastructure data et logicielle. Responsabilités clés : Data Engineering : maintenir et optimiser les pipelines de données (météo, satellite, capteurs PV) pour les modèles de prévision. Infrastructure & DevOps : Déploiement et gestion des environnements cloud (AWS). Mise en place et maintenance de l’Infrastructure as Code (Terraform). Automatisation et optimisation des déploiements via CI/CD (GitHub Actions). Orchestration des tâches : concevoir, monitorer et optimiser les workflows de données et de calcul via Dagster. Opérations métiers : garantir la bonne exécution des codes de prévision (algorithmes, modèles, calculs intensifs) en production. Onboarding & Process : structurer et gérer les procédures d’onboarding technique des nouveaux clients et des PoCs. Qualité & Sécurité : veiller à la résilience, à la sécurité et à la performance des systèmes déployés. Compétences attendues : Solide expérience en Data Engineering et/ou DevOps. Maîtrise de AWS et des outils Terraform. Connaissance des bonnes pratiques CI/CD et expérience avec GitHub Actions. Expérience en orchestration de workflows de données (idéalement Dagster, sinon Airflow ou équivalent). Compétences en scripting (Python, Bash) et monitoring. Capacité à travailler dans un environnement agile, en lien avec des data scientists et des équipes projet. Esprit de structuration et sens des responsabilités pour accompagner la croissance d’une scale-up deeptech.

ASTERIA recherche, pour l’un de ses Clients basé sur Monaco, Machine Learning Ops Engineer H/F. VOTRE MISSION : Notre Client recherche un ML Ops Engineer H/F afin d’assurer l’industrialisation, la mise en production et la garantie de la fiabilité à grande échelle des cas d’usage de Data Science/Machine Learning. Le ML Ops Engineer H/F sera principalement le point entre l’équipe DATA au sens large (Data Engineer, DataScientist, Ingénieur IA) et l’équipe Opérations/DevOps. L’objectif principal sera d’industrialiser les projets de Machine Learning, de l’expérimentation jusqu’au déploiement en production, en garantissant robustesse, scalabilité et reproductibilité. Ce rôle technique est intégralement orienté Delivery/Développement Logiciel. Missions principales : Industrialisation & Pipelines (CI/CD/CT) : Concevoir et industrialiser les cas d'usage : structurer techniquement le projet, implémenter les tests, ... Concevoir et maintenir les pipelines d'intégration continue (CI), de déploiement continu (CD) et d'entraînement continu (CT) pour les modèles de ML. Automatiser les flux de travail de la donnée (Data Pipelines Airflow) en collaboration avec le Data Engineer. Garantir la reproductibilité des entraînements (versioning des données, du code et des modèles). Infrastructure & Déploiement : Conteneuriser les cas d'usage et modèles (Docker), orchestrer leur déploiement (Kubernetes). Mettre en place des stratégies de "Model Serving" (API REST, gRPC, Batch processing). Monitoring & Maintenance : Mettre en place des outils de surveillance pour suivre la santé des modèles en production. Détecter et alerter sur le Data Drift (dérive des données) et le Model Drift (baisse de performance). Gérer le cycle de vie complet des modèles (re-training, mise hors service). Mise à disposition des résultats : Être capable de développer des interfaces pour mettre à disposition et valoriser les résultats VOS CONDITIONS DE TRAVAIL : Date de démarrage mission envisagée : 02/02/2026 CDI (seuls les ressortissants européens ou détenteurs d'un titre de séjour émis par la Préfecture des Alpes-Maritimes (06) sont éligibles à un emploi en Principauté) : Autres conditions contractuelles envisageables, nous contacter Télétravail : jusqu’à 2 jours / semaine

Contexte et définition du poste Plus qu'un métier, itéa a pour vocation de déceler et révéler les bons profils, avec une curiosité qui va souvent au-delà des compétences et parfois entre les lignes d'un CV. Aujourd'hui, nous recherchons pour l'un de nos clients un Ingénieur Data SQL H/F et vous présentons les points clés du poste : Poste en CDI Basé à Erstein Secteur du commerce de détails et de gros Les conditions : Rémunération selon le profil et les expériences Mode de travail : sur site ; Télétravail possible 1j/semaine après la période d'essai Période d'essai de 3 mois Les missions : Au sein du service Développement de la DSI, l'équipe Data a en charge la conception, la réalisation et le maintien en condition opérationnelle des principaux flux d'échanges de données inter-applicatifs. Pour accompagner son développement, l'entreprise cherche à renforcer l'équipe par une mission de prestation en régie sur site. Les attendus sont les suivants : La conception et l’alimentation de modèles de données dans la base de données pivot de l’entreprise (Staging DB) : Cluster MSQ SQL Server Accompagner l'entreprise dans la migration vers SQL server 2025 : déploiement d'un nouveau Cluser SQL Server 2025 et implémentation de la recherche vectorielle dans les applications existantes Mettre en place des flux d'échanges de données entre les différentes systèmes : ETL SSIS ave possible passage sur un ETL Opensource de type Polars / Pandas sous Airflow Réaliser des cahiers de charges et d'études de faisabilité Accompagner les métier s sur les choix d'architecture de données (choix des données pivots, format approprié des données, etc.) Garantir la qualité des données autant sur le plan technique que métier Intervenir ponctuellement sur le Datawarehouse : Base de données Oracle avec Scripting Bash

