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Mission Freelance : Lead Data Engineer / Expert Databricks & Spark (H/F) 📋 Contexte de la mission Au sein d'un grand pôle industriel et de sa direction des systèmes d'information, vous rejoignez l'équipe Transverse SI Chaînes Communicantes à Lyon. Cette équipe, actuellement en pleine phase de structuration, pilote et supervise des projets d'envergure commune. L'objectif majeur de votre intervention est d' accompagner la migration globale et l'industrialisation d'une nouvelle plateforme data cible autour des technologies les plus modernes du marché. Vous serez l'un des piliers techniques pour mener à bien la refonte complète de nos applications d'informatique décisionnelle (Business Intelligence) à forte valeur ajoutée. 🎯 Vos principales responsabilités1. Ingénierie Data & Développement (Activité principale) Pipelines de données : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes sous Databricks et Spark . Traitements complexes : Développer l'ensemble des flux de traitement de données en Python, PySpark et SQL . Modélisation : Contribuer activement à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible en exploitant Delta Lake et Unity Catalog . Orchestration : Assurer l'ordonnancement des traitements via Databricks Workflows et Lakeflow Jobs . 2. Industrialisation & Qualité Standards de production : Mettre en œuvre des pratiques d'industrialisation poussées (tests unitaires/d'intégration, pipelines CI/CD pour la Data). Performance & FinOps : Optimiser l'exécution des requêtes techniques, garantir la scalabilité du système tout en maîtrisant les coûts d'infrastructure cloud. MCO : Participer au suivi de la production (Run), analyser les incidents techniques et piloter l'amélioration continue de la plateforme (fiabilité et observabilité). 3. Cadrage & Accompagnement (Activité secondaire) Participer au cadrage fonctionnel des besoins en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes utilisatrices. Assurer l'interfaçage de la plateforme avec Power BI pour faciliter l'exposition et la consommation des données par le métier. Contribuer à l'intégration de flux d'alimentation temps réel vers le datalake (via Kafka ). Rédiger la documentation technique et animer les rituels agiles au sein de la feature team . 👤 Profil recherché Nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks senior (Niveau 3) capable de démontrer une autonomie complète après une phase d'intégration de 4 jours sur nos spécificités métiers. Vous devez justifier d’une expertise confirmée de 4 ans minimum sur l’environnement Databricks , idéalement validée par une certification officielle de l'éditeur. Votre parcours témoigne obligatoirement d'une participation active à un projet d'envergure de migration ou de transformation d'architectures data , soutenu par de solides compétences en modélisation de données (Delta Lake, Unity Catalog). Sur le plan technique, vous possédez une maîtrise parfaite de l'écosystème Spark / PySpark, de Python et de SQL , ainsi qu'un savoir-faire éprouvé dans l'automatisation de l'infrastructure via Terraform pour les sujets Cloud et Databricks. Au-delà de vos compétences de développeur émérite, vous affichez un véritable leadership technique naturel (sans posture managériale requise) qui vous permet de guider, structurer, standardiser et documenter le travail d'une équipe. Force de proposition, orienté solutions robustes et pragmatiques, vous savez collaborer avec des profils variés, allant des Data Scientists et experts BI jusqu’au Product Owner et interlocuteurs métiers. 