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Contexte de la mission Vous serez intégré(e) à l’équipe Développement service acces. Le projet consiste à concevoir et opérer une plateforme temps réel traitant +300 messages/seconde sur GCP, basée sur Kubernetes, Kafka et des microservices Java. L'enjeu : bâtir une architecture distribuée scalable, capable d'accueillir de nouveaux services à mesure que le produit grandit. Objectifs et livrables Infrastructure & Platform Engineering (50%) Concevoir et maintenir les clusters GKE Opérer la plateforme Kafka (partitioning, consumer groups) Implémenter l'Infrastructure as Code (Terraform, Helm, Ansible) Mettre en place l'observabilité (métriques, alerting) Gérer la sécurité (Workload Identity, Network Policies, Secret Management) Construire et optimiser les pipelines CI/CD Développement Backend Java (30%) Développer des microservices haute performance (Spring Boot, Angular si nécessaire) Optimiser le traitement des flux Kafka Études techniques transverses (20%) Benchmarks de performance (k6, charge testing) Études de dimensionnement et capacity planning Documentation d'architecture (ADR) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence GCP Confirmé POSTGRESQL Confirmé Google Kubernetes Engine Confirmé Infrastructure en tant que code Terraform et Ansible Avancé JAVA Expert Apache Kafka Avancé KUBERNETES Expert

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

EXPERT SOLUTION DATA IA DEVOPS Kubernetes NANTESCOMPETENCES TECHNIQUES : - DevOps => Maîtrise - Kubernetes dev => Maîtrise - Dataset (conception, extraction de données) => Opérationnel Créer/développer les solutions nécessaires à l’atteinte des points ci-dessus : - Être au cœur de la conception et la réflexion sur les solutions du futur de la Data et de l’IA - Accompagner les équipes pour adopter toutes les bonnes pratiques pour amener les produits (API et Data) en Production avec une garantie d’exécution maximale. Ces bonnes pratiques sont : Conception, Test, DevOps, Cloud Native, CI/CD, Git Ops, Bench as Code, Observabilité - Effectuer le support haut niveau sur les produits de la ezTech (Tous nos produits sont cloud native - full k8s et concourse) Activités à réaliser particulièrement pour la mission : - Participer activement au développement de la nouvelle Plateforme Data - Faire un POV sur les outils OpenSource Superset et Metabase. - Si connaissance d’Apache Flink k8s, participer activement à son évaluation - Pouvoir les mettre en place dans les règles GitOps et accompagner les équipes à tester l’outils. Activités à réaliser globalement pour la mission: - Mise en place de systèmes/solution/outils IA/Data à destination des équipes de réalisation - Mise en place et application du DevOps, GitOps, et de l’automatisation - Utilisation des systèmes de monitoring et d’alerting (ex. : Prometheus, Grafana ...). - Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement et d’opérations. - Analyse et optimisation des performances des applications et des infrastructures. - Rédaction de cookbook - Gestion des incidents et analyse des causes profondes puis mise en place de solutions pour éviter les récidives. - Proposition et mise en œuvre de nouvelles solutions pour améliorer les processus existants. - Effectuer une veille technologie active et la partager COMPETENCES TECHNIQUES : - DevOps => Maîtrise - Kubernetes dev => Maîtrise - Dataset (conception, extraction de données) => Opérationnel

Contexte de la mission L’équipe est responsable de l’outillage de déploiement et de l’administration fonctionnelle d’une plateforme. Elle intervient sur des sujets variés tels que le développement, le support utilisateur, le support production, l’intégration de solutions techniques, et la documentation. Objectifs et livrables Missions1. Pilotage Technique Définir les choix techniques et architecturaux autour de la plateforme. Garantir la qualité du code (revues, normes, bonnes pratiques). Prioriser les travaux techniques avec les Product Owners (refonte, dette technique, évolutions). Participer activement au développement, notamment sur les sujets complexes. 2. Encadrement d’Équipe Accompagner les développeurs au quotidien et favoriser leur montée en compétences. Animer les rituels techniques (revues de code, points techniques). Faciliter la communication entre l’équipe, les PO, et les autres équipes techniques. Jouer un rôle de mentor et de référent technique. 3. Expertise Technique Résoudre les incidents production de niveau 3. Apporter un support technique aux équipes internes (développeurs, Ops, Middleware). Documenter les choix techniques. Assurer une veille technologique sur les écosystèmes Java, Kubernetes et Cloud. Améliorer en continu les processus techniques et méthodologiques. Technologies : Kubernetes, CI/CD (Jenkins, ArgoCD), Docker, Prometheus, Grafana, ELK, OPA/Gatekeeper, Vault.

