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DevOps Expert Kafka 📅 Démarrage : ASAP 📍 Lieu : Paris intramuros ⏳ Durée : 6 mois renouvelable 🎯 Expérience : 7 à 10 ans minimum 🌍 Anglais indispensable 🎯 Contexte & objectifs Intégration au sein d'une équipe Architecture pour piloter la mise en œuvre d'une architecture orientée événements à l'échelle du groupe : Définir, prototyper et promouvoir les patterns d'architecture Event Messaging/Streaming Piloter le déploiement de la plateforme Event Messaging Définir les standards techniques et l'outillage associé (templating, automatisation DevOps) Produire et maintenir un Event Messaging Design Book 🛠️ Missions principales Maintenir une vision et une roadmap technique sur le domaine API/Event services Faire évoluer la technologie tout en répondant aux besoins courants Rédiger du code pour prototyper des patterns et des solutions Contribuer à l'automatisation et aux capacités de release on demand Appliquer les principes de security by design Accompagner les tech leads et développeurs des squads dans la configuration des composants Event Streaming (Topics, Connectors, Schema Registry…) Assurer la documentation des composants et des patterns architecturaux Identifier et lever les points de blocage

Vous rejoindrez notre équipe en charge d'exploiter les données de l'ensemble du back office dans un Datalake (Hadoop) afin d'alimenter un dataware communautaire stockée sur une base de données Exadata. Vos missions consisteront à contribuer: Assurer la conception détaillée des nouveaux traitement Spark Scala, Rédiger les spécifications fonctionnelles générales et détaillées, Assurer le développement sous SPARK/ SCALA, Formaliser les plans de tests, Exécuter les tests unitaires, tests d'intégration, Résoudre les anomalies lors de la phase d'intégration fonctionnelle et de recette utilisateur, Assurer le packaging et le déploiement pré-production et production, Optimiser les traitements afin de garantir la qualité de service, Mettre en oeuvre des solutions permettant une reprise des traitements en cas d'incidents de production, Accompagner les équipes dans le déploiement, Assurer un suivi des environnements,

Pour un démarrage sous un mois environ, nous recherchons un(e) intégrateur technique d'application freelance très expérimenté pour intégrer les application web chez notre client, en lien avec la production et les équipes de développement. Très Important : le profil recherché n'est pas un ingénieur de production qui gère des procédures d'intégration applicative mais un consultant habitué à être intercalé entre les équipes de développements et la production et qui prépare les documents d'installation. de plus il doit être expert et parfaitement autonome avec beaucoup d'expérience sur Tomcat / Apache. Pas de Devops dans le périmètre. Astreintes possibles soir et week-end - répartition selon l'équipe Livrables sont : - Dossier d'installation - Composants applicatifs -Configuration applicative Description détaillée - Capable de configurer/installer tomcat manuellement sur windows ou linux - Capable d'analyser les logs tomcat en cas d'erreur - Capable de configurer/installer manuellement un serveur httpd - Capable d'analyser les logs httpd en cas d'erreur - Savoir évoluer dans un environnement linux - Récupération des livrables de développement sur les outils de Gestion de configuration (SVN, GIT) - Installation des packages sur les plateformes de tests - Qualification des packages sur les plateformes de tests selon les normes en vigueur - Vérification de la conformité des applications vis à vis des contraintes de production - Rédaction et validation des documents d'installation et d'exploitation - Rédaction et exécution des plans de tests techniques - Assistance et support technique à la mise en production - Communication avec l'équipe projet - Reporting

Vous intervenez sur une migration stratégique d'ElasticSearch vers OpenSearch, dans un environnement à forte volumétrie où la continuité de service est non négociable. Au-delà de la migration elle-même, vous évoluez dans un écosystème data complexe, avec des flux Kafka en interaction directe avec la stack de logs. Concrètement, vous : Pilotez et sécurisez la migration ElasticSearch → OpenSearch , de l'analyse des impacts jusqu'à la bascule Travaillez l' architecture des données , l'indexation et les stratégies de performance Garantissez la continuité de service tout au long de la transition Opérez sur les flux de données et mécanismes de streaming Kafka en lien avec la stack d'ingestion Adressez les enjeux de volumétrie, performance et exploitation des logs à l'échelle

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.