💻 Environnement de travail Vous évoluerez au cœur de Lyon au sein d’une structure moderne favorisant un équilibre de vie professionnelle grâce à un accord de télétravail fixé à 50% . La mission s’inscrit dans un cadre méthodologique strictement Agile , au sein d'une équipe transverse dynamique et en pleine construction, actuellement composée d'un chef de projet et appuyée par des experts du pôle (référents techniques, managers, coordinateurs). La stack technique mise à votre disposition est à la pointe de l'ingénierie des données : Databricks, Spark, PySpark, Delta Lake, Unity Catalog , le tout s'exécutant sur un environnement cloud public. L’industrialisation, l’observabilité et la qualité de service sont au centre des préoccupations de cette DSI, s'appuyant sur des chaînes CI/CD automatisées et de l'Infrastructure as Code. Vous aurez l'opportunité d'intervenir sur des flux de données complexes, incluant l'ingestion de sources variées, l'intégration de technologies événementielles comme Kafka , et la liaison étroite avec des outils de restitution de premier ordre tels que Power BI . Aucun horaire décalé (HHN) ni aucune astreinte ne sont prévus pour cette mission, vous assurant un cadre de production stable au quotidien. 🛠️ Stack technique récapitulative Incontournables (Niveau Expert) : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL. Architecture Data : Modélisation de données, Delta Lake, Unity Catalog. DevOps / Industrialisation : CI/CD, Tests automatisés, Terraform, Databricks Workflows. Écosystème apprécié : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI, Certifications Cloud.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Développeur Big Data Spark (H/F) à Lyon, France. Contexte : Au sein du pôle de la DSI, le projet de BI du système et répond aux enjeux suivants : • Piloter le système et les processus métier associés • Garantir la qualité et la cohérence des données • Fournir les données pour l’analyse et l’amélioration continue du système Elle est utilisée par environ 1000 utilisateurs (analystes, experts métiers, experts SI). Le projet est composé de cinq équipes couvrant à la fois le développement des traitements fonctionnels, des reportings ainsi que la gestion des plateformes et de l’outillage. Dans un contexte de transformation du SI décisionnel, l’équipe porte actuellement des enjeux forts de modernisation des traitements Big Data, avec une migration en cours vers Spark ainsi qu’un projet de refonte complète dans le cloud basé sur Databricks à moyen terme. Les missions s’inscrivent dans une trajectoire progressive : Phase 1 : Modernisation des traitements existants • Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark (Java) • Participation à l’optimisation des traitements existants • Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL • Appropriation des processus métier derrière les flux de données Phase 2 : Refonte cloud (Databricks) • Participation au projet stratégique de migration vers le cloud • Conception et mise en œuvre de pipelines de données sur Databricks • Industrialisation des traitements dans un environnement moderne Les missions attendues par le Développeur Big Data Spark (H/F) : Activité principale • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données en Spark (Java) • Migrer des traitements legacy vers des architectures Big Data modernes • Assurer la maintenance des traitements existants SQL / PL-SQL • Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données • Participer activement au RUN et à l’amélioration continue Activité secondaire • Contribution aux bonnes pratiques de développement et d’exploitation • Mise à jour du référentiel documentaire • Partage de connaissances au sein de l’équipe • Participation à la guilde Spark de l’équipe (choix de conception, optimisation des traitements, road map technique etc…) Stack technique de l'équipe : Spark, Java, Ceph, Tableau Server, Oracle, Informatica, Maven, Control-M, Git, Jenkins, Terraform