L'Ingénieur OPS intervient au sein d'une équipe mode Agile (Scrum), autonome et pluridisciplinaire, composée de ressources IT métiers (les « Dev ») et de ressources OPS, responsabilisées autour d’un ou plusieurs produits. Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus . Missions Participer à l’ensemble des rituels Agile (Sprint planning, Daily Meeting, Review, Rétro). Communiquer des exigences infrastructure et exploitation dans le product backlog. Participer à l’évaluation de la complexité des User Stories lors des sprint planning. Implémenter les User Stories techniques et d’exploitation du Product Backlog. Réaliser durant le sprint de façon autonome les tâches relatives à la production, ou bien coordonner les parties prenantes « Production Mutualisée » extérieures à l'équipe Agile. Déclarer les obstacles (impediments) et les remonter aux bons interlocuteurs. Assurer la montée en compétence de l’équipe Agile sur les bonnes pratiques DevOps (Profil confirmé et Senior). Sensibiliser et propager les bonnes pratiques OPS au sein de l’équipe. Faire monter en compétence les membres de son équipe sur les outils d’exploitation mis à disposition dans le cadre DevOps. Promouvoir les solutions standards ou expérimentales répondant aux problématiques de l’équipe ou orienter vers les architectes. Challenger l’équipe sur les solutions proposées en s’appuyant sur son expertise Ops. Remonter les feedbacks vers les équipes OPS pour identifier les prochaines fonctionnalités des composants d’infrastructure à développer. Participer à la mise en place des Jalons Qualités (Quality Gates). Anticiper les problématiques de conformité aux règles et standards d’architecture, de sécurité, de délais de livraisons et de mise à l’échelle des solutions proposées. Obtenir et gérer les ressources techniques en tant que référent. Implémenter et surveiller l’utilisation des services de production (OpStore…). Assurer la traçabilité des accès aux machines (OS, espace de stockage, routeurs…). Tester l’exploitabilité des environnements techniques (backup/restore, accès aux données, performances…). Identifier les points de blocage Ops (flux, sécurité, réseau…) puis alerter et proposer des plans d’action. Implémenter la surveillance et la supervision des ressources d’infrastructures. Participer à l’amélioration des outils de surveillance et supervision. Communiquer l’analyse des résultats à l’équipe. Proposer des ajustements concernant les indicateurs de pilotage des produits. Veiller à la disponibilité d’une documentation d’installation et d’exploitation à jour et validée. Contribuer à la gestion des incidents. Contribuer à la gestion des problèmes (Time to fix / Time to repair - Réparation de la cause qui a généré l’incident). Appliquer les principes du continuous operations / exploitation. Définir et promouvoir des solutions techniques alignées sur les produits et services existants, en intégrant exigences de production, de sécurité et de résilience. Assembler les composants d’infrastructure et de production pour répondre aux besoins applicatifs, tout en anticipant conformité, délais et capacité d’évolution. Assurer le déploiement fluide des solutions, la validation de leur exploitabilité et la conformité aux standards de sécurité. Piloter l’excellence opérationnelle au cœur des projets métiers. Compétences techniques avancées Dynatrace : configuration, surveillance des performances, analyse des métriques et résolution d’incidents en environnements complexes. ServiceNow (Snow) : gestion des incidents, changements et problèmes ; création de tableaux de bord pertinents. Kubernetes : déploiement et orchestration de conteneurs, administration des clusters (scaling, monitoring, sécurité) ; intégration CI/CD. CI/CD : maîtrise des pipelines avec GitLab‑CI, Jenkins ou Ansible. Infrastructure as Code : mise en œuvre de déploiements cloud via Terraform. Conteneurisation : déploiement d’applications avec Docker, Kubernetes et gestion des secrets avec HashiCorp Vault. Automation : conception de flux CFT et jobs Autosys. Connaissance en Infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) et d'applications Open. Connaissance de l'intégration continue (Continuous Intégration) : outil de gestion de version, référentiel du code source (GitLab, Bitbucket, ...), référentiel binaire (Nexus, Artifactory, ...), orchestration (Jenkins, ...), et de la livraison continue : gestion de configuration d'environnement, déploiement, infrastructure as code (Ansible, Puppet, Chef). Maîtrise du scripting. Maîtrise de l'ordonnancement (Schedulers). Reporting & coordination Reporting hebdomadaire (avancement du plan d’action, identification des risques, suivi des jalons). Interface de communication directe avec les différents intervenants (métiers, équipes techniques). Coordination et création d’items ticketing pour des projets de faible volume et de criticité maîtrisée.

