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Au sein du département Network Product , la ligne de produits Data Center & Cloud est responsable de la gestion des infrastructures réseau de Data Centers et d’environnements Cloud. Cela comprend les routeurs, commutateurs, load balancers, accès Internet, interconnexions de Data Centers, backbone DWDM , ainsi que les environnements réseau Cloud (AWS, Azure, Google Cloud, Intercloud). Les services d’ingénierie associés couvrent la conception, la mise en œuvre et le support des produits et solutions réseau, dans le cadre du programme One Network visant à harmoniser et moderniser les infrastructures. Les principales missions sont : Contribuer à l’évolution à moyen et long terme des produits et à leur amélioration continue. Assurer le conseil, la sélection, la conception, la construction sécurisée et l’intégration des solutions réseau concernées. Faciliter la communication et la coordination entre les équipes fonctionnelles, les partenaires stratégiques et les fournisseurs. Garantir la qualité de service (QoS) dans la livraison et le support des solutions. Fournir une expertise technique de haut niveau sur les produits et services du périmètre.

La mission consiste à : - Maîtrise de la donnée et garant de la qualité de son utilisation - Analyser les besoins des utilisateurs et proposer des solutions innovantes - Développer les solutions data - Maintenir les solutions existantes - Mettre en oeuvre des pipelines de données Compétences attendues : - Expériences significatives comme Data Engineer / Data Analyst - Maîtrise de SQL, Python, PowerBI, GCP, CI/CD, Terraform, Github et les ETL/ELT - Anglais un + Mission basée sur la métropole lilloise avec télétravail hybride

Vous aurez pour principales missions : Être responsable de la plateforme AWS et participer aux évolutions futures Assurer la stabilité, la fiabilité et la performance des applications Soutenir les développeurs et aider à concevoir conjointement les services applicatifs Développer et maintenir notre pipeline de déploiement et CI/CD Contribuer aux discussions techniques sur l'intégration de nouvelles ressources ou standards Améliorer constamment les processus et communiquer les normes et les bonnes pratiques de notre plateforme AWS Participer à l'évolution des outils transverses Etre capable de prendre du recul sur les besoins de l'équipe et de faire le lien avec la gouvernance pour mettre en place des solutions globales plutôt que des solutions spécifiques La stack technique : Coding : Go, Python, PHP, NodeJS, Shell DevOps : Gitlab, Terraform, Ansible Infra : AWS serverless

Rejoignez l'équipe IT de notre client Leader mondial, au cœur de ses systèmes critiques, au sein d'une petite équipe de 3 personnes. Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Confirmé(e) doté(e) d'un grand recul et d'une âme de Lead pour assurer l'excellence opérationnelle et l'évolution des plateformes stratégiques : le Monitoring Checkmk et le Puit de Logs ElasticSearch . 🎯 Vos Responsabilités et Enjeux Clés En tant que Référent Technique, votre mission se déploiera sur trois axes : Expertise Cœur de Métier (Monitoring & Logs) : Administrer, maintenir en conditions opérationnelles (MCO) et faire évoluer les plateformes Checkmk et ElasticSearch/ELK . Développer des plugins/extensions Checkmk en Python ou Bash pour garantir une couverture de supervision exhaustive (Systèmes, Réseau, Applicatif). Assurer l'intégration de données via appels API REST pour enrichir la supervision. Mener les diagnostics avancés et le troubleshooting à partir des données de monitoring et de logs. Industrialisation & DevOps (Le Rôle de Lead) : Être le moteur de l' Infra as Code : concevoir et maintenir les Playbooks Ansible pour le déploiement des agents et des configurations (Linux/Windows). Optimiser la chaîne CI/CD via les pipelines GitLab et le Gitflow pour industrialiser les livraisons. Proposer des actions d'optimisation et garantir un haut niveau de disponibilité des services. Encadrement & Projet : Apporter votre recul et votre pédagogie pour la montée en compétence de l'équipe et des clients. Assurer le Suivi de Projet, le Reporting (PowerPoint) et la création de documentations d'administration et client. 🛠️ Votre Expertise Technique Impérative Supervision : Maîtrise d'un outil de monitoring majeur (idéalement Checkmk ou Nagios/Zabbix) et capacité à développer des checks. Industrialisation / IaC : Maîtrise indispensable d' Ansible et des outils Git/GitLab CI/CD . Systèmes : Expertise forte en environnement Linux (RedHat, Debian, etc. – le principal) et bonnes connaissances Windows Server . Scripting : Compétences confirmées en Bash et Python (ou PowerShell). Logs : Connaissances en ElasticSearch/ELK (maintenance et analyse de logs). Réseau & API : Connaissances des protocoles de supervision ( SNMP, TCP/IP, Load Balancer ) et expérience des appels API REST .

