Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data Lake

🎯 Contexte de la mission Dans le cadre d’un vaste programme de transformation finance et digitalisation, notre client renforce son dispositif autour des sujets Data Model & Data Migration sur les périmètres : Performance Opérationnelle Finance Run des applications Finance (P2P et CRM) Programme Source-to-Pay Déploiement de Sirion (France & USA) Harmonisation des outils Migration et transformation des modèles de données Intégration future dans un référentiel MDM Projet S/4HANA Environnement international avec fort enjeu de coordination. 🚀 Missions principales Le Chef de Projet Data Migration sera responsable de la coordination et du pilotage des sujets liés au modèle de données et à la migration dans un environnement multi-outils. 📌 Pilotage Data Migration Définir et piloter la stratégie de migration des données Superviser la qualité, la transformation et la cohérence des données Garantir l’alignement avec les modèles cibles Anticiper l’intégration future dans le MDM 📌 Coordination transverse Mettre autour de la table les équipes métiers, IT et intégrateurs Animer les comités projets Arbitrer et prioriser les chantiers Assurer la cohérence entre P2P, CRM, Sirion et S/4HANA 📌 Programme & Outils Contribution au programme Nexus Pilotage data sur le périmètre Source-to-Pay Harmonisation des outils finance et procurement Compréhension des enjeux autour des outils de type StoS ⚠️ Le poste n’est pas orienté technique d’implémentation : → Pas de mise en place d’interfaces → Pas de déclenchement technique d’outils → Rôle orienté pilotage, coordination, gouvernance data 🧠 Profil recherché🎓 Expérience Minimum 8 ans d’expérience en gestion de projet data / transformation Expérience confirmée en migration de données dans des environnements complexes Expérience sur des programmes internationaux fortement structurants 💻 Compétences techniques Bonne connaissance de : SAP (idéalement S/4HANA) Coupa Environnements P2P / Source-to-Pay Connaissance de Tibco : un plus Compréhension des problématiques MDM Vision data model & gouvernance 🌍 Langues Anglais obligatoire

Dans le cadre de l’évolution et de l’industrialisation de sa plateforme Data multi-cloud, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Tech Lead Data senior . La mission s’inscrit au sein de la plateforme Data Groupe avec des enjeux forts de : Scalabilité Gouvernance et qualité des données Industrialisation des pipelines Fiabilité en production 🎯 Missions principales 🔹 Leadership technique Être le référent technique de la plateforme Data Définir et faire évoluer l’architecture Data Encadrer et accompagner les Data Engineers Participer aux choix technologiques et aux orientations stratégiques 🔹 Build – Industrialisation Concevoir et mettre en œuvre un Data Lake Définir, développer et automatiser les pipelines de données Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD Garantir la performance, la robustesse et la scalabilité 🔹 Run – MCO Assurer la supervision des traitements Gérer les incidents et optimiser les processus Maintenir les environnements techniques Automatiser les tâches récurrentes 🛠 Environnement technique☁ Cloud AWS (Redshift, RDS, Lambda, SQS, SNS, API Gateway…) GCP Contexte multi-cloud 💾 Data & Big Data SQL / NoSQL Data Warehouse Spark / Hadoop / HDFS Airflow ⚙ Dev / DevOps Python APIs (FastAPI / Flask) Docker Terraform GitLab CI/CD Linux

🎯 Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre du renforcement de la gouvernance et de la structuration du paysage data, nous recherchons un Data Manager Senior intervenant de manière transversale sur le domaine Customer et les autres domaines data. Le Data Manager joue un rôle clé d’interface entre les équipes métier, produit et techniques. Il garantit la cohérence, la standardisation et la qualité long terme des données tout en accompagnant la conception des data products. 🧩 Responsabilités principales1️⃣ Cadrage & Conception des Data Products Accompagner les équipes Customer dans le cadrage et la conception des data products. Apporter une forte compréhension fonctionnelle des processus Customer. Conseiller sur les choix de modélisation, la complexité, la faisabilité et les impacts transverses. Garantir l’alignement avec les standards data et l’architecture cible. 2️⃣ Gouvernance & Standards Data Définir, maintenir et promouvoir les standards de data management (règles de modélisation, conventions de nommage, documentation). Co-construire des guidelines et patterns lors de nouveaux cas d’usage. Assurer l’adoption et la cohérence des standards au sein du domaine Customer. Être référent sur la qualité de la documentation et les bonnes pratiques de gouvernance. 3️⃣ Urbanisation & Cohérence Transversale Assurer l’interopérabilité entre les domaines data. Identifier et corriger les duplications, chevauchements et fragmentations (notamment autour des concepts Customer). Fournir des recommandations pour simplifier et rationaliser le paysage data. Promouvoir la réutilisation, l’harmonisation et la qualité long terme des données. 4️⃣ Data Management Opérationnel Support aux activités continues de gestion des données. Maintien de la documentation, des modèles et des définitions de données. Coordination des parties prenantes. Mise en place et suivi des règles de qualité, contrôles et réconciliations.