🚀 Nouvelle opportunité - Azure Expert (Infra & Cloud Platform) Dans le cadre d'une transformation cloud ambitieuse d'un de mes clients du secteur financier , je recherche un expert Azure confirmé pour accompagner l'industrialisation d'une plateforme cloud basée sur une Landing Zone sécurisée et gouvernée . 🎯 Vos missions : Concevoir & faire évoluer l'architecture Azure Renforcer la sécurité cloud (IAM, RBAC, Key Vault, policies) Industrialiser via Terraform & Azure DevOps (CI/CD) Assurer le monitoring, alerting & optimisation des coûts Accompagner les projets (migrations & onboarding) Contribuer à la gouvernance cloud & amélioration continue ✅ Profil recherché : 7-10 ans d'expérience IT dont 5+ sur Azure Expertise Landing Zone, réseau & sécurité Maîtrise Terraform / Azure DevOps Solide culture cybersécurité & IAM Esprit structuré, orienté résultats & collaboratif 📊 Enjeux clés : Industrialisation de la plateforme Conformité réglementaire (DORA, ISO 27001, etc.) Résilience & performance 💡 Livrables : amélioration Landing Zone, modules IaC, documentation, dashboards

Dans le cadre du renforcement de la résilience de sa plateforme Data, notre client souhaite définir et mettre en oeuvre une stratégie globale de sauvegarde et de reprise d'activité permettant de garantir la continuité des services et la protection des données face à des scénarios de sinistre majeurs. L'objectif de la mission est de concevoir un Plan de Reprise d'Activité (PRA) cohérent et robuste couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur Data, avec des engagements clairs en matière de RPO (Recovery Point Objective) et de RTO (Recovery Time Objective). La plateforme repose sur un écosystème technologique complexe comprenant : AWS comme plateforme de cloud public, opérée conjointement avec un Centre de Compétences Cloud (CCOE) Databricks pour le stockage, la gouvernance et la transformation des données Unity Catalog pour la gestion des métadonnées et des droits d'accès Power BI pour la restitution et la visualisation des données GitLab CI/CD pour les chaînes d'intégration et de déploiement continues Okta et Microsoft Entra ID pour la gestion des identités et des accès Missions : Analyse et cadrage Réaliser un état des lieux de l'existant Identifier les composants critiques de la plateforme Cartographier les dépendances techniques et fonctionnelles Définir les scénarios de sinistre et leurs impacts Analyser les risques associés à chaque scénario Déterminer les objectifs RPO/RTO adaptés aux besoins métiers Animer les ateliers d'arbitrage et de priorisation Produire les recommandations techniques et les dossiers de décision Construire la roadmap de mise en oeuvre Livrables: Cartographie des composants critiques Analyse des risques par scénario Classification des scénarios selon leur criticité et leur urgence Étude d'impact métier et technique Architecture et stratégie Scénarios détaillés de reprise d'activité Dossiers d'architecture Stratégie de sauvegarde et de restauration Le salaire est négociable en fonction de votre expérience