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer expérimenté, pragmatique et autonome, capable de travailler sur des projets data complexes avec les bonnes pratiques agiles. Le profil idéal a déjà travaillé en mode projet, connaît le Scrum et Kanban, et sait estimer précisément la charge de travail. Profil recherché : Expérience solide en Data Engineering (pas junior). Bonne connaissance des environnements cloud, idéalement GCP . Maîtrise des outils BigQuery, DBT, Airflow, Cloud Storage . Git et CI/CD indispensables. Expérience projet avec méthodologies Agile/Scrum/Kanban , capacité à estimer le reste à faire et à planifier un sprint. Capacité à être critique sur les données et à mettre en place quality by design . Jira utilisé régulièrement pour le suivi de projet. Anglais : un plus mais pas essentiel. Expérience dans un environnement industriel ou traitement de données en temps réel (Pub/Sub) est un plus. Polyvalence et curiosité : d’autres compétences data seront appréciées. Missions principales : Conception et développement de pipelines de données robustes. Analyse critique et validation de la qualité des données. Mise en place de contrôles pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données. Contribution à l’amélioration continue des pratiques Data Engineering et Agile de l’équipe. Processus de recrutement : Entretien avec le Tech Lead et le Chef de projet. Référencement fournisseur. Disponibilité : ASAP

Dans le cadre d’un projet stratégique mené par une grande organisation basée à Paris, nous recherchons un consultant expérimenté en sécurité opérationnelle , avec une expertise pointue en Identity and Access Management (IAM) sur les environnements Cloud Public : Google Cloud Platform (GCP) , Microsoft Azure et Amazon Web Services (AWS) . Le consultant rejoindra une équipe d’experts en sécurité Cloud pour renforcer les dispositifs IAM, accompagner les équipes projets et garantir la conformité aux politiques de sécurité internes. Vos missions principales : Auditer les environnements Cloud existants (GCP, Azure, AWS) afin d’identifier les vulnérabilités et les axes d’amélioration en matière de gestion des identités et des accès. Concevoir une stratégie IAM robuste , alignée sur les besoins métiers et les exigences de sécurité, incluant la gestion des permissions, des rôles et des politiques d’accès. Implémenter les meilleures pratiques de sécurité , notamment via des outils comme AWS SCP, GCP Deny Policy et les mécanismes de contrôle natifs des plateformes Cloud. Accompagner les équipes projets , en les formant aux concepts IAM et en les sensibilisant aux enjeux de sécurité. Documenter les processus et configurations , afin d’assurer la traçabilité et la pérennité des dispositifs mis en place.

Objectif : industrialiser les projets IA du développement à la mise en production via une approche MLOps complète et intégrée . ⚙️ Composants principaux Sparrow Studio Environnement code-first pour data scientists / analysts Stack : Go , Kubernetes, ressources dynamiques GPU/CPU Sparrow Serving Déploiement de modèles IA (API / batch) MLOps, monitoring, compliance Stack : Go , Kubernetes-native Sparrow Flow (poste concerné) Librairie propriétaire Python (cœur du framework MLOps Sparrow) Automatisation complète des pipelines IA (Docker, API, packaging, compliance, déploiement) Niveau technique avancé – forte exigence en Python backend Sparrow Academy Documentation, tutoriels, support utilisateurs Sparrow 🧠 Missions principales Prendre l’ ownership technique de la librairie Python Sparrow Flow Concevoir, maintenir et faire évoluer le framework MLOps interne Garantir la qualité, la performance et la scalabilité du code Participer à la définition des orientations techniques avec les leads Collaborer avec les équipes architecture, infrastructure et data science Contribuer à la documentation technique (Sparrow Academy) 💻 Environnement technique Langages : Python → Sparrow Flow Go → Sparrow Serving & Studio Terraform → Infrastructure Infra & Cloud : Cloud privé on-premise Kubernetes (déploiement & orchestration) S3 / MinIO / PX (Portworx) Argo, ArgoCD, Argo Workflows (CI/CD) Autres outils : Git, Artifactory, Model Registry Prometheus, Kibana PostgreSQL, MongoDB