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l’écosystème Databricks. L’objectif est d’accompagner la mise en place d’une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l’industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l’exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d’industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l’amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation et de l'industrialisation d'une plateforme Data stratégique au sein d'un grand acteur national, nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration vers une nouvelle architecture Data moderne. Vous interviendrez au sein d'une équipe transverse en charge de la refonte des plateformes décisionnelles et analytiques, avec un fort enjeu de standardisation, performance et industrialisation des traitements. Missions principales Conception et développement de pipelines Data sous Databricks / Spark Développement Python, PySpark et SQL Participation à la définition du modèle de données cible Industrialisation des traitements (CI/CD, tests, déploiement) Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement Data Orchestration des flux via Databricks Workflows Participation au RUN, à l'amélioration continue et à l'observabilité des traitements Accompagnement des équipes sur les standards techniques et les choix d'architecture Contribution aux sujets de performance et d'optimisation des coûts Cloud

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Lead tech Java Angular Spark (H/F) à Lyon, France. Contexte : Le Groupe réalise des études et des produits data innovants sur des sujets tels que la maintenance prédictive, la mobilité électrique, les charges sur le réseau. Les missions attendues par le Lead tech Java Angular Spark (H/F) : Activité principale En tant que Lead Tech Java/Angular, vous serez responsable de : - Développer et maintenir des applications web en Java Spring Boot (backend) et Angular (frontend). - Avoir une sensibilité accrue aux performances et à la maintenabilité, à la sécurité (ex : Grafana, Kibana, Elastic search, Datadog). - Expérience confirmée en conception d'architecture scalable et en collaboration avec des équipes Data. - Maintien de la qualité logicielle : Effectuer des revues de code régulières, promouvoir et diffuser les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe. - Appui aux projets : Fournir une aide ponctuelle et des conseils techniques aux différents projets en cours. - Cadrage technique des sujets : Participer à la définition des besoins techniques et à la planification des solutions à mettre en place. - Échanges transverses avec les autres équipes : Collaborer avec les équipes transverses pour remonter les besoins et implémenter un cadre commun de travail. - Veille technique et curiosité sur l'état de l'art des nouvelles technos. Activité secondaire - Cadrage, accompagnement technique des différents projets - Accompagnement des PO - Industrialisation de projets - Capacité à intervenir tout le cycle de vie d'un projet : du POC à la prod Stack technique de l'équipe • Python • Java (21, 25), • spring boot (3.5 à 4.0), • spring batch (5, 6), • spring security, • Angular (18 à 22), • spark, • hadoop, • Postgresql (15), • grafana, • kibana • Kafka • airflow

Au sein du SI de notre client dans le domaine de l'énergie, le périmètre concerne le pilotage de la partie BI et notamment les points suivants : • Piloter le système client et les processus métier associés • Garantir la qualité et la cohérence des données • Fournir les données pour l’analyse et l’amélioration continue du système Elle est utilisée par environ 1000 utilisateurs (analystes, experts métiers, experts SI). Le projet est composé de cinq équipes couvrant à la fois le développement des traitements fonctionnels, des reportings ainsi que la gestion des plateformes et de l’outillage. Dans un contexte de transformation du SI décisionnel, l’équipe porte actuellement des enjeux forts de modernisation des traitements Big Data, avec une migration en cours vers Spark ainsi qu’un projet de refonte complète dans le cloud basé sur Databricks à moyen terme.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Architecte Databricks (H/F) à Lyon, France. Contexte : Au sein du pôle, l’équipe transverse agit sur les deux départements, cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. La mission du projet : Accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI​. Les missions attendues par le Architecte Databricks (H/F) : Activité principale Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d’incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l’interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l’intégration de sources d’alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d’équipe Participer aux rituels agiles et à l’amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud

Vos missions Votre travail consistera à accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible basée sur Databricks, Spark et Power BI. Conception et développement des pipelines data Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks et Spark. Développer les traitements en Python, PySpark et SQL. Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables. Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Industrialisation et qualité Industrialiser les pipelines de données à travers les standards de développement, les tests, le CI/CD et les déploiements. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement et accompagner les équipes dans leur adoption. Contribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements. Participer au suivi de production, à l’analyse des incidents et à l’amélioration continue. Performance et exploitation Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts. Orchestrer les traitements via Databricks Workflows. Participer à l’intégration des sources d’alimentation du datalake. Architecture et collaboration Contribuer aux choix techniques liés à la plateforme data. Participer au cadrage des besoins avec les équipes utilisatrices. Contribuer à l’interfaçage avec les outils de restitution de données. Participer à la documentation technique et aux standards de l’équipe. Participer aux rituels agiles et aux activités d’amélioration continue.

