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🧩 Contexte de la mission Dans un environnement complexe et exigeant, vous intervenez au sein d’une équipe SRE (Site Reliability Engineering) afin d’assurer la fiabilité, la performance et la disponibilité de plateformes critiques en production. Le projet s’inscrit dans un contexte de transformation et d’industrialisation des systèmes, avec une forte orientation vers l’automatisation, la qualité de service et l’amélioration continue. 🎯 Vos missions principales Rattaché(e) au responsable SRE, vous intervenez sur les activités suivantes : Assurer la gestion opérationnelle des applications critiques en haute disponibilité Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques (environnements Linux, Docker, Kubernetes) Gérer des environnements hybrides (Cloud & Data Center privé) Contribuer à la sécurisation des plateformes (design, configuration, implémentation) Développer et améliorer des outils liés à la production Optimiser le monitoring technique et fonctionnel des plateformes Garantir le maintien en condition opérationnelle (MCO) et la performance des systèmes Gérer les incidents, évolutions et reporting dans le respect des SLA Participer à la mise en production via des tests automatisés (unitaires, fonctionnels, smoke tests) Apporter un support technique aux équipes internes et utilisateurs Participer aux astreintes (support 24/7) 🛠️ Compétences requises ✔️ Techniques Développement (niveau confirmé) SRE / Production Engineering (confirmé) Environnements Linux / UNIX Conteneurisation : Docker, Kubernetes Outils : Git, Jenkins, Ansible / Saltstack Cloud : AWS / Azure Monitoring : Grafana, Zabbix, Nagios Scripting : Bash Notions en réseaux distribués ➕ Atouts Kubernetes (certification CKA appréciée) Java / SQL Architecture API Normes ITIL / Sécurité SI (ISO 27001) Connaissances en cryptographie / PKI

Contexte Dans le cadre du renforcement de la gouvernance des données au sein d’un grand groupe industriel, nous recherchons un(e) Data Manager / Data Steward expérimenté(e), avec une forte sensibilité aux environnements métiers industriels et ERP. Missions principales Piloter la qualité des données (data quality management) Mettre en place et maintenir des référentiels de données fiables Réaliser la cartographie des données et des processus métiers Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour comprendre et structurer les flux de données Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (KPIs) Participer à la gouvernance des données (data governance) Contribuer à l’amélioration continue des processus liés aux données dans les systèmes ERP Environnements métiers Vous interviendrez sur des domaines variés, notamment : Logistique Approvisionnement Achats Bâtiment / infrastructures Machines / production industrielle Compétences requises Expérience confirmée en Data Management / Data Stewardship Maîtrise des problématiques de qualité de données Expérience en cartographie des processus métiers Bonne connaissance des systèmes ERP (SAP ou équivalent) Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers variés Esprit analytique, rigueur et sens de l’organisation

📍 Infos pratiques 📍 Localisation : Paris (2 jours TT) 📅 Démarrage : ASAP 📆 Visibilité : mission longue (jusqu’à fin 2026) Dans le cadre d’un programme de transformation Data B2B , nous recherchons un profil orienté architecture et modélisation métier , capable d’intervenir en amont des développements pour structurer un modèle data cible robuste. 👉 ⚠️ Important : ce n’est PAS un poste de Data Engineer 👉 Le besoin est centré sur la conception, l’abstraction et la structuration de la donnée 🎯 Ce que le client attend réellement ✔ Construire une vision 360 des données B2B ✔ Définir les objets métiers clés (Client, Contrat, Parc, Facture, Usage…) ✔ Concevoir le modèle de données cible (Core Model) ✔ Définir les règles de gestion (RCU / unicité client / hiérarchies) ✔ Analyser les sources legacy et faire le lien avec la cible ✔ Structurer un dictionnaire de données (Business Glossary) ✔ Travailler en lien direct avec les équipes métier 👉 Positionnement attendu : Architecte Data fonctionnel / Data Modeler senior 🧠 Responsabilités Modélisation des données (logique & métier) Définition des règles de gestion (vision client / référentiels) Analyse des écarts entre SI existant et cible Contribution à la gouvernance (catalogue, qualité de données) Support aux équipes Data & métiers Pourquoi c’est intéressant ? ✔ Projet stratégique (transformation data complète) ✔ Forte dimension architecture & conception ✔ Impact direct sur la structuration des données du groupe