Les bonnes pratiques DevOps n’ont plus de secret pour toi et tu souhaites mettre à profit ton expertise dans des projets innovants ? C’est sans doute toi qu’on attend pour compléter notre équipe en intégrant ce poste d’ Ingénieur DevOps ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Accompagner les équipes de développement et d'infrastructure dans l'implémentation des pratiques DevOps Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD Automatiser le déploiement et certaines procédures afin d'optimiser la gestion des infrastructures Assurer le bon fonctionnement, la disponibilité ainsi que la sécurité des systèmes et des applications Contribuer aux décisions d'architecture et faire preuve d'une expertise auprès de nos clients Gérer les incidents et problèmes liés aux environnements de production

Fiche de poste – Développeur IA (H/F) Localisation : Issy-les-Moulineaux Secteur : Assurance Type de mission : CDI / Freelance Contexte : Multi-projets – organisation agile et adaptative Contexte de la mission Dans un environnement assurance en forte transformation digitale, le Développeur IA intervient au sein d’équipes pluridisciplinaires sur plusieurs projets à forte valeur ajoutée autour de l’ Intelligence Artificielle et de la data . L’organisation est adaptative et orientée priorités business Le consultant évolue dans un cadre multi-projets , avec une forte interaction entre les équipes IT, Data, Produit et Métiers. Environnement technique / Stack Langage : Python Frameworks API : Flask, FastAPI Traitement asynchrone : Celery Validation & modélisation des données : Pydantic CI/CD : GitLab CI Conteneurisation : Docker Orchestration : Kubernetes Architecture : Micro-services, API REST Méthodologies : Adaptative / Agile / Cycle en V / En fonction des priorités Profil recherché Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) Expérience confirmée en développement Python Bonne compréhension des enjeux d’industrialisation IA À l’aise dans des environnements multi-projets et évolutifs Sens des priorités et forte capacité d’adaptation Bon relationnel et esprit collaboratif

📌 Mission Freelance – Développeur ETL / Data Engineer (DataStage, Unix, Control-M) 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation et de modernisation de nos chaînes de traitement data, nous recherchons plusieurs Développeurs ETL / Data Engineers maîtrisant DataStage, Unix et Control-M. Un des profils recherchés devra assurer un rôle de Lead Technique sur le développement (pas de gestion projet — un encadrement existe déjà). 🛠️ Compétences techniques requises Obligatoires : Expertise IBM DataStage (développement, optimisation, debugging, bonnes pratiques ETL) Très bonne maîtrise Unix/Linux (bash/ksh, scripts, automatisation) Compétence avérée Control-M (ordonnancement, dépendances, troubleshooting) SQL avancé (optimisation, analyse de performances) Pratique d’outils de versioning (Git, RTC), CI/CD, intégration & déploiements Souhaitées Python ou Java pour automatisation / outils internes Connaissances Data Lake / Data Warehouse Notions Cloud (Azure, AWS ou GCP) 🎯 Rôle & Responsabilités Pour les développeurs : Concevoir, développer et maintenir des jobs ETL sous DataStage Implémenter des scripts Unix et automatisations Intégrer et opérer les chaînes de traitement sous Control-M Analyser les performances, optimiser et fiabiliser les pipelines Participer aux déploiements et aux revues de code Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de développement Pour le Lead Développement : Encadrer techniquement les autres développeurs ETL Assurer la qualité du code, des jobs et des livrables Être point d’escalade pour les problématiques techniques DataStage/Control-M Réaliser des revues techniques, challenger les designs et améliorer les patterns ETL