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme de données, notre client recherche un(e) Data Engineer pour accompagner la transformation de traitements décisionnels existants vers un environnement Big Data et Cloud. Vous interviendrez sur des projets à fort impact, mêlant évolution des systèmes historiques, industrialisation des flux de données et mise en place de nouvelles architectures orientées performance et scalabilité. Vous intégrerez une équipe technique engagée dans l’amélioration continue des plateformes de données et contribuerez activement à la construction d’un écosystème moderne, robuste et pérenne. Vos missions: Modernisation des traitements de données Migration de traitement Informatica et PL /SQL vers SPARK(java) Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL Refonte Cloud(Databricks) Conception et mise en oeuvre de pipelines de données sur Databricks Industrialisations des traitements dans un environnement moderne

Dans un contexte de transformation du SI décisionnel, l’équipe porte actuellement des enjeux forts de modernisation des traitements Big Data, avec une migration en cours vers Spark ainsi qu’un projet de refonte complète dans le cloud basé sur Databricks à moyen terme. Dans ce contexte, nous recherchons un Data Engineer ayant une forte appétence pour : • La compréhension des enjeux métier liés à la donnée • Les environnements Big Data en transformation • Le travail sur des systèmes existants et l’amélioration continue Le profil attendu combine compétences techniques solides et posture d’ingénieur impliqué dans le fonctionnement global du SI (BUILD & RUN).

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur de l'énergie, je suis à la recherche d'un lead tech orienté Python & Spark. Impératifs : Excellente maîtrise de Python (+ 5 ans) Excellente maîtrise de Spark Maitrise des bonnes pratiques techniques et capacités de leadership technique pour communiquer efficacement et avec pédagogie. Description du profil : Référent technique dans une équipe Agile. Assure la responsabilité d'un ou plusieurs processus techniques. Minimum 5 années d'expérience en développement Python, avec une spécialisation en data engineering ou data science, et une expérience en leadership technique. Compétences attendues sur le profil : - Excellente maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement et l'analyse de données. - Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données. - Expérience en développement d'API et de dashboards avec FastAPI et Dash. - Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata. - Maîtrise des outils de versioning et d'intégration continue, notamment Git et Gitlab CI/CD. - Compétences en gestion d'équipe et en leadership technique. En tant que Lead Tech Data, vous serez responsable de : - Développement d’applications et de traitements orientés data en Python : Création et maintenance d'API, de dashboards et de pipelines pour analyser et visualiser les données. - Maintien de la qualité logicielle : Effectuer des revues de code régulières, promouvoir et diffuser les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe. - Appui aux projets : Fournir une aide ponctuelle et des conseils techniques aux différents projets en cours. - Cadrage technique des sujets : Participer à la définition des besoins techniques et à la planification des solutions à mettre en place. - Échanges transverses avec les autres équipes : Collaborer avec les équipes transverses pour remonter les besoins et implémenter un cadre commun de travail.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Lead tech Python Spark (H/F) à Lyon, France. Contexte : Le Groupe réalise des études et des produits data innovants sur des sujets tels que la maintenance prédictive, la mobilité électrique, les charges sur le réseau. Les missions attendues par le Lead tech Python Spark (H/F) : Activité principale Développement d’applications et de traitements orientés data en Python : Création et maintenance d'API, de dashboards et de pipelines pour analyser et visualiser les données. Maintien de la qualité logicielle : Effectuer des revues de code régulières, promouvoir et diffuser les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe. Appui aux projets : Fournir une aide ponctuelle et des conseils techniques aux différents projets en cours. Cadrage technique des sujets : Participer à la définition des besoins techniques et à la planification des solutions à mettre en place. Échanges transverses avec les autres équipes : Collaborer avec les équipes transverses pour remonter les besoins et implémenter un cadre commun de travail. Activité secondaire Cadrage, accompagnement technique des différents projets Accompagnement des PO Industrialisation de projets Etudes data Stack technique de l'équipe Python : FastAPI, Dash, Pandas, parallélisation, packaging, PyTest Spark (PySpark / Scala) SQL : PostgreSQL, Teradata Hadoop Git Gitlab CI/CD Jira / Confluence / Bitbucket