Contexte de la consultation Dans le cadre de l’exploitation, de la sécurisation et de l’amélioration continue de sa plateforme Data, l’entreprise souhaite s’appuyer sur une expertise externe spécialisée autour des technologies Apache Spark, Apache Airflow et Starburst/Trino, déployées et opérées sur une infrastructure Kubernetes. Cette plateforme constitue un socle critique pour l’exécution de traitements de données, l’orchestration de chaînes applicatives, l’exposition de services analytiques et l’interrogation distribuée de données par les équipes métiers, projets et Data. Les enjeux principaux sont les suivants : • garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme ; • améliorer la qualité du support production ; • réduire les incidents récurrents ; • optimiser l’usage des ressources Kubernetes ; • accompagner les équipes métiers et techniques dans leurs usages ; • renforcer les bonnes pratiques d’exploitation, de tuning et d’industrialisation ; • améliorer la performance des traitements Spark, des DAG Airflow et des requêtes Starburst/Trino. La prestation attendue s’inscrit dans un contexte de production, avec des exigences fortes en matière de disponibilité, de maîtrise des incidents, de sécurité, de traçabilité et de performance. __________ 2. expertise technique et opérationnelle plateforme Data reposant notamment sur : • Kubernetes pour l’orchestration des composants ; • Apache Spark pour le traitement distribué de données ; • Apache Airflow pour l’orchestration des workflows ; • Starburst / Trino pour l’interrogation distribuée des données ; • les outils associés de supervision, logs, alerting, sécurité et déploiement. Le consultant interviendra en appui des équipes de production, d’infrastructure, de Data Engineering, d’architecture et des métiers afin d’assurer le maintien en conditions opérationnelles, l’analyse des incidents, l’optimisation des traitements et l’amélioration continue de la plateforme. __________ 3. Objectifs de la prestation La mission devra permettre d’atteindre les objectifs suivants : • assurer un support de niveau expert sur les incidents liés à Spark, Airflow, Starburst/Trino et Kubernetes ; • améliorer la stabilité opérationnelle des workloads Data ; • diagnostiquer et corriger les problèmes de performance, de consommation de ressources ou de fiabilité ; • accompagner les équipes projets dans la mise en production de nouveaux traitements ; • assister les métiers dans l’usage optimisé de la plateforme ; • définir et formaliser des bonnes pratiques techniques ; • optimiser le dimensionnement et l’allocation des ressources Kubernetes ; • contribuer à la réduction des coûts d’exploitation liés à une mauvaise consommation CPU, mémoire, stockage ou I/O ; • renforcer l’observabilité, le monitoring et les procédures d’exploitation ;

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Expert kafka 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA 💡Principales technologies utilisées : • Kafka => IMPERATIF • Open Search • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs

Dans le cadre d'un renfort d'équipe chez l'un de nos clients : Nous recherchons un consultant Data / BI / Dataviz avec une expertise sur "Apache Superset" Missions principales : Configuration de dashboards superset : Création de dashboards dynamiques et interactifs pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise Intégration de données provenant de différentes sources Mise en forme des données pour une visualisation claire et efficace Développement de plugins : Création de plugins personnalisés pour étendre les fonctionnalités de Superset Intégration de nouvelles sources de données Automatisation des tâches de reporting Informations complémentaires : Type de contrat : Prestation de service Début de mission : Immédiat Lieu de travail : Castres / Full Remote

