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Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris, un Data Ingénieur Cloud H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la DSI, vous contribuez à la conception, à l'industrialisation et à la fiabilisation de la plateforme data de l'entreprise. Votre rôle est clé pour garantir la disponibilité, la qualité et la sécurisation des données utilisées par les équipes BI, analytics et métiers Vos principales missions : Développement et gestion des pipelines data * Concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation des données * Contribuer à la structuration et à la performance du Data Lake et du Data Warehouse * Assurer la disponibilité et la fiabilité des flux de données Industrialisation de la plateforme data * Participer à la mise en place de standards de développement et de déploiement * Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des pipelines data * Garantir la robustesse et la performance des traitements Qualité, sécurité et gouvernance des données * Mettre en place des contrôles de qualité et de traçabilité des données * Contribuer au monitoring et à l'observabilité de la plateforme * Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité (RGPD) Collaboration transverse * Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data Analytics et IT * Participer à la documentation et au partage de bonnes pratiques * Contribuer à la structuration et à l'amélioration continue de la Data Factory

Le groupe est un acteur majeur de l'AdTech qui a récemment finalisé l'acquisition de deux entités stratégiques en 2025. L'enjeu actuel est de piloter la convergence technique et fonctionnelle de trois écosystèmes distincts vers une plateforme unique et cohérente. Le défi ne réside pas seulement dans la migration technique, mais dans l'unification de périmètres fonctionnels fragmentés pour couvrir l'intégralité du cycle de vie de l'investissement média Missions principales Sous la responsabilité du CTO, vous serez l'architecte et le garant de la nouvelle structure de données unifiée du groupe. Vos missions se décomposent en deux phases : 1. Conception de l'Architecture Cible (Vision Globale) Modélisation Unifiée : Concevoir un modèle de données cible couvrant l'ensemble du cycle média : budget, planning, achat, activation, facturation et audit. Stratégie d'Identité & Taxonomie : Définir une stratégie d'ID partagée et des taxonomies standardisées pour réconcilier trois systèmes aux structures et granularités hétérogènes. Modèle de Configurabilité : Concevoir un système permettant une haute personnalisation par client (hiérarchies spécifiques, règles métiers, champs optionnels) tout en préservant un cœur de données stable et robuste. Multi-tenant & Connectivité : Évaluer et choisir les meilleurs patterns d'isolation des données (tenancy) et définir les modèles d'échange avec les écosystèmes externes (DSPs, ERP, plateformes d'activation). 2. Mise en œuvre Opérationnelle (Focus Phase 1) Implémentation Hands-on : Contrairement à un rôle de pur conseil, vous participerez activement au développement de la première brique logicielle. Focus Media Planning : Piloter l'implémentation prioritaire du module "Planning" et des entités MDM associées dans un délai de 2 mois. Convergence MDM : Orchestrer la transition entre le Master Data Management (MDM) actuel de la maison mère (Snowflake/Python) et les systèmes acquis (SQL Server / .NET).

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Contexte: Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les metiers du Groupe. Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps Automatisation autour des APIs des infrasturcutres, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Environnement technique: - Docker / Kubernetes / OpenShift / Cloud / Bare Metal - Programmation en python - Shell scipting - GPU Computing Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, kaniko, keycloak, ansible, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow

Client : Public Postes : Chef de projet Data (Tableau) Expérience : 8 ans minimum Localisation : Paris Démarrage : Sous 2 semaines Durée : 6 mois renouvelable Missions principales En tant que Chef de Projet TMA DATA , vous serez responsable du : Pilotage opérationnel Coordonner la TMA avec la MOA, les équipes de développement, DevSecOps et les services DTNUM Garantir le bon fonctionnement des deux applications Prioriser et suivre les demandes de maintenance corrective et évolutive Assurer le suivi des performances et proposer des actions d’amélioration Pilotage projet Préparer et animer les comités projet Assurer un reporting régulier auprès de la hiérarchie et du métier Suivre les budgets et engagements financiers Garantir la qualité documentaire et la conformité des livrables Qualité & conformité Superviser les tests, audits, homologations et contrôles réglementaires Veiller au respect des normes RGPD, RGGA et exigences de sécurité Compétences requises : Techniques Maîtrise des architectures applicatives backend / frontend Très bonnes connaissances PostgreSQL et requêtage SQL Maîtrise du progiciel Tableau Maîtrise de GitLab et des outils de gestion de configuration Connaissance des environnements Java / React / Python (lecture, compréhension) Projet Maîtrise des méthodologies Agile et Cycle en V Maîtrise de Jira , Git, gestion d’arborescence projet, documentation Animation de comités projet, pilotage, reporting hiérarchique et métier Suivi budgétaire et financier Pilotage d’équipes de développement Qualité & Conformité Connaissance des tests et audits nécessaires à la mise en service : Métrologie Audit de sécurité RGGA Homologation SSI RGPD Profil recherché Expérience confirmée en chefferie de projet TMA Connaissance solide des environnements Data , Reporting , API , Tableau, Python, Vertica Capacité à travailler en environnement multi‑acteurs (MOA, MOE, DevSecOps, architectes) Excellentes compétences de communication, coordination et pilotage Rigueur, autonomie, sens du service et capacité d’analyse