Notre client, spécialiste du Traitement et Analyse de données, est à la recherche de son futur Data Engineer (IA/Géospatial) (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de son activité. Intégré aux équipes du client, vous devrez : * Développer et industrialiser des pipelines et modèles IA exploitant des données géospatiales et météorologiques, dans un environnement cloud-native. ## Compétences techniques attendues * Données météo & satellites Maîtrise des formats (NetCDF, GeoTIFF, HDF5), outils Python (xarray, rasterio…), prétraitement d’images, expérience Sentinel-1/2 et données météo (ARPEGE, AROME, GFS, ERA5). * Data Engineering Pipelines ETL/ELT scalables, orchestration (Airflow, Prefect, Argo), bases de données (PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, Snowflake), optimisation des accès. * MLOps & DevOps Déploiement de modèles (CI/CD, monitoring), outils ML/Cloud (MLflow, SageMaker, Docker, Kubernetes, Terraform), AWS/Azure/GCP. * Développement logiciel Python, frameworks web (FastAPI, Django, Flask), bonnes pratiques (tests, docs, versioning).

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure Obligatoire Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP Profil du candidat Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing Azure - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Description de l‘entreprise Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Responsabilités Unificateur de données : Concevoir, assembler, intégrer, nettoyer et harmoniser de grands jeux de données complexes afin de fournir des insights métier et d’alimenter des expériences de produits data. Agent de sécurité des données : Concevoir et construire des infrastructures de données fiables et scalables en utilisant les meilleures pratiques en matière de confidentialité et de sécurité pour protéger les données. Data Ops : Piloter l’ensemble de la chaîne data de bout en bout, incluant la collecte des événements, la gouvernance des données, les intégrations data et la modélisation. Responsable des données (Data Custodian) : Garantir la cohérence et la qualité de l’environnement technique et de la structure des données à travers des métriques, de la documentation, des processus, des tests de données et de la formation. Si vous possédez tout ou partie des compétences suivantes, n’hésitez pas à postuler Bonne connaissance des services de Cloud Data Warehouse. Une expérience sur Google BigQuery, Snowflake, AWS Redshift/Athena, Looker, Azure SQL DWH ou Azure Databricks est fortement appréciée. Bonne maîtrise des architectures relationnelles et Big Data, de l’entrepôt de données, de l’intégration des données, de la modélisation, de l’optimisation et des techniques d’analyse de données. Expérience dans la construction de pipelines de données de bout en bout sur des plateformes data on-premise ou cloud. Expérience concrète dans la livraison de solutions incluant des bases de données, du SQL avancé et du développement logiciel dans des langages tels que Python. Intérêt marqué et bonnes connaissances des technologies Big Data et de l’écosystème Apache (Beam, Spark, Kafka, Airflow), ainsi que des bases de données, de l’intégration, du master data management, de l’assurance qualité, du data wrangling et des technologies de gouvernance des données. Expérience des plateformes cloud publiques et des infrastructures cloud, indispensable pour le poste. Exposition aux outils ETL/ELT et de gouvernance des données. Intérêt pour les technologies et principes de l’IA et du Machine Learning. Capacité à migrer et transformer de grands jeux de données complexes issus de sources, structures et formats variés, modélisés pour supporter l’analyse et fournir des insights exploitables de qualité. Vous êtes un(e) analyste rigoureux(se) et un(e) excellent(e) résolveur(se) de problèmes, doté(e) d’un esprit de leadership intellectuel et d’une bonne compréhension des enjeux business. Vous êtes parfaitement bilingue français / anglais (poste basé à Paris). Avantages Nous nous engageons à faire vivre notre mission au quotidien, en commençant par offrir des avantages permettant à nos collaborateurs de s’épanouir : Vous bénéficierez d’un package compétitif, adapté à votre expérience, avec de réelles opportunités d’évolution. Nous avons à cœur de vous faire grandir et de vous aider à devenir la meilleure version de vous-même au sein d’une équipe de classe mondiale, composée de personnes brillantes et passionnées. Nous investirons fortement dans votre développement à travers des formations continues et un parcours de développement des compétences personnalisé. Nous valorisons l’initiative et soutenons volontiers les activités de team building ou tout type de formation enrichissante. Il n’existe pas de « sachant unique » : même si nos consultants débutent avec une dominante stratégique/business ou technique, ils sont encouragés à développer ou renforcer leur expertise et leur posture de conseil au fil des missions clients. Nos équipes RH et Staffing assurent un suivi individualisé afin d’aider chacun à devenir la meilleure version de lui-même. Inclusion & Diversité La diversité de nos équipes est au cœur de notre capacité à innover, à croître et à concrétiser notre ambition collective : aider chacun à construire son avenir. La curiosité naturelle, le respect des différences et un état d’esprit tourné vers l’apprentissage et la progression sont particulièrement valorisés.