Contexte La Direction des Systèmes d’Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l’exploitation des données. Missions Mener les projets d’intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d’optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger (Anglais) pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d’optimiser les architectures Contribuer à l’amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l’entreprise

Objectif de la mission Au sein d’une équipe produit, vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation de pipelines de données complexes, dans un environnement technique moderne et orienté performance. Votre objectif principal est de garantir des solutions data : Scalables Maintenables Alignées avec les standards d’architecture et de qualité Missions & responsabilités Ingénierie & Développement Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants Participer à la définition et à la mise en œuvre d’architectures data Garantir la qualité du code (Clean Code, DDD, peer review) Documenter les solutions Industrialisation Mettre en place des mécanismes d’observabilité (monitoring, logs, alerting) Optimiser les performances et les coûts (FinOps Data) Assurer la sécurité et la conformité des données Expertise & Collaboration Traduire les besoins métier en solutions techniques Contribuer aux rituels agiles et à la conception des user stories Résoudre les incidents de production et anticiper les risques Collaborer avec les équipes transverses Participer au partage des bonnes pratiques

🎯 Objectif de la mission Dans un contexte de transformation data à l’échelle européenne, vous intervenez en tant qu’ Architecte / Consultant Senior Data pour structurer, rationaliser et industrialiser la plateforme data du groupe. Vous accompagnez la définition de la stratégie cible, la gouvernance et la trajectoire de migration vers une plateforme data unifiée, scalable et conforme aux contraintes réglementaires (RGPD, localisation des données, sécurité). 🧩 Missions principales🔎 1. Diagnostic des plateformes data existantes Réaliser une cartographie complète des plateformes data existantes Analyser les architectures de bout en bout (de l’ingestion à l’usage métier) Étudier l’organisation, les rôles et responsabilités Identifier les dépendances techniques et fonctionnelles Recenser et prioriser les cas d’usage Data, BI et IA Intégrer les contraintes réglementaires (RGPD, souveraineté des données) 🏗️ 2. Définition de la stratégie data cible Concevoir une architecture cible de plateforme data pan-européenne Travailler avec les équipes d’architecture groupe Recommander les choix technologiques (cloud, data platforms, outils) Définir un modèle de gouvernance data transverse (business lines) Fixer les principes de scalabilité, industrialisation et performance 🔁 3. Stratégie de migration & roadmap Construire une roadmap de transformation et migration vers la cible Définir les étapes de migration des données et des usages Organiser et animer les ateliers avec les équipes IT et métiers Préparer et suivre les comités de pilotage IT Coordonner les phases de tests, recette et non-régression 🚀 4. Accompagnement des premières phases de delivery Accompagner le démarrage des premières implémentations Garantir la cohérence entre architecture cible et réalisation Assurer un rôle de référent auprès des équipes de delivery

Objectifs et livrables Dans le cadre de cette mission, le Delivery Master Data sera responsable de la coordination et de l’accompagnement des équipes projets afin d’assurer la bonne livraison des initiatives Data. Il occupe un rôle central à l’interface entre les équipes techniques, les chefs de projet et les parties prenantes métiers. Missions principales 1. Pilotage des projets Data Planifier et organiser les projets de bout en bout, de la phase d’étude jusqu’à la mise en production Coordonner les équipes multidisciplinaires (Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, etc.) Suivre les KPI et mettre en place des plans d’actions correctifs si nécessaire 2. Gestion de la qualité et des délais Garantir le respect des délais et des standards de qualité Veiller à l’application des bonnes pratiques en matière de Data Governance, sécurité et conformité 3. Gestion Agile Animer les cérémonies Agile (Daily, Sprint Review, Rétrospective…) Favoriser une culture d’amélioration continue et de collaboration 4. Communication et gestion des parties prenantes Assurer une communication fluide entre les équipes internes, les clients et les partenaires Préparer et animer les comités de pilotage et de suivi Gérer les attentes clients et accompagner les évolutions des projets 5. Optimisation des processus Identifier les axes d’amélioration des processus de delivery Mettre en place des actions d’optimisation et d’automatisation Améliorer l’efficacité opérationnelle des équipes