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation du SI ALM Treasury , nous recherchons un(e) consultant(e) pour accompagner la refonte des moteurs de calcul des indicateurs de risque de taux et de liquidité du Banking Book . 🎯 Missions Organisation et coordination des tests UAT des nouveaux moteurs de calcul Validation des modélisations (échéanciers, positions optionnelles, P&L, taux de cession interne) Contribution aux contrôles de Data Quality Coordination du déploiement des solutions en France et à l’international Animation d’ateliers métiers & coordination avec les équipes IT Suivi des roadmaps et dépendances projets 📌 Contribution possible à la rédaction de Business Requirements (≈20%).

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Expert Data Cloud pour accompagner nos clients grands comptes. Vous interviendrez sur des projets de migration et d'exploitation de plateformes data vers le cloud, dans des contextes on-premise en cours de transformation, avec de fortes exigences en matière de sécurité et de conformité. Responsabilités Concevoir et déployer des architectures data sur le cloud Accompagner la migration des workloads data vers le cloud Optimiser les coûts et les performances des environnements cloud Assurer la sécurité et la conformité des données dans le cloud (RGPD, ISO 27001) Collaborer avec les équipes infrastructure, sécurité et data

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

Contexte de la mission Au sein d'une grande entité du secteur de l'énergie, vous interviendrez en tant qu' Architecte Data transverse avec une double expertise DevOps et FinOps . Votre rôle sera stratégique : concevoir des architectures cloud robustes, définir les standards d'urbanisation (Data, IA, MLOps) et piloter l'optimisation des coûts dans un environnement hybride et multi-cloud, avec un focus majeur sur GCP . Missions principales 1. Architecture & Urbanisation Définir les standards d'architecture et les règles d'urbanisation pour les domaines Data, IA, DevOps et MLOps. Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données cloud performantes. Rédiger, maintenir et diffuser les bonnes pratiques (Data, On-Premise, Cloud et DevOps). Assurer la gouvernance des modèles et encadrer l'usage des LLM tout en gérant les risques éthiques et réglementaires. 2. Expertise DevOps & MLOps Industrialiser les pipelines de données et de Machine Learning (ML Pipelines). Superviser l'orchestration et la conteneurisation des services. Garantir la mise en œuvre des principes CI/CD et GitOps dans des environnements complexes. 3. Stratégie FinOps & Performance Intégrer les principes FinOps dès la conception (Architecture by design). Optimiser spécifiquement les coûts liés au Cloud et aux ressources GPU (Plan FinOps dédié à l'IA). Définir des modèles de refacturation interne et préconiser les outils de suivi de performance pour superviser les pipelines. Expertise Technique Requise Cloud : Maîtrise avancée de Google Cloud Platform (BigQuery, Composer, Airflow, DataProc, DataFlow). Infrastructure as Code & CI/CD : Terraform, Ansible, Git, Jenkins, GitLab-CI, GitOps, Helm. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Observabilité : ELK, Grafana, Prometheus, Google Monitoring. Environnement : Expérience significative en environnements hybrides (On-premise / Cloud). Modalités pratiques Lieu : Paris – Présence sur site obligatoire 2 à 3 jours/semaine . Date de démarrage : 01/06/2026. Date de fin : 31/12/2026 (Visibilité long terme). Prix d’achat max : 650 € HT / jour.