Contexte de la mission Cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. Elle est accompagnée par diverses ressources du pôle, du département ou des équipes applicatives ( managers, coodinateurs, référent techniques, pilote de système applicatifs...). La mission du projet : Accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI​ Description du profil: Nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration et l’industrialisation d’une nouvelle plateforme data. Le profil interviendra sur la conception de pipelines Databricks / Spark, la structuration du modèle de données cible et la mise en place de standards de développement robustes, maintenables et industrialisés. Le profil devra accompagner les équipes de développement pour assurer le respect des bonnes pratiques établies pendant la migration. Une capacité à prendre du recul, à proposer des choix techniques structurants et à travailler avec des équipes Data, BI et métier est attendue. Une connaissance de Power BI est appréciée pour faciliter l’exposition des données vers les usages analytiques. Objectifs et livrables Activité principale : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d’incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire : Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l’interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l’intégration de sources d’alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d’équipe Participer aux rituels agiles et à l’amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe: Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud

Dans le cadre de la modernisation de son système de gestion des données, notre client recherche un(e) Data Engineer afin de participer à la transformation et à l’industrialisation de ses traitements data. Vous intégrerez une équipe technique engagée sur des projets stratégiques liés à la migration d’applications historiques vers des technologies Big Data et Cloud plus performantes et évolutives. Vos missions Participer à la migration de traitements décisionnels développés sous Informatica et PL/SQL vers des solutions Big Data basées sur Spark (Java). Assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements existants afin de garantir leur stabilité et leur performance. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données dans un environnement Cloud moderne autour de Databricks. Industrialiser les traitements data afin d’améliorer leur fiabilité, leur automatisation et leur exploitabilité. Développer et maintenir des flux de données performants répondant aux besoins métiers et techniques. Collaborer avec les différentes équipes projets pour comprendre les besoins fonctionnels et proposer des solutions adaptées. Participer aux phases de tests, de validation et de mise en production des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’exploitation des plateformes data. Veiller à la qualité, à la cohérence et à la disponibilité des données au sein des environnements de production.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise innovante appartenant à un groupe de renom œuvrant dans le domaine des télécommunications. Avec des équipes basées à Lyon, notre entreprise s'attache à transformer l'expérience client à travers le développement de solutions IT innovantes pour divers opérateurs télécoms à travers le monde. Actuellement, nous sommes à la recherche d'un Data Scientist passionné pour rejoindre une équipe dynamique et motivée, composée de 9 personnes, dédiée à l'optimisation des réseaux radio du groupe. Dans le cadre de notre croissance et de l'évolution de nos projets, nous lançons ce recrutement pour soutenir nos efforts en intelligence artificielle et en data science. Missions Missions principales - Développer et mettre en œuvre des solutions IA pour résoudre des problématiques complexes dans le secteur des télécoms, incluant l'optimisation radio et le monitoring automatique. - Contribuer à l'amélioration de l'efficacité énergétique du réseau et à la création de chatbots business-orientés. Missions annexes - Collaborer avec les commanditaires pour définir les cas d’usage et s’assurer de la pertinence des applications proposées. - Coordonner les initiatives de Crédit Impôt Recherche et encadrer un alternant en Data Science. - Participer activement à l'intégration de modèles de données dans l'environnement de production et maintenir une veille technologique rigoureuse. Stack technique Compétences à maîtriser - Python 3, SQL, TensorFlow, scikit-learn, Keras, Pandas, Matplotlib, Ploty, seaborn. - Data processing avec Jupyter Lab, Airflow, Superset. Environnement technique - Bases de données relationnelles et non-relationnelles, fichiers csv et parquet, outils de gestion de projet tels que JIRA et Confluence.

Profil recherché : - Expérience : 7 à 10 ans minimum. - Stack technique impérative : PHP 8.x, maîtrise approfondie de Symfony et expérience concrète de Kubernetes en production. - Critère majeur : Expertise impérative en conception et exploitation d'architectures distribuées ou complexes à fort trafic (les profils exclusivement "monolithiques" ne seront pas retenus). - Atouts : ElasticSearch, Redis, messaging (RabbitMQ, Kafka), CI/CD et Software Craftsmanship.