Dans le cadre du renforcement d'une équipe mobile intervenant sur une application bancaire grand public utilisée par plusieurs millions d'utilisateurs, nous recherchons un Développeur Android Senior spécialisé Kotlin et Kotlin Multiplatform. Le consultant participera au développement de nouvelles fonctionnalités mobiles natives, à l'évolution de parcours existants et à la modernisation progressive des applications vers des architectures mobiles plus performantes. Il contribuera également à la conception de composants réutilisables, SDK et librairies internes, tout en garantissant la qualité, la maintenabilité et les performances des applications. Au-delà du développement, le consultant prendra part aux choix d'architecture, aux revues de code, aux initiatives d'innovation et à l'amélioration continue des pratiques de développement au sein d'une équipe d'experts mobiles. Compétences techniques attendues Mobile Android Natif Kotlin Kotlin Multiplatform (KMP / KMM) Jetpack Compose Architecture MVVM Clean Architecture Architecture Modulaire Développement Coroutines Flow SDK Android Développement mobile grand public Qualité Tests automatisés Code Review Optimisation des performances CI/CD Jenkins Fastlane Git Méthodologie Agile Scrum

Nous recherchons un Data Engineer orienté modélisation analytics (dbt) pour rejoindre la DSI d’un grand groupe international du secteur du luxe, au sein d’une équipe Data & Innovation. Vous interviendrez sur une plateforme data moderne avec de forts enjeux de performance, qualité de données et optimisation des coûts (FinOps) dans un environnement Snowflake. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des modèles de données robustes avec dbt (modélisation analytics, structuration des couches, bonnes pratiques) Optimiser les performances des traitements ( modèles incrémentaux, gestion des volumes, tuning des requêtes Snowflake ) Intégrer une logique FinOps dans les développements : optimisation des coûts de calcul, gestion des warehouses, monitoring de la consommation Mettre en place une stratégie de tests data avancés (tests génériques et custom, intégrité référentielle) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques DataOps (CI/CD, versionning, qualité, monitoring) Produire une documentation technique claire et exploitable (dbt docs, description des modèles) Participer au chiffrage des sujets en intégrant les enjeux de volumétrie, performance et coûts

Contexte : Les missions attendues par le LLMOps / DevOps Engineer (H/F) : Contexte de la mission 3 jours de télétravail / 2 jours de présentiel à Lyon Dans le cadre de l’industrialisation de ses solutions d’Intelligence Artificielle (chatbots RAG, automatisation et traitement de mails, services LLM), notre client recherche un Ingénieur DevOps IA capable de déployer, exploiter et optimiser des plateformes IA à l’échelle sur AWS. Le poste comporte une forte dimension d’optimisation des coûts d’inférence et d’infrastructure, avec un rôle clé dans la mise en œuvre des bonnes pratiques FinOps appliquées aux usages IA. Vos missions Industrialisation et exploitation des plateformes IA Déployer, maintenir et faire évoluer les workloads IA sur AWS et Kubernetes (EKS). Automatiser les déploiements via les pipelines CI/CD et les outils d’Infrastructure as Code. Garantir la disponibilité, la performance et la scalabilité des services IA en production. Gestion des services IA Administrer et intégrer les services managés AWS dédiés à l’IA (Amazon Bedrock, endpoints d’inférence, bases vectorielles, services associés). Accompagner les équipes de développement dans l’intégration des modèles LLM et des architectures RAG. Observabilité et performance Mettre en place les indicateurs de suivi des usages IA : latence, taux d’erreur, consommation de tokens, qualité de service. Construire les dashboards et alertes nécessaires au pilotage opérationnel des plateformes. FinOps et maîtrise des coûts Suivre et analyser les coûts liés aux modèles, à l’inférence et aux infrastructures. Définir des mécanismes d’alerting budgétaire et de reporting. Proposer des optimisations techniques et économiques : choix des modèles, stratégies de cache, dimensionnement des infrastructures, arbitrages coût/performance. Sécurité et gouvernance Garantir la sécurisation des plateformes et des accès (IAM, gestion des secrets, réseau privé, gouvernance des modèles). Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité et de conformité.