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, un grand groupe international accélère la structuration de sa plateforme data sur Microsoft Azure avec un usage central de Databricks pour le traitement, la transformation et la valorisation des données. L’environnement s’inscrit dans une logique Data Lake , organisation Bronze / Silver / Gold et montée en maturité data à l’échelle groupe. Mission L’Architecte Data interviendra sur la conception et l’industrialisation de la plateforme data Azure. Ses responsabilités principales : Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur Azure Structurer et optimiser les pipelines data via Databricks (Spark) Mettre en place les traitements de transformation et d’agrégation Modéliser les données pour les usages analytiques Garantir performance, scalabilité et qualité des flux Participer aux ateliers de cadrage technique avec les équipes métiers et IT Contribuer aux standards d’architecture et aux bonnes pratiques data Compétences clés (Must Have) Databricks (obligatoire) Azure (Data Lake, Synapse, Data Factory) Spark / PySpark SQL avancé Architectures Data Lake – Bronze / Silver / Gold Conception de pipelines data industrialisés Modélisation Data Warehouse Compétences appréciées (Nice to Have) Power BI DAX MDM (Master Data Management) Data Quality / Gouvernance Data Mesh Azure DevOps / Git ERP (SAP) Profil recherché 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering / Architecture Data Expérience confirmée sur des environnements Azure + Databricks Capacité à intervenir sur des environnements data complexes Autonomie technique et posture structurante Bon relationnel et capacité à challenger les choix d’architecture Environnement de travail Cloud : Microsoft Azure Traitement data : Databricks, Spark Stockage : Azure Data Lake Gen2 Orchestration : Azure Data Factory BI (selon besoins) : Power BI Gouvernance (selon périmètre) : MDM / Data Quality Conditions de la mission Lieu de la mision : Paris Mission longue : 6 à 12 mois renouvelables Temps plein Télétravail partiel possible Démarrage rapide TJM : 450-550€

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation d’un outil interne de pilotage de données financières (type cube décisionnel), une organisation recherche un consultant BI expérimenté pour accompagner la transformation technique et fonctionnelle de cette plateforme. L’outil permet le suivi d’indicateurs clés liés à l’activité (notamment des données financières et opérationnelles) et est utilisé par plusieurs départements métiers. Objectifs de la mission Le consultant interviendra sur plusieurs axes : Migration d’une architecture décisionnelle existante vers des technologies plus modernes Transition vers une plateforme cloud (Microsoft Azure) Enrichissement fonctionnel de l’outil Mise en place de mécanismes d’alerte automatisés Support opérationnel et maintenance évolutive Responsabilités principales 1. Modernisation de l’architecture Migration d’un modèle SSAS multidimensionnel vers un modèle tabulaire Optimisation des performances et des modèles de données Adaptation et migration des flux d’intégration de données (SSIS) Refonte et migration des rapports (SSRS) Déploiement de la solution sur Azure (Analysis Services, Data Factory, SQL Database, etc.) Intégration de nouvelles sources de données via API 2. Évolutions fonctionnelles Développement de nouveaux indicateurs et KPI Amélioration des règles de gestion et des calculs existants Intégration de nouvelles sources de données Extension du modèle de données 3. Mise en place d’un système d’alerting Définition des événements déclencheurs (seuils, anomalies, etc.) Développement de mécanismes d’alertes automatisées (emails, dashboards…) Intégration fluide avec l’écosystème existant 4. Support et maintenance Support applicatif de niveau 2/3 Analyse et résolution des incidents Collaboration avec les utilisateurs métiers Garantie de la stabilité et de la performance de la solution

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

Dans le cadre du programme AML Monitoring , nous recherchons un(e) Business Analyst orienté Data pour accompagner les initiatives d’amélioration de la couverture des risques AML sur plusieurs lignes métier. 🎯 Enjeux : amélioration de la résolution d’entités et de la qualité / enrichissement des données au sein de la chaîne AML. 🚀 Missions Définition des Business Requirements et rédaction des spécifications fonctionnelles Définition et exécution de la stratégie de tests Coordination avec les équipes de développement Reporting d’avancement, gestion des risques et des incidents 📊 Sur les initiatives Data : Intégration des solutions de Entity Resolution dans la chaîne AML Mise en place du référentiel d’entités et suivi de la qualité des données Définition et implémentation de contrôles automatiques Analyse des incidents et rédaction de Production Incident Reports