Assurer la responsabilité technique, fonctionnelle et opérationnelle du Datalake AWS (CAP 2.0) et de l’écosystème BI du groupe. Piloter une équipe de développement internationale et garantir l’ingestion, la transformation, la qualité, la gouvernance et la mise à disposition fiable des données pour les équipes et systèmes consommateurs. => Pilotage technique du Datalake AWS CAP 2.0 Ingestion et transformation des données Gouvernance, qualité et bonnes pratiques Management de projets et méthodologies BI, reporting & outils analytiques TMA, incidents et opérations Monitoring, FinOps & optimisation Profil & atouts clés : ▪Expérience de projets technique au sein d’environnements complexes (minimum 5 ans) ▪Capacité à piloter une équipe de développement internationale ▪Capacité à challenger les développements, à solutionner les problématiques rencontrées ▪Solide expertise Cloud AWS et architectures data modernes ▪Maîtrise des concepts de Data Mesh et des bonnes pratiques de gouvernance ▪Vision globale : technique, fonctionnelle, projet, qualité, budget ▪Capacité à structurer, documenter, rationaliser et optimiser les environnements data ▪Aptitude à la synthèse et à la communication claire avec les équipes techniques et métiers ▪Approche orientée performance, fiabilité et amélioration continue ▪Anglais lu, écrit, parlé

Data Architect ETL, Spark, Kafka; BI, dashboards; SQL/NoSQL, Data Lake, Data Warehouse, BPMN - Maîtrise des formalismes de modélisation (BPMN, modèles conceptuels et logiques de données) - Réalise les études de cadrage pour l’architecture Data en s’appuyant sur une expertise des technologies clés - Stockage (SQL/NoSQL, Data Lake, Data Warehouse) - Traitement (ETL, Spark, Kafka) - Restitution (BI, dashboards) - Exploration et référentiels (catalogues, gouvernance) Télétravail : 3 jours max par semaine

Data Engineer Senior afin d’accompagner la conception, l’industrialisation et l’évolution de ses solutions data. Le prestataire interviendra sur les sujets d’architecture, de modélisation, d’optimisation des pipelines et contribuera activement à la stratégie Lakehouse de l’entreprise. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle. Mettre en œuvre des flux batch , streaming et ingestion via API . Structurer les transformations selon un modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold). Développer et industrialiser les pipelines via DBT , Spark et Iceberg . Contribuer à l’évolution de l’architecture Lakehouse de l’entreprise. Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement cloud (AWS ou équivalent). Orchestrer les workflows ETL/ELT via Airflow . Mettre en œuvre l’ Infrastructure as Code ( Terraform ). Exécuter les traitements dans des environnements conteneurisés ( Docker , Kubernetes ). Garantir la disponibilité, la supervision et l’observabilité des traitements. Participer à la gestion des incidents et à l’amélioration continue. Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données (tests, validation, contrôles automatisés). Documenter les architectures, pipelines et règles métier. Garantir la conformité des flux, notamment dans le cadre RGPD .