Contexte de la mission Intégrer la squad, en charge du cœur de la plateforme du client Accompagner la montée en charge de la plateforme alors que l'entreprise lance un nouveau produit orienté IA Renforcer une équipe qui gère l'API, l'infrastructure, l'observabilité et les services backend utilisés par l'ensemble des squads. Travailler sur une plateforme qui exécute 300 000 à 400 000 automatisations par jour réparties sur une soixantaine de serveurs. Être un acteur clé de la fiabilité, de la scalabilité et des performances de la plateforme. Missions principales Concevoir, développer et maintenir les services backend de la plateforme. Participer à l'évolution de l'architecture Core Services & Infrastructure. Développer et faire évoluer les APIs utilisées par les produits internes et par certains clients techniques. Administrer et améliorer l'infrastructure Cloud (AWS & Scaleway). Optimiser les performances, la disponibilité et la résilience de la plateforme. Participer aux sujets d'observabilité, monitoring et logging. Industrialiser les déploiements et améliorer les pratiques DevOps. Réaliser les revues de code de l'équipe. Être force de proposition sur les choix techniques et challenger les spécifications lorsque nécessaire. Collaborer avec les autres squads (Product, AI, Data) sur les sujets transverses. Contribuer à la définition des priorités techniques avec le CTO, Product Owner de la squad. Stack techniqueLangages TypeScript (principal langage de développement) Python (utilisé par la squad IA, compréhension attendue) Backend Node.js API REST Cloud & Infrastructure AWS Scaleway Docker Ansible Pulumi (déploiement progressif de l'Infrastructure as Code) Bases de données & Messaging PostgreSQL Redis RabbitMQ CI/CD CircleCI GitHub Observabilité Datadog Grafana CloudWatch Outils Linear Slack Gather Notion AI Engineering Claude Code Codex Cursor

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Platform / DataOps Senior pour intervenir au sein d’un groupe international engagé dans une transformation ambitieuse de son écosystème Data & Analytics. Au sein d’une équipe Data transverse, vous participerez à la conception, l’évolution et l’industrialisation d’une plateforme Data Cloud moderne, destinée à centraliser et valoriser les données provenant de multiples systèmes métiers. Vous contribuerez à la mise en place de solutions robustes, scalables et sécurisées permettant de répondre aux enjeux de gouvernance, d’intégration et d’exploitation de la donnée. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Participer à l’architecture et à l’évolution de la plateforme Data ; Concevoir et industrialiser les pipelines de traitement et d’intégration de données ; Développer et optimiser les traitements de données à grande échelle sur Spark ; Mettre en œuvre les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, automatisation, monitoring, qualité des données) ; Contribuer à l’intégration des applications et des flux de données au sein du SI ; Collaborer avec les équipes Data Engineering, Architecture, BI et Métiers ; Participer à l’amélioration continue de la performance, de la fiabilité et de la sécurité de la plateforme. Environnement technique : Azure, Databricks, Spark/PySpark, Azure Data Factory, Azure DevOps, Data Lake, CI/CD, API & intégration de données. Nous recherchons un profil disposant d’au moins 6 ans d’expérience sur des environnements Data Cloud, avec une solide expertise Azure et Spark. Une expérience des sujets d’intégration de données et des plateformes iPaaS constitue un véritable atout. Une connaissance de MuleSoft serait particulièrement appréciée. Le poste nécessite une forte capacité à évoluer dans des environnements internationaux, à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels, ainsi qu’une bonne autonomie sur les problématiques de plateforme Data et d’industrialisation.