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

Tes missions clés Ingénierie Big Data : Concevoir et mettre en place des métriques analytiques avancées liées au risque de contrepartie, et plus spécifiquement au risque de règlement (Settlement Risk). Piloter l’évolution fonctionnelle et l’optimisation des moteurs de calcul du risque de contrepartie sur les portefeuilles de produits dérivés. Développer les composants logiciels de la chaîne de risques, en assurant une distribution fluide, performante et sécurisée des données calculées. Gestion des Données & Qualité : Concevoir et déployer des indicateurs de qualité de données pour valider la pertinence et la conformité des résultats financiers produits. Assurer l’intégration, le requêtage performant et le croisement des flux de données entre l’écosystème Big Data et les bases de données relationnelles (Oracle, PostgreSQL). Tests, Déploiement & Industrialisation : Mettre en œuvre des stratégies de tests unitaires et d’intégration rigoureuses pour sécuriser les algorithmes de calcul distribué. Prendre en charge le déploiement opérationnel des composants développés et assurer leur intégration continue dans les environnements de production. Ton profil Formation : Diplôme d’Ingénieur ou Bac+5 spécialisé en informatique, ingénierie des données ou mathématiques financières. Expérience : Tu justifies d’une expérience significative et réussie en informatique décisionnelle ou ingénierie Big Data Expertise Big Data Impérative : Perfecte maîtrise de l’écosystème Hadoop et du framework de calcul distribué Spark. Développement Backend Impératif : Excellentes compétences de programmation en Java appliqué au traitement de volumes massifs de données. Gestion de Données Impérative : Solide maîtrise des bases de données relationnelles et du langage SQL, spécifiquement sur les environnements Oracle et PostgreSQL. Langues : Anglais professionnel opérationnel.

Compétences techniques attendues du candidat : · Moteur de stockage : ElasticSearch ou OpenSearch · Outils Lac de données : Apache Iceberg · Provisionnement : Ansible · Infra Docker, Kubernetes · Softskill : Curieux, motivé, volonté d’apprendre Missions : · POC sur Cluster Elastic ou OpenSearch · Intégration Elastic ou OpenSearch sur Kubernetess avec Stockage objet S3 · POC Iceberg · Automatisation du provisionnement avec Ansible Quelques éléments complémentaires pour vous aider dans votre recherche : Réalisation d'un POC sur Apache Iceberg : Installation + paramétrage Déploiement automatisé via Ansible (piloté par AWX) => Ansible + AWX sont déjà en place depuis 6 mois. Des experts sont présents sur place mais besoin d'une première expérience et connaissance en développement Ansible. => Pas de sachants Apache Iceberg sur place (seulement quelques connaissance). Le candidat doit voir au moins une vrai expérience Iceberg et de bonnes connaissances du produit. Autonomie nécessaire Réalisation d'un POC sur un cluster Elastic (bonnes connaissances DBA requises) Installé sur K8S Expérience sur Elastic Search ou OpenSearch (similaire). Le produit utilisé est Elastic Search S3 utilisé : Scality (il y a des sachants sur place) Acculturation IA demandée Agilité (Spotify) Connaissances MongoDB ou Postgres SQL optionnelles La durée est de 7 mois initialement (jusqu'à la fin de l'année) et sera probablement prolongé si tout se passe bien.