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Architecte Data AWS (H/F) à Lyon, France. Contexte : Dans le cadre d’un programme de transformation Data, nous souhaitons consolider son socle data autour d’une architecture cible fiable, évolutive et sécurisée. L’architecte data interviendra en support de l'équipe existante, en assurer la validation technique et fonctionnelle, et mettre en œuvre les mesures de sécurité nécessaires. Les missions attendues par le Architecte Data AWS (H/F) : Sous la responsabilité du responsable de centre d'expertise Data, il aura en charge de : Valider, sécuriser et faire évoluer l’architecture technique de la plateforme Data (Data Lake, Data Mesh, Data Warehouse) en intégrant les exigences de sécurité Garantir la cohérence, la robustesse et la sécurité des flux de données entre les différents systèmes. Accompagner les équipes projets dans le choix et l’implémentation des solutions techniques. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues. Collaborer avec les architectes, le RSSI, DPO et équipes cybersécurité pour intégrer les contrôles nécessaires. Assurer la traçabilité des décisions et la documentation des choix techniques. Partager sur des solutions et architectures mises en œuvre chez d'autres clients. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues. Environnement technique : Architecture et modélisation : Conception de modèles de données (relationnels, NoSQL, dimensionnels, etc.). Maîtrise des architectures Data Warehouse, Data Lake et Data Mesh. Base de données : Expertise en systèmes de gestion de bases de données SQL, NoSQL et notamment PostgreSQL, Snowflake, ElasticSearch et DuckDB Cloud Computing : Connaissance approfondie des services de données des fournisseurs Cloud et notamment AWS Langages et technologies : Intégration & Flux : Apache Nifi ; Transport & Temps Réel : Apache Kafka ; Visualisation (BI) & Reporting : Apache Superset Gouvernance Data : Définition des politiques, des standards et des normes pour garantir la qualité, l'intégrité et la gestion du cycle de vie des données. Sécurité : Connaissance des principes de cybersécurité et maîtrise de la réglementation sur la protection des données (notamment le RGPD). Approche Secure by design (chiffrement, gestion des accès, observabilité, supervision).

Contexte et enjeux Notre client en assurance s’est engagé dans un projet stratégique majeur visant à accélérer et industrialiser le déploiement des cas d’usage de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et LLM). Ce programme ambitieux repose sur la mise en œuvre de socles technologiques robustes, sécurisés et scalables : MLOps LLMOps Environnements Python industrialisés L’objectif est de fournir une plateforme mutualisée et standardisée permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, utilisable par l’ensemble des équipes Data & IA du client. Dans ce cadre, notre client en assurance recherche un Consultant expert pour prendre en charge la gestion et l’animation de l’équipe dédiée à la plateforme MLOps . Ce rôle est stratégique pour la réussite du projet et la pérennisation des socles en mode RUN. Responsabilités principales 1. Management et animation de l’équipe MLOps Structurer et encadrer l’équipe MLOps (MLOps Engineers, Data Engineers, etc.) Définir les rôles et responsabilités Organiser et planifier les activités, répartir les charges et suivre l’avancement Mettre en place et animer les rituels agiles (daily stand-ups, sprint reviews, rétrospectives) Favoriser la montée en compétences et la diffusion des bonnes pratiques 2. Pilotage technique de la plateforme MLOps / LLMOps Définir l’architecture technique de la plateforme en collaboration avec les architectes et les équipes Data & IA Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps / LLMOps pertinents Garantir la disponibilité, la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme Assurer la conformité aux normes de sécurité, de gouvernance des données et de réglementation (RGPD) Définir, suivre et analyser les KPIs de la plateforme et des modèles déployés 3. Delivery du socle MLOps et des cas d’usage Garantir le déploiement des composants du socle MLOps industriel , en lien avec l’ensemble des parties prenantes DSI Organiser la réintégration des cas d’usage déjà en production dans le nouveau socle (compatibilité ascendante) Piloter le déploiement et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, en autonomie et en coordination avec la DSI Accompagner l’industrialisation et la mise en production des cas d’usage IA 4. Roadmap, gouvernance et pilotage Définir et mettre en œuvre la roadmap MLOps / LLMOps , en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA Piloter un portefeuille de projets techniques Gérer les budgets et l’allocation des ressources Animer les instances de pilotage (Comité Projet, Comité de Pilotage) S’appuyer sur les outils de suivi : SCIFORMA (planning et suivi budgétaire), JIRA (suivi des tâches) 5. Communication et coordination Interagir avec les équipes Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Opérations Présenter l’avancement et les résultats aux parties prenantes internes (direction, métiers) Animer des ateliers de partage de connaissances et de bonnes pratiques Accompagner l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA Livrables attendus Organisation cible et plan de charge de l’équipe MLOps Roadmap détaillée de la plateforme MLOps / LLMOps Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’activité et tableaux de bord de suivi Propositions d’architecture et de choix technologiques Processus et procédures MLOps / LLMOps formalisés Supports de formation et de sensibilisation

