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

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

Notre client dans le secteur Réseaux et télécommunications recherche un/une Technical Manager Data & AI H/F Description de la mission : Fiche de poste – Technical Manager Data & AI Contexte et objectif de la mission Dans le cadre de l'intégration de l'Intelligence Artificielle au sein de l'entreprise, la mission consiste à définir et piloter la stratégie d'intégration de l'IA dans les processus opérationnels télécom, déployer les projets techniques associés, représenter l'expertise technique de l'entité lors des échanges groupe sur les thématiques AI, et encadrer techniquement une petite équipe. Le rôle est présenté comme un rôle de terrain et d'expertise technique. Missions principales 1. Stratégie & architecture IA • Analyser les processus opérationnels télécom existants et identifier les opportunités d'intégration de l'IA • Définir la roadmap technique IA adaptée aux enjeux métiers • Proposer des architectures robustes, scalables et sécurisées pour les solutions Data & AI • Assurer la cohérence entre les choix technologiques et les contraintes IT / CyberSecurity 2. Déploiement & implémentation de projets IA • Piloter techniquement l'implémentation des projets IA de bout en bout • Superviser et contribuer activement au développement des pipelines de données et des modèles IA • Mettre en place les pratiques MLOps pour industrialiser et maintenir les modèles en production • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des solutions déployées 3. Expertise IA générative & LLM • Concevoir et implémenter des solutions basées sur les LLM (Large Language Models) • Développer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) adaptées aux cas d'usage télécom • Évaluer et sélectionner les modèles et frameworks IA les plus pertinents • Assurer une veille technologique active sur l'IA générative et ses évolutions 4. Gestion de la donnée • Superviser la gouvernance, la qualité et la sécurité des données • Concevoir et optimiser les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition) • S'assurer de la conformité des pratiques data avec les réglementations en vigueur 5. Encadrement technique de l'équipe • Animer techniquement une équipe de 5 collaborateurs (data engineers / AI engineers) • Définir les priorités techniques et assurer le suivi des livrables • Monter en compétences l'équipe sur les technologies IA et data • Conduire les revues de code et valider les choix d'architecture 6. Représentation & échanges groupe • Participer aux comités techniques et stratégiques sur les thématiques AI • Présenter les avancées, les choix technologiques et les résultats des projets • Contribuer aux échanges de bonnes pratiques et aux synergies groupe sur l'IA Profil recherché Formation • Bac+5 en Informatique, Data Science, IA ou équivalent Expérience • Minimum 7 à 10 ans en IT, dont 3 à 5 ans sur des projets Data & AI • Habitude de travailler dans un contexte grand groupe / multi-entités appréciée Compétences techniques requises • IA générative : maîtrise des modèles génératifs tels que GPT, Mistral, LLaMA • LLM : fine-tuning, prompt engineering, évaluation de modèles • RAG : conception et déploiement d'architectures RAG • MLOps : MLflow, Kubeflow, DVC, CI/CD pour les modèles ML • Frameworks ML/DL : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, LangChain, LlamaIndex • Data engineering : conception de pipelines batch & streaming • Technologies data : Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt • Bases de données vectorielles : Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS • Architecture data : Data Lakehouse, Data Mesh, gouvernance des données • Cloud & infrastructure : maîtrise d'au moins un cloud provider parmi Azure, AWS ou GCP • Services managés AI/ML : Azure OpenAI, AWS SageMaker, Vertex AI • Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes • Développement : Python avancé, API REST, microservices • Ingénierie logicielle : DevOps, GitOps, revue de code, tests automatisés • Sécurité & conformité : cybersécurité appliquée aux systèmes IA, RGPD, AI Act, sécurisation des pipelines de données et des modèles Compétences comportementales • Leadership technique • Communication et capacité à vulgariser des sujets complexes • Autonomie dans la prise de décision technique • Pragmatisme et orientation résultats • Curiosité intellectuelle et veille technologique • Travail en équipe et partage de connaissances Indicateurs de succès • Livraison de la roadmap IA dans les délais définis • Nombre de cas d'usage IA déployés en production • Mesure de l'impact opérationnel des solutions IA sur les processus télécom • Niveau de maturité MLOps atteint par l'équipe • Qualité et régularité des contributions aux échanges groupe Informations complémentaires • Département : IT & CyberSecurity • Type de mission : terrain / expertise technique • Taille de l'équipe encadrée : 5 personnes • Secteur : télécommunications • La fiche de poste est susceptible d'évoluer en fonction des besoins du département et des orientations stratégiques du groupe Compétences / Qualités indispensables : Data & AI, LLM et IA générative, Architecture RAG, MLOps, Python, Leadership technique Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience dans le secteur Telecom, expérience en contexte grand groupe / multi-entitésInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Architecte Solution Urbanisation Data Senior au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte Au sein de la société de notre client dans un contexte multi domaines/clients (banque de détail, assurances, banque de marchés, asset management, etc.), vous êtes rattaché à l'équipe « Data4Ops », au sein du domaine d'expertise « Automatisation et Observabilité » Cette équipe a la charge de structurer les données dites « opérationnelles » , à savoir les données utiles à l'ensemble des métiers et équipes opérationnelles, en adéquation avec la stratégie Data (basée sur les principes/concepts Data Mesh) et en relation avec le PO Data4Ops et le PM (Product Manager) du domaine d'expertise. Vos missions La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l'essor de nos infrastructures et l'évolution des technologies associées, ou encore l'automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de données devenues très hétérogènes, dispersées et silotées du fait de l'organisation (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Prenant en compte ce cadre, vos missions seront plus spécifiquement : Faire un état des lieux et préparer l'évolution des data platform Concevoir le design de la solution technique permettant de manipuler les données (ingestion, flux, stockage, traitement) Définir le type de BDD permettant de stocker les données, selon le type de données, plus particulièrement données de type inventaire / référentiel technique Spécifier la modélisation des données dans la base (quelle donnée, quelle table, les relations, …) Définir les spécifications techniques et fonctionnelles.

Appel d'Offre – Directeur de stratégie Data / IA & Cloud1. ContexteDans un contexte de transformation accélérée autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, l'organisation souhaite définir et structurer une vision stratégique Data / AI à horizon 2027–2030. Cette trajectoire doit s'inscrire dans un cadre de cloud policy strict, intégrant les enjeux de conformité, de sécurité, de souveraineté des données et d'optimisation des coûts. L'environnement technologique repose sur des architectures cloud hybride et multi-cloud, nécessitant une forte capacité d'arbitrage et de cohérence globale. 2. Objectifs de la missionLe Directeur de stratégie Data / IA aura pour objectif de : Définir une vision cible Data & Intelligence Artificielle à 3–5 ans Aligner cette vision avec la stratégie cloud (cloud policy groupe) Structurer une trajectoire de transformation pragmatique et industrialisable Garantir la cohérence entre les initiatives Data, IA et les choix d'architecture cloud Apporter une vision d'architecte stratégique sur les modèles cloud hybrides et multi-cloud 3. Périmètre de la mission3.1 Architecture & Cloud StrategyDéfinition de principes d'architecture cloud (cloud governance, cloud policy, standards) Arbitrage des modèles multi-cloud vs hybride cloud selon les cas d'usage Définition des patterns d'architecture Data/IA sur cloud (lakehouse, data mesh, etc.) Contribution aux décisions d'urbanisation du SI