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Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.

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

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).