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Contexte du poste Nous recherchons un Architecte Plateforme Data Senior afin d’accompagner notre client dans la sécurisation et la résilience de sa plateforme Data Groupe. Au sein d’une équipe dédiée aux technologies Data et Big Data, vous interviendrez sur la définition et la mise en œuvre d’une stratégie de sauvegarde et de reprise d’activité couvrant l’ensemble du socle technique. Vous évoluerez dans un environnement cloud complexe reposant notamment sur AWS, Databricks, Power BI, GitLab CI et Okta, avec des enjeux forts de sécurité, de continuité d’activité et de conformité. Missions principales Définir la stratégie globale de sauvegarde et de reprise d’activité (PRA) de la plateforme Data Identifier les composants critiques à sécuriser au sein des environnements AWS et Databricks Concevoir des scénarios de reprise garantissant les objectifs RPO/RTO Définir les mécanismes de protection face aux incidents majeurs : perte de données, cryptolocker, corruption des métadonnées ou des droits d’accès Participer à la sécurisation des architectures multi-régions AWS Définir les stratégies de sauvegarde et de restauration autour d’Unity Catalog et des environnements Databricks Accompagner la sécurisation des mécanismes d’authentification et de gestion des identités (Okta, Entra ID) Collaborer avec les équipes Cloud, Data et Sécurité afin de définir les responsabilités et les plans d’action Produire la documentation d’architecture, les procédures de reprise et les recommandations techniques Être force de proposition sur les évolutions du socle Data et les bonnes pratiques de résilience

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à la recherche d'un Data Analyst RUN sénior, Objectifs de la mission : Assurer la prise en charge des incidents et demandes utilisateurs Data/BI Garantir la continuité de service et la qualité des données Identifier rapidement les causes racines des incidents (rapport, dataset, pipeline, source) Améliorer la performance du RUN via une démarche d