Au sein du domaine fonctionnel Énergie, la mission s'inscrit dans un contexte d'analyse technico-fonctionnelle et de maintien en conditions opérationnelles d'applications de gestion de la Performance Énergétique. Le prestataire intervient au sein de l'équipe Énergie, dans un environnement agile, afin d'assurer la maintenance quotidienne des applications et d'accompagner les métiers dans l'amélioration des outils et des processus, qu'il s'agisse d'évolutions, de corrections ou de projets spécifiques. La mission nécessite une montée en compétence rapide sur plusieurs applications du périmètre, afin d'en maîtriser les aspects fonctionnels et techniques. Elle implique également la coordination des ateliers techniques et fonctionnels avec les métiers, les équipes DITD, les éditeurs et la DevTeam, durant les phases d'étude, d'architecture, de spécification, de recette et de déploiement. Enfin, la mission requiert une forte capacité de formalisation à travers la rédaction de livrables projet tels que les spécifications, les cahiers de recette, les modes opératoires et les comptes rendus. Le prestataire est responsable d'une partie fonctionnelle du projet. Il agit en tant que représentant des besoins des utilisateurs et intervient sur le maintien des applications, tant sur les volets fonctionnels que techniques, en lien avec les enjeux de performance énergétique. Il est également en charge de la supervision des flux entre le système historique, Portail énergies, SCOPE et le reste de l'écosystème SI. La mission a pour objectif d'améliorer la performance des applications, de contribuer à leur bon fonctionnement et de participer à la gestion ainsi qu'à l'évolution du système d'information métier. Le prestataire veille à la cohérence du SI métier avec les orientations, les modes de fonctionnement et les processus définis au niveau du métier.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s’adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Dans le cadre d’une mission stratégique pour l’un de nos clients, nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Analytics Engineer afin de contribuer à la mise en place d’une plateforme Data exploitant des données corporate à forte valeur métier. Vous interviendrez sur un projet structurant visant à centraliser, fiabiliser et valoriser les données issues de multiples systèmes métiers afin de répondre à des enjeux analytiques transverses (finance, achats, IT, qualité, gouvernance, opérations…). À ce titre, vos principales responsabilités seront : Mettre en place et sécuriser des connexions techniques robustes avec les systèmes sources (ERP, plateformes financières, RH, ITSM…). Assurer l’ extraction et le chargement des données issues des principaux domaines corporate. Concevoir et développer des pipelines d’ingestion automatisés , fiables et performants. Modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake) selon des standards optimisés pour l’analyse. Mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données : qualité, métadonnées, gestion des erreurs, suivi des flux. Créer des datasets, vues et agrégats adaptés aux besoins métiers. Documenter l’ensemble des réalisations (pipelines, modèles, transformations) afin d’en garantir la maintenabilité. Collaborer dans un environnement Agile avec des équipes techniques et métiers.

DBA ElasticSearch / Apache Iceberg Localisation : Bry/Marne, 2 jours/semaine Démarrage : 1er juin Durée : 3 mois renouvelable Compétences techniques attendues du candidat : · Moteur de stockage : ElasticSearch ou OpenSearch · Outils Lac de données : Apache Iceberg · Provisionnement : Ansible · Infra Docker, Kubernetes · Softskill : Curieux, motivé, volonté d’apprendre Missions : · Réalisation d'un POC sur Apache Iceberg : => Ansible + AWX sont déjà en place depuis 6 mois. Des experts sont présents sur place mais besoin d'une première expérience et connaissance en développement Ansible. => Pas de sachants Apache Iceberg sur place (seulement quelques connaissance). Le candidat doit voir au moins une vrai expérience Iceberg et de bonnes connaissances du produit. Autonomie nécessaire Réalisation d'un POC sur un cluster Elastic (bonnes connaissances DBA requises) Installé sur K8S Expérience sur Elastic Search ou OpenSearch (similaire). Le produit utilisé est Elastic Search S3 utilisé : Scality (il y a des sachants sur place) Acculturation IA demandée Agilité (Spotify) Connaissances MongoDB ou Postgres SQL optionnelles La durée est de 7 mois initialement (jusqu'à la fin de l'année) et sera probablement prolongé

Résumé Le consultant Data Scientist / Data Engineer aura pour mission de concevoir et optimiser des systèmes de machine learning pour le traitement et l'analyse de données à partir de sources multi-données. Ce que nous recherchons Excellentes compétences en Python , avec une maîtrise de Polars et/ou Pandas . Expérience en traitement automatique du langage naturel (NLP) et en fine-tuning de modèles de machine learning légers . Expérience en Scala et Apache Spark pour les parcours orientés Data Engineering . Capacité à concevoir, développer et évaluer des pipelines de données . Familiarité avec les frameworks d’agents IA , notamment LangGraph . Capacité à adapter et évaluer des systèmes de machine learning sur différents contextes géographiques, linguistiques et domaines de données. Expérience dans l’ orchestration et l’optimisation de pipelines pour l’ingestion de données à grande échelle provenant de multiples sources.