Nous recherchons un Senior Data Engineer / Data Analyst pour intervenir sur des solutions dédiées à l’analyse et à l’optimisation des performances média. Le poste s’inscrit au sein d’une équipe pluridisciplinaire et dynamique composée notamment de Tech Lead, Développeurs Full Stack, Data Scientists, Product Owner et QA. L’une des applications principales, One Creative , a pour objectif d’offrir une vision globale de la performance et de l’optimisation des assets media , depuis la stratégie globale jusqu’à l’activation locale. Missions principales1. Data Engineering & Pipelines Développer et maintenir les data pipelines alimentant les applications data. Gérer le sourcing des données depuis le Data Lake (BigQuery) . Automatiser le téléchargement d’assets vidéo via les APIs des plateformes social media . Intégrer les données issues de l’application interne Augmented DAM (analyse créative). Mettre en place et optimiser les processus d’IA (embedding, clustering). Transformer les données brutes du Data Lake en tables optimisées pour l’application One Creative (fusion des KPIs de performance, métadonnées, données créatives). 2. Backend & Architecture Optimiser le déploiement du backend sur GCP . Participer à la modernisation des briques techniques (thumbnail, product detection, encoder). Contribuer à l’ optimisation de la chaîne CI/CD . Travailler sur la migration du backend de l’application Augmented DAM . 3. Data Quality & Monitoring Développer des premières briques de monitoring des données (assets, KPIs). Assurer la qualité et la cohérence des données consolidées par rapport aux sources. Participer au développement des métriques de monitoring des KPIs de l’application . 4. Analyse de données & Insights Développer des requêtes SQL pour exploiter les données du Data Lake selon les besoins métier. Analyser et croiser les données afin de produire des insights et benchmarks (ex : types de créatifs générant le plus de performance). Collaborer avec le Data Business Owner pour définir et structurer les besoins data. 5. Documentation & Qualité du code Documenter les datasets et schémas de données issus du Data Lake. Améliorer la qualité de la codebase Python via l’ajout de tests unitaires et d’intégration. Contribuer aux bonnes pratiques de développement et de gouvernance des données. Compétences techniques Excellente maîtrise de Python et SQL Expérience avec BigQuery ou data warehouse cloud Connaissance des architectures data pipelines Expérience avec APIs et ingestion de données externes Bonnes pratiques CI/CD, tests et qualité du code Connaissance des problématiques data quality et monitoring

Bonjour, Nous cherchons pour notre client un Data Engineer Experimenté/Senior . Site : Saint-Denis ; 2/3 jours/semaine obligatoire sur site TJM : 500 euros Date de démarrage : 01/04/2026 Date de fin : 31/12/2028 Contexte: Nous recherchons un Data Engineer Expérimenté/Senior spécialisé en environnement Big Data OnPremise pour notre client. Dans le cadre de l’exploitation, du maintien en conditions opérationnelles et des évolutions du Data Lake OnPremise (DataStore). Le collaborateur s’intégrera dans une équipe de 14 développeurs et contribuera également aux travaux liés à la migration progressive du Data Lake vers GCP. Missions : Exploitation et maintenance des traitements Big Data : supervision, intégration des données, contrôle qualité. Développements et évolutions sur les pipelines existants (Spark, Kafka, NIFI). Optimisation des performances et maintien des services DataStore. Gestion des incidents niveau 3 : diagnostic, correction, suivi JIRA/ITZMI. Participation aux évolutions applicatives, aux travaux transverses et aux actions préparatoires à la migration Cloud.

Contexte: Nous recherchons un Data Engineer Expérimenté/Senior spécialisé en environnement Big Data OnPremise pour une mission dans le cadre de l'exploitation, du maintien en conditions opérationnelles et des évolutions du Data Lake OnPremise (DataStore). Le collaborateur s'intégrera dans une équipe de 14 développeurs et contribuera également aux travaux liés à la migration progressive du Data Lake vers GCP. Missions : Exploitation et maintenance des traitements Big Data : supervision, intégration des données, contrôle qualité. Développements et évolutions sur les pipelines existants (Spark, Kafka, NIFI). Optimisation des performances et maintien des services DataStore. Gestion des incidents niveau 3 : diagnostic, correction, suivi JIRA/ITZMI. Participation aux évolutions applicatives, aux travaux transverses et aux actions préparatoires à la migration Cloud. Profil : Data Engineer Tech Lead Compétences techniques requises : Spark Kafka NIFI HDFS HBase Airflow Python SQL Technologies complémentaires : Java Scala BigQuery

