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Vos missionsEn tant que Data Test Engineer, vous assurez la définition et le pilotage de la stratégie de tests des produits Data, de leur conception jusqu'à leur mise en production. À ce titre, vous serez notamment chargé(e) de : Contribuer aux études, au chiffrage et à la planification des activités de tests ; Définir les périmètres, scénarios, jeux de données et moyens nécessaires aux tests ; Concevoir et piloter les stratégies de tests de bout en bout ; Exécuter des tests manuels et automatisés en environnement d'intégration ; Réaliser des tests bouchonnés, non bouchonnés, transverses et de performance ; Automatiser les tests d'intégration dans un environnement CI/CD ; Coordonner les activités avec les testeurs, développeurs, Product Owners et équipes projet ; Assurer le suivi des anomalies et réaliser leur premier niveau d'analyse ; Accompagner les équipes métier pendant la préparation et l'exécution des recettes ; Participer à la maintenance corrective et évolutive des produits ; Contribuer aux projets de migration, aux évolutions d'architecture et aux montées de version ; Suivre la qualité des produits de bout en bout et produire le reporting associé ; Rédiger et maintenir les stratégies, rapports, procès-verbaux et documents de tests ; Participer activement aux cérémonies Agile et SAFe.

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

La mission consiste à : - La mise en place d'une trajectoire conduisant à l'architecture cible du domaine - La mise en place d'une architecture data-centric - Assurer la montée en compétence l'équipe sur des angles d'architecture technique, de bonnes pratiques et de delivery - Missions basées en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Maitrise de Node.js / Typescript - Solide expérience en Event Driven Architecture - Pratiques DevOps et d'observabilité (Docker, Kubernetes, monitoring, gestion des logs/métriques, Datadog) - Frameworks front (Vue ou React), Kafka, CI/CD, PostgreSQL, l'architecture logicielle (Architecture Hexagonale, DDD, gouvernance de la Data) - Anglais professionnel

I. Contexte : Vous intégrerez l'équipe Global DevOps basée à Paris, sous la responsabilité du Head of DevSecOps. Dans le cadre de notre démarche d'excellence opérationnelle et de standardisation des pratiques DevSecOps au sein du Groupe, notre département IT souhaite mettre en place et animer une Communauté de Pratique dédiée à l'observabilité et à la supervision de nos applications métiers. En tant qu'expert Observabilité/Supervision, vous serez chargé de définir et mettre en œuvre une stratégie d'observabilité complète (monitoring, logs, alerting, tracing) afin de garantir une visibilité en temps réel sur l'état de santé, les performances et le comportement de nos applications. Ces solutions permettront une détection proactive des incidents, un diagnostic rapide des problèmes et assureront la disponibilité de nos services critiques. L'environnement applicatif est hybride, composé de solutions cloud (D365, Power Apps, services Azure, Data product Fabric) et d'applications hébergées on-premise sur serveurs Windows (sites web, serveurs IIS, etc.). II. Missions : · Agir en tant que référent technique pour contribuer à la construction et à l'implémentation des composants de supervision et des pipelines d'observabilité, en appliquant les meilleures pratiques techniques. · Fournir une expertise et, si nécessaire, participer à la conception, l'intégration et le déploiement des solutions de supervision (dashboards, collecte de logs, tracing, détection d'anomalies basée sur l'IA, etc.). · Collaborer avec les équipes de développement, d'exploitation et de sécurité pour intégrer les outils et pratiques d'observabilité dans les pipelines CI/CD. · Apporter son expertise lors des incidents et des analyses de causes racines. · Identifier les besoins spécifiques de chaque équipe et définir des plans d'accompagnement. · Développer et maintenir des tableaux de bord et des rapports pour visualiser les performances applicatives. · Analyser et interpréter les métriques pour identifier les tendances et détecter les problèmes de manière proactive. · Définir la gouvernance, les règles de fonctionnement et les objectifs de la Communauté. · Mettre en place des outils collaboratifs (wiki, canaux Teams). · Organiser et animer des sessions régulières de la communauté · Favoriser les échanges inter-équipes et le partage de connaissances. · Co-construire des standards techniques et des guidelines avec les équipes. · Rédiger des guides de bonnes pratiques et de la documentation technique. · Assurer une veille active sur les technologies et pratiques d'observabilité. · Évaluer et tester de nouveaux outils du marché. · Proposer des POC et des expérimentations innovantes.

Missions Porter le design technique et les standards (architecture, conventions, qualité). Concevoir et faire évoluer des APIs (REST) et des traitements batch/planifiés. Mettre en place / faire appliquer des approches DDD et CQRS quand pertinentes (modélisation, découpage, projections). Piloter les sujets performance (profiling, optimisation, scalabilité, accès DB, latence). Animer l'équipe : revues de code, mentoring, support technique, partage de bonnes pratiques. Responsabilités Définir les standards : structure projet, gestion d'erreurs, sécurité, validations, tests, versioning d'API, documentation. Garantir la maintenabilité (clean architecture, modularité, dette technique maîtrisée). Co-piloter les sujets OPS (avec un senior dev) : CI/CD, déploiement Kubernetes (Helm), stratégie de scaling (HPA/VPA), monitoring/alerting. Être moteur sur la veille technologique (ASP.NET Core, .NET ecosystem, design d'API, observabilité).

Contexte Client grand compte du secteur assurance / protection sociale. La mission s'inscrit au sein du Département Solutions Data et Usages (Direction DSI et Digital), dans le cadre du train SAFE Dat@gile (une dizaine d'équipes, une centaine de personnes) dont fait partie l'équipe BI&Analytics. Dans le cadre de sa transformation data, l'entreprise a fait le choix d'un data hub sur GCP, organisé en Datamesh, avec un espace « bac à sable » mis à disposition des métiers et business lines. L'équipe BI&Analytics est en cours de déploiement d'un nouvel outil BI — Looker — dans le cadre de la structuration des pratiques de datavisualisation et du renforcement des compétences internes. Rôle et responsabilités principales Poser le cadre d'intégration et implémenter les solutions LookML et Looker dans l'Org GCP/S3NS et dans le SI client Définir et mettre en place l'interopérabilité avec l'architecture du Data Hub (data platform sur S3NS) Définir et mettre en place l'industrialisation des couches sémantiques (Data Mesh), des dashboards et des espaces « bac à sable » (DataOps, environnements, provisionning, CI/CD, versionning, templatisation, automatisation) Définir et mettre en place la surveillance (incidents, performance, sécurité, FinOps, respect des bonnes pratiques) Définir et mettre en place les règles de sécurité et de gouvernance Poser le cadre d'utilisation et les bonnes pratiques Looker : templates réutilisables, conventions de nommage, structuration des rapports, organisation des projets, modélisation de la couche sémantique, optimisations (caching BigQuery/Looker, vues matérialisées), gestion des droits et accès, versionning et cycle de vie des dashboards Accompagner l'équipe BI&Analytics et les équipes métiers/business lines dans leur montée en compétence sur Looker, pour qu'elles puissent onboarder et créer leurs dashboards en autonomie Créer des guides internes pour les contributeurs Looker ; animer des sessions de pair programming et de code review Livrables attendus Cadre d'intégration LookML/Looker documenté (Org GCP/S3NS, SI client) Couches sémantiques industrialisées en mode Data Mesh Dashboards Looker Espaces « bac à sable » opérationnels Dispositif de surveillance (incidents, performance, sécurité, FinOps) Règles de sécurité et de gouvernance formalisées Templates réutilisables et conventions de nommage Guides internes pour contributeurs Looker Sessions de pair programming et de code review animées