Au sein d’Atyos, nous évoluons dans un contexte pur Cloud, qui vous permettra de travailler sur des sujets d’automatisation d’environnements et de mise en place de pipeline CI/CD sur la plateforme Cloud AWS Nous attachons beaucoup d’importance à la curiosité et à la veille technologique et nous offrons du temps et des moyens à chacun pour se former et se certifier sur les technologies que nous utilisons ou que nous utiliserons. La mission: La mise en place de workflows d’intégration et de déploiement continu Le design des processus de déploiement d’application traditionnelles et cloud native L’automatisation des déploiements des différents environnements L’accompagnement des évolutions de plateformes, afin de soutenir au mieux les applications La mise en place des process de monitoring / alerting / logging La consolidation et la refactorisation des scripts d’IaC Mise en place de tests de performance Notre contexte technique: OS : Amazon Linux, CentOS/RHEL, Windows Server Orchestration des conteneurs : Amazon ECS, Kubernetes Infrastructure as Code : Terraform, Ansible Gestion de code source : GitLab, GitHub CI/CD : GitLab CI, GitHub Action Scripting : Bash, Python, PowerShell Monitoring : Prometheus, Grafana

Nous recherchons un Product Owner Technique Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans le Platform Engineering , en charge des services et outils orientés résilience, infrastructure et FinOps . Vous piloterez des produits essentiels à la robustesse, la performance et la maîtrise des coûts d’une infrastructure Cloud AWS. Vous travaillerez avec une équipe pluridisciplinaire (Tech, SRE, Ops) et serez le garant de la qualité, de la fiabilité et de l’évolution continue des services proposés aux utilisateurs internes (équipes de développement). Vous intégrerez également une communauté de pratique Product Management , permettant échanges et montée en compétences collectives. Missions principales1. Pilotage des produits orientés résilience / FinOps Identifier les besoins prioritaires et organiser le backlog selon la valeur apportée (User Stories techniques, Epics). Suivre la construction des services de la plateforme via les rituels d’équipe (Daily Stand-up, backlog refinement, etc.). Assurer la qualité et la fiabilité des livrables techniques. 2. Suivi des performances et indicateurs Être l’interlocuteur privilégié des équipes de développement. Suivre les anomalies et incidents pour garantir des corrections rapides post-déploiement. Co-construire et suivre les indicateurs SLO/SLI, KPI FinOps, métriques DORA et DevEx, OKRs. Proposer des améliorations basées sur les données collectées (SRE, FinOps). 3. Partage de la vision et coordination Participer aux points de suivi avec les parties prenantes (Lead Devs, Architectes, Staff Engineers, Management). Recueillir les besoins des stakeholders pour faire évoluer la plateforme. 4. Contribution à la roadmap stratégique Définir les orientations produit en lien avec la fiabilité, la scalabilité et la maîtrise des coûts. Contribuer à la proposition de valeur et aux critères de succès de la plateforme. 5. Amélioration des pratiques internes Promouvoir l’amélioration continue des pratiques (REX, benchmark des outils SRE/Cloud). Livrables Roadmap produit hiérarchisée et partagée régulièrement. Backlog d’Epics et User Stories techniques prêt à être implémenté. Tableaux de bord KPI / OKRs (SLO/SLI, coûts AWS, métriques DORA et DevEx). Documentation produit (notes de release, guides d’adoption des outils). Animation des rituels Agile avec l’Agile Master.

Tu es comme un poisson dans l’eau dans l’environnement Linux et tu es convaincu que l’automatisation est LA solution pour une meilleure productivité ? C’est le projet idéal pour toi ! Rejoins notre équipe en tant qu’ Ingénieur SysOps . 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Assurer la disponibilité et la fiabilité de l’infrastructure Gérer les incidents et demandes de niveau 2 et 3 Automatiser les processus pour assurer la répétabilité et la qualité Développer et garantir la pérennité des processus d’intégration et de déploiement Participer activement aux projets d’amélioration continue Accompagner la mise en place de nouvelles solutions