En tant que DevOps, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes OPS, DEV, QA et Release Management. Vous intégrerez une équipe dynamique et expérimentée, où vous contribuerez à la gestion, à l'amélioration continue et à la modernisation d'une plateforme e-commerce hébergée de manière hybride (On Premise + Cloud) et en lien avec des solutions partenaires. Vous aurez l'opportunité d'évoluer dans un environnement technique diversifié propice à l'initiative et à l’évolution. Profil : De formation supérieure en informatique, vous justifiez déjà d'une solide expérience sur un poste similaire de Devops/SRE d’au minimum 10 ans. Missions : · Maintenir en condition opérationnelle les infrastructures virtualisées en diagnostiquant les pannes et les dysfonctionnements · Configurer et dimensionner les plateformes en fonction des performances requises · Industrialiser les architectures cibles et automatiser la configuration des ressources techniques (CI / CD) · Implémenter et administrer les outils de supervision pour garantir la haute disponibilité des infrastructures · Participer à la modernisation et à l'amélioration continue de la plateforme e-commerce · Veiller à la sauvegarde des données, à la sécurité des accès et à la fiabilité des solutions déployées · Participer aux phases de validation technique lors des mises en production ou des évolutions · Maintenir à jour et enrichir la documentation technique Compétences requises : · Infrastructure: VMWare vsphere, Windows, Linux · Maitrise de Docker pour créer, gérer et déployer des conteneurs · Expérience en solution d'orchestration de conteneur : Kubernetes · De bonnes connaissances réseaux (protocoles, NLB F5, DNS, DHCP…) · Expertise en monitoring et logging (OpenTelemetry , Victoria Metrix, Grafana, Dynatrace) · Maitrise outils CI/CD (Azure Devops) · Maitrise en automatisation (Ansible) et en gestion des configurations IaC (Terraform, Terragrunt) · Maitrise des architectures microservices et de leur gestion · Compétences en scripting (powershell, python…) · Bonnes connaissances : Web server Microsoft IIS et Nginx, RabbitMQ, Active Directory, Vault Disponibilité de la plateforme 24/7 impliquant des astreintes techniques en rotation avec les membres de l’équipe.

Description détaillée Appel d’Offre – Consultant Data Analytics Engineer – Intégration/Modélisation/Restitution de données - Domaine Corporate Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.

En tant que Senior Ingénieur Snowflake, vous serez responsable de : Conception & Architecture Concevoir, modéliser et optimiser les architectures Data Warehouse / Data Lakehouse sous Snowflake. Définir la stratégie d’ingestion, de transformation et de stockage des données. Concevoir des pipelines data performants et sécurisés. Développement & Industrialisation Développer des flux de données (ETL/ELT) avec Snowflake, SQL, Python et outils d’intégration (DBT, Fivetran, Airflow…). Optimiser les performances des warehouses, requêtes SQL et processus de calcul. Mettre en place des environnements CI/CD pour les projets data. Sécurité & Gouvernance Implémenter les bonnes pratiques de sécurité : gestion des rôles, RBAC, chiffrement, monitoring, FinOps. Gérer la qualité des données, le catalogage et la gouvernance. Support & Collaboration Collaborer avec les équipes Data, IT, BI et Métier pour comprendre les besoins. Fournir support, documentation et bonnes pratiques. Participer à la veille technologique autour de la Data & du Cloud. Compétences techniques recherchées Indispensables Maîtrise de Snowflake (warehouses, compute, storage, performance, sécurité). Excellente maîtrise du SQL avancé. Expérience sur un cloud public (AWS, Azure ou GCP). Connaissance des architectures Data (DWH, Lakehouse, MPP, data pipelines). Appréciées DBT, Airflow, Fivetran, Matillion ou équivalents. Python pour la manipulation et l’automatisation. Outils BI (Power BI, Tableau, Looker…). Pratiques DevOps : Git, CI/CD, Terraform. Connaissances en IA / Machine Learning (bonus).

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Engineering, notre client recherche un Senior Data Engineer afin d'accompagner la conception, l'industrialisation et l'optimisation de ses plateformes de données sur Azure et Snowflake. 🎯 Vos missions : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et performants. • Participer à la mise en place et à l'évolution des architectures Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse. • Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code). • Concevoir et améliorer les pipelines CI/CD sous Azure DevOps. • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des traitements de données. • Accompagner les Data Engineers de l'équipe à travers du coaching, du partage de bonnes pratiques et des revues de code. • Participer à la gouvernance des données, à la gestion des métadonnées et à l'optimisation des coûts. • Collaborer étroitement avec les équipes métiers, Data Analysts, Data Scientists et IT. 🛠 Environnement technique : • Azure • Snowflake • Snowpark • dbt • Python • Azure Data Factory • Terraform • Azure DevOps • Git • PowerShell • Azure CLI • PowerDesigner