ans le cadre du renforcement d’une équipe data, nous recherchons un Tech Lead Data & BI pour piloter la delivery technique de solutions data et de visualisation. Missions : Pilotage technique des projets data et BI Conception et mise en œuvre de modèles de données et datamarts Développement et structuration de projets dbt (modèles, tests, documentation) Mise en place de pipelines industrialisés (orchestration, CI/CD, contrôles qualité) Définition des standards et bonnes pratiques Power BI (templates, performance, gouvernance) Construction et optimisation des modèles sémantiques et des reportings Accompagnement et montée en compétences des équipes Contribution au cadrage technique des nouvelles initiatives Livrables attendus : Modèles de données Snowflake robustes et documentés Pipelines data industrialisés et sécurisés Modèles sémantiques et rapports Power BI performants Standards et guides de bonnes pratiques (connexion, gouvernance, templates)

Missions Assurer le rôle de DSI à part entière sur la durée de la mission Clarifier l’organisation, les rôles et responsabilités (RUN / BUILD / support) Mettre en place ou renforcer les instances de gouvernance IT (CODIR DSI, comités projets) Fiabiliser le pilotage (rituels, indicateurs, priorisation) Garantir le maintien en condition opérationnelle des systèmes critiques Sécuriser la production IT (disponibilité, performance, incidents majeurs) Traitement des irritants prioritaires métiers Reprendre le pilotage des projets structurants / sensibles Reprioriser le portefeuille projets en lien avec la Direction Générale Identifier rapidement les zones de risque, arbitrages et décisions à prendre Sécuriser les trajectoires (planning, coûts, qualité) Remettre à niveau les pratiques essentielles (documentation, MEP, qualité, sécurité) Apporter des méthodes pragmatiques adaptées à la maturité réelle de l’organisation Professionnaliser sans sur-organiser Être un interlocuteur crédible et opérationnel pour le COMEX Rendre compte de façon claire, factuelle et synthétique Formuler des recommandations actionnables, sans posture politique Produire un état des lieux clair (forces, faiblesses, risques) Capitaliser sur les actions menées et décisions prises Préparer le passage de relais au futur DSI (dossier de reprise)

🎯 Contexte Dans un environnement multi-BUs, multi-outils et multi-processus , une grande organisation renforce sa Direction des Systèmes d’Information Interne afin de structurer et faire évoluer son Système d’Information Corporate. Le poste s’inscrit dans une démarche de transformation SI & Data , avec un fort enjeu d’alignement stratégique, de gouvernance et de valorisation de la donnée. 🚀 Missions principales 🏗 Architecture fonctionnelle & urbanisation SI Définir et faire évoluer l’architecture fonctionnelle cible du SI Maintenir la cartographie fonctionnelle Définir les principes d’urbanisation Garantir la cohérence des flux et processus métiers Contribuer aux choix structurants et aux études d’opportunité 📊 Gouvernance SI & Data Structurer et animer la gouvernance SI et Data Piloter les instances de gouvernance Garantir la qualité et la cohérence des données Mettre en place et suivre les référentiels 🗺 Pilotage de la roadmap SI Consolider la feuille de route SI Identifier et piloter les dépendances entre projets Contribuer aux arbitrages stratégiques Accompagner les métiers et la DSI sur les cadrages complexes 🤝 Accompagnement transverse Assurer la cohérence globale des solutions SI Intervenir sur les sujets à forte complexité ou à enjeux stratégiques Animer les équipes projets (chefs de projet, AMOA, référents data…) Favoriser l’usage et la valorisation de la donnée 🧩 Périmètre fonctionnel SI Finance SI RH & Activité CRM & Connaissance Client Data & IA

Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) SAS / Teradata pour intervenir au sein d’un environnement bancaire exigeant, dans le cadre de la gestion et de l’évolution d’une plateforme Data stratégique utilisée pour des besoins réglementaires. Vous serez en charge de l’administration de la plateforme SAS, de la mise en place et de l’automatisation des traitements de chargement de données via des scripts SAS et Shell, ainsi que du suivi de la qualité et de la conformité des données en base Teradata. Vous interviendrez également sur le support aux utilisateurs métiers (notamment en environnement international), l’analyse des incidents, la validation des flux de données et l’optimisation des traitements batch. Ce rôle requiert une forte expertise technique sur SAS, une bonne maîtrise des environnements Data legacy, ainsi qu’une capacité à évoluer dans un contexte structuré, orienté Data Quality, gouvernance et performance.