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Contexte : Définition des besoins assistance au design / rédaction TAD (functional/Non Functional) Accompagner les squads projets dans la mise en place d’architectures data sécurisées et scalables sur Azure Collaborer avec les architectes data, sécurité, entreprise et les DevOps dans chaque squad. Garantir la bonne intégration et l’usage des composants Azure liés à la data. Assurer l’isolation, la sécurisation et le bon routage des accès aux données. Compétences attendues : Expertise Cloud Azure (Infrastructure), notamment : Azure Data Factory Azure Databricks Azure Data Lake Storage Azure Synapse Analytics Connaissances approfondies des problématiques d’architecture sécurisée, d’accès aux données, et de segmentation des environnements. Expérience dans l’intégration Power BI avec des ressources Azure (via Data Gateway, par exemple). Capacité à travailler en environnement agile multi-squad Périmètre technique : Ingestion de données depuis différentes sources (bases relationnelles, fichiers, APIs). Stockage des données dans un Data Lake et modélisation dans un Data Warehouse. Orchestration et transformation via Azure Data Factory et Databricks, intégration potentielle de modèles Machine Learning. Mise en place de pipelines ELT : structuration des données pour les rendre exploitables par les métiers. Restitution des données via Power BI (connexion entre Power BI SaaS et bases PaaS via Data Gateway)

L’objectif principal est la conception et la mise en œuvre d’un Data Lake moderne sur GCP , basé sur une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) et s’appuyant sur Apache Iceberg , avec la capacité de détacher une brique autonome pour certains clients manipulant des données sensibles. Missions principalesArchitecture & Data Platform Concevoir et mettre en place un Data Lake sur GCP basé sur Apache Iceberg Définir et implémenter une architecture Médaillon (ingestion, transformation, exposition) Participer aux choix d’architecture pour une brique data autonome dédiée aux données sensibles Contribuer à l’ internalisation de la plateforme data (design, outillage, bonnes pratiques) Data Engineering Développer des pipelines d’ingestion pour : Données capteurs issues de drones Données tabulaires associées Gérer des pics de charge importants (jusqu’à 10 Go ingérés simultanément) Garantir la disponibilité rapide des données après les vols d’essai Mettre en place des contrôles de qualité, traçabilité et gouvernance des données Data & Analytics Préparer les données pour des cas d’usage de maintenance prédictive Optimiser les performances de lecture et d’écriture (partitionnement, schéma, versioning) Collaborer avec les équipes data science / métier Sécurité & conformité Travailler dans un contexte habilitable (données sensibles, clients spécifiques) Appliquer les contraintes de sécurité et de cloisonnement des données

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Architecte Data / Cloud Senior (Expert)🎯 Contexte & Enjeux Dans le cadre de la transformation de notre client (Secteur d' Assurance) vers un Système d’Information Data Centric , nous recherchons un(e) Architecte Data / Cloud Senior capable d’accompagner la modernisation de notre infrastructure Data On-Premise et Cloud. Cette transformation stratégique vise à bâtir un SI : Agile Évolutif Résilient Orienté données Aligné avec nos enjeux long terme L’expert(e) interviendra en transverse auprès des équipes MOA, Techlead, Développeurs et DBA afin de garantir une intégration fluide des architectures Data modernes. 🎯 Objectifs de la mission Évaluer l’architecture existante et recommander les meilleures pratiques Data / Cloud Concevoir et mettre en œuvre une architecture Data Centric robuste et scalable Définir et implémenter les patterns Data (Batch, Streaming, Event-driven, Microservices data, etc.) Assurer l’intégration cohérente des environnements On-Premise et Cloud Accompagner les équipes internes (MOA, Tech, DBA) Garantir la sécurité, la gouvernance et la performance des données Assurer le transfert de compétences Produire une documentation complète (HLD, LLD, DAT, schémas d’architecture) 📦 Livrables attendus Dossier d’architecture cible (HLD/LLD) Schémas d’urbanisation Data Blueprint Data/Cloud (multi-cloud / hybrid) Recommandations techniques formalisées Plan de migration On-Premise → Cloud Documentation des pipelines Data Guide de bonnes pratiques Support aux équipes techniques Plan de gouvernance et sécurité des données 🛠 Responsabilités principales Définir l’architecture Data (Batch & Streaming) Mettre en œuvre des pipelines temps réel (Kafka, Spark Streaming, Beam) Concevoir des architectures multi-cloud (AWS, GCP, Azure, Oracle Cloud) Intégrer les solutions NoSQL (CouchDB, MongoDB) Concevoir des architectures sécurisées (Keycloak, IAM, RBAC) Superviser les choix techniques liés aux bases Oracle Accompagner l’industrialisation sous OpenShift Garantir la performance, la scalabilité et la résilience 👤 PROFIL RECHERCHÉ🎓 Formation Bac+5 (Ingénieur / Master en Informatique / Data / Cloud) Minimum 8 à 10 ans d’expérience dont plusieurs années en architecture Data