Contexte de la mission Dans le cadre d’une transformation numérique ambitieuse, une grande organisation du secteur postal et numérique renforce ses capacités d’ingénierie SI pour accompagner la modernisation de son système d’information. La direction des systèmes d’information a lancé une initiative visant à améliorer la qualité de service, la résilience et la performance opérationnelle de ses applications critiques à travers une approche centrée sur l’observabilité. Au sein de la direction en charge des infrastructures, de l’exploitation et des opérations SI, une équipe dédiée à la supervision et à la production pilote la gestion des incidents, la performance des services et la continuité d’activité. Cette mission s’inscrit dans un contexte de convergence des outils et des plateformes d’observabilité, avec pour objectif de consolider les données de monitoring, de logging et de tracing issues de plusieurs sources, afin d’assurer une visibilité complète et proactive sur l’ensemble du SI. L’ingénieur observabilité intervenant sur cette mission contribuera à la conception, au déploiement et à l’amélioration continue des solutions d’observabilité, en s’appuyant sur un écosystème technologique riche et diversifié (Dynatrace, Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry, etc.), dans des environnements hybrides cloud et on-premise. L’objectif est de renforcer l’autonomie des équipes DevOps, SRE et d’exploitation grâce à des dashboards intelligents, des alertes contextualisées et des processus automatisés.

Contexte & Enjeux Projet stratégique à haute visibilité visant à construire une nouvelle Data Platform . L’infrastructure, livrée sur un modèle Kubernetes , constitue le socle du futur environnement Data. Une équipe backend est déjà en place et développe le socle applicatif en Python / Django . Objectif principal : Structurer et définir l’ architecture Data de la plateforme, dans une logique modulaire, scalable et sécurisée , et préparer l’intégration des premiers cas d’usage métiers. 🧩 Mission Le Data Architecte interviendra sur : Définir l’ architecture cible de la Data Platform après livraison de l’infrastructure ; Segmentation et ségrégation des stockages selon les typologies de données (temps réel, analytics, applicatif) ; Déploiement et orchestration des conteneurs dans l’environnement Kubernetes ; Mise en place du socle Data et des patterns de gouvernance : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data ; Accompagnement sur les choix technologiques (préférence open source) ; Co-construction avec les équipes métiers utilisant des outils no-code / low-code pour leurs besoins analytiques. 🧠 Profil recherché Architecte Data confirmé, à l’aise sur les environnements Cloud Azure et Kubernetes ; Maîtrise des architectures temps réel , data pipelines et data storage (Data Lake / Data Warehouse) ; Expérience solide sur les environnements open source : Spark, Kafka, Airflow, etc. ; Capacité à intervenir sur des sujets d’ architecture globale (data + applicatif) ; Bon sens du travail en équipe et de la co-construction dans un contexte sensible et confidentiel ; Capacité à proposer des solutions adaptées aux contraintes existantes. ⚙️ Environnement technique (indicatif) Cloud : Azure Orchestration : Kubernetes Backend : Python / Django Data : Open source – Spark, Kafka, Airflow, etc. Usages métiers : No-code / Low-code

Contexte Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’Intelligence Artificielle (IA), incluant : Industrialisation et CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes). Infrastructure et automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…). Data Engineering & Spark : Développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle. MLOps / Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, , monitoring Datadog). Collaboration transverse : Interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles. Veille et amélioration continue : Participation active à l’optimisation des pipelines et à la montée en maturité technique de l’équipe. Description de la mission Le profil sera en charge de : Maintenir et faire évoluer les pipelines d’industrialisation (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes). Participer à la mise en production et au suivi des modèles IA (Airflow, Datadog, , MLflow). Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité des environnements AWS. Contribuer au suivi de la production et aux mises en production (MCO). Participer à l’amélioration continue des outils et pratiques Data/IA. Documenter les bonnes pratiques techniques et partager les retours d’expérience au sein de l’équipe AI Experts. Compétences techniques attendues Obligatoires (Must Have) : CI/CD (GitLab) Docker Terraform Kubernetes Spark Python AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…) Souhaitables (Nice to Have) : MLflow Airflow API / FastAPI Datadog Suivi de production / MEP Autres compétences : Expérience de collaboration avec des Data Scientists Veille technologique et amélioration continue Soft Skills recherchés Esprit d’équipe et forte culture du delivery Rigueur technique, curiosité et autonomie Capacité à collaborer efficacement dans un environnement pluridisciplinaire (DE, DS, OPS, PO, DEV, staff) Sens du partage et de la documentation Livrables et responsabilités principales Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD et d’industrialisation Participer aux mises en production et au suivi des modèles IA Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité AWS Contribuer à l’optimisation continue des outils et pratiques Documenter et partager les bonnes pratiques techniques