Description du poste Dans le cadre du développement de ses plateformes data, l’entreprise recherche un administrateur spécialisé sur des solutions de type CDP et les services de données associés, notamment Private Cloud (PVC), évoluant dans un environnement conteneurisé OpenShift. Rattaché à l’équipe infrastructure ou data platform, le collaborateur intervient sur l’exploitation, l’administration et l’optimisation des plateformes big data, tout en garantissant leur disponibilité, leur performance et leur sécurité. Missions principales L’administrateur est responsable du bon fonctionnement de la plateforme CDP et de ses services data. Il assure l’installation, la configuration et la maintenance des environnements CDP Private Cloud ainsi que des services de données associés. Il prend en charge le déploiement et l’administration des services CDP Data Services (tels que Data Warehouse, Machine Learning ou Data Engineering) en s’appuyant sur l’infrastructure OpenShift. Il surveille en continu les performances de la plateforme et met en place des actions correctives ou d’optimisation afin de garantir un niveau de service optimal. Il participe à la gestion des incidents et des problèmes en analysant les causes racines et en proposant des solutions durables. Il veille à la bonne intégration des composants CDP avec l’écosystème technique existant, notamment les systèmes de stockage, de sécurité et de réseau. Il contribue à l’automatisation des tâches d’administration et de déploiement à travers des scripts ou des outils d’infrastructure as code. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes data, DevOps et sécurité afin de faciliter l’usage de la plateforme et d’assurer sa conformité aux standards internes. Responsabilités techniques L’administrateur assure la gestion des clusters CDP Private Cloud (PVC), incluant leur installation, leur montée de version et leur maintenance corrective et évolutive. Il administre les environnements OpenShift utilisés pour héberger les services CDP Data Services et garantit leur bon dimensionnement. Il configure et maintient les services essentiels tels que Hive, Spark, Impala, HDFS et les services Kubernetes intégrés. Il met en œuvre les politiques de sécurité, notamment l’authentification (Kerberos, LDAP), la gestion des accès et le chiffrement des données. Il supervise les ressources système (CPU, mémoire, stockage) et optimise leur utilisation. Il participe à la mise en place de solutions de supervision et de logging adaptées à l’environnement. Compétences requises Le candidat possède une solide expérience sur la plateforme CDP, en particulier en environnement Private Cloud. Il maîtrise les concepts et l’administration d’OpenShift et des environnements Kubernetes. Il dispose de bonnes connaissances des composants big data tels que Hadoop, Spark, Hive et des outils associés. Il comprend les problématiques liées aux architectures distribuées, à la haute disponibilité et à la performance des systèmes. Il est à l’aise avec les environnements Linux et les outils d’automatisation (shell scripting, Ansible ou équivalent). Une bonne compréhension des enjeux de sécurité des données est attendue. Profil recherché Le poste s’adresse à un profil autonome, rigoureux et capable d’intervenir dans des environnements techniques complexes. Le candidat fait preuve d’un bon esprit d’analyse et de synthèse, et sait travailler en équipe avec des interlocuteurs variés. Une expérience dans un contexte DevOps ou data platform constitue un atout important. Environnement technique CDP Private Cloud (PVC) CDP Data Services (Data Warehouse, Data Engineering, Machine Learning) OpenShift / Kubernetes Hadoop ecosystem (HDFS, Hive, Spark, Impala) Linux (RedHat / CentOS) / Outils de monitoring et de logging

Missions et responsabilités principales1. Déploiement et industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via des pipelines CI/CD Utilisation d’outils d’automatisation pour l’installation et la configuration des composants Adaptation des architectures selon les besoins projets (dimensionnement, sécurité, performance) Contribution à l’industrialisation des processus (CI/CD, Infrastructure as Code) Déploiement et configuration d’outils de gestion de plateforme Installation et configuration d’interfaces utilisateurs pour les environnements analytiques 2. Stack Big Data administrée Administration et intégration des composants suivants : Service d’annuaire : gestion des identités Service d’authentification : sécurisation des accès Système de fichiers distribué : gestion du stockage Framework de traitement distribué : gestion des ressources et exécution Outil de gestion des accès : politiques de sécurité Moteur de calcul distribué Moteur SQL pour l’accès aux données Base de données relationnelle associée aux services Service de coordination distribué Responsabilités associées : Installation, configuration et paramétrage avancé Gestion des dépendances inter-services Maintien de la cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité 3. Provisionnement et préparation des environnements Provisionnement des machines virtuelles Préparation des prérequis systèmes (OS, stockage, réseau) Automatisation des installations via scripts et outils d’orchestration Gestion des environnements (développement, test, production) 4. Observabilité et supervision Mise en place et maintien de la supervision : Collecte des métriques Gestion et routage des alertes Centralisation et exploitation des logs Visualisation via tableaux de bord Définition et amélioration des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des plateformes Big Data Support technique aux équipes projets et utilisateurs Gestion des incidents et demandes d’évolution Montées de version et correctifs Suivi de la capacité (CPU, RAM, stockage) Documentation technique et mise à jour des procédures Rituels et interactions Participation aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure et exploitation Équipes projets data / métiers Référents sécurité Accompagnement des équipes dans l’usage de la plateforme Environnement technique global CI/CD & DevOps : outils d’intégration et de déploiement continus, gestion de code, qualité Automatisation : outils d’orchestration et scripting Infrastructure : virtualisation, conteneurisation Big Data : écosystème de traitement distribué Observabilité : outils de monitoring, logs et visualisation Points de vigilance Forte interdépendance des composants de la plateforme Sensibilité aux problématiques de capacité et de performance Importance de l’anticipation via la supervision Respect strict des standards de sécurité et des procédures internes Coordination transverse nécessaire pour les déploiements et évolutions majeures Charge estimative Déploiement d’un cluster complet : variable selon dimensionnement et spécificités projet MCO : charge récurrente hebdomadaire Incidents critiques : charge ponctuelle selon criticité

Testeur confirmé avec compétences Data Analyste Compétences techniques Méthodologie de tests - Confirmé - Important Test technico fonctionnels/tests d'intégration - Confirmé - Important DataBricks - Confirmé - Important Environnement azure microsoft - Confirmé - Important Description détaillée Au sein de la Direction des Systèmes d’Informations Mutualisés, vous rejoindrez le Train DATA, en charge des projets BI et Data. En tant que QA doté de compétences en analyse de données, vous intégrerez le pôle Qualité Data . Votre rôle consistera à préparer et exécuter les cas de tests, constituer les jeux de données nécessaires, assurer le suivi des défauts identifiés et contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données. Le Data Lab fonctionne en organisation agile et réunit des équipes pluridisciplinaires favorisant la collaboration et l’autonomie. Vous travaillerez avec des rituels agiles, cadrés, trimestriels et des cycles de réalisation de 3 semaines (sprint planning, affinage, sprint review et daily meeting). Vos missions : - Participer aux ateliers/rituels agiles - Réaliser la stratégie de test - Identifier et réceptionner les environnements de test - Analyser et évaluer les cas d'usage/User Story - Rédiger les plans de test, identifier les prérequis et spécifier les jeux de données - Exécuter les cas de tests - Créer et suivre les défauts avec les différentes parties prenantes - Maintien du référentiel de test - Réaliser le PV de recette - Présentation des sujets en CAB pour passage en production - Une expérience/compétence dans le retail serait un plus. En plus du test fonctionnel, vous serez amené à effectuer des tests d’intégration 2 à 2, des tests de bout en bout ainsi que des tests de surface dans un contexte Data. J’accorde une importance particulière à l’amélioration continue, un principe clé de l’agilité, afin de progresser en permanence et de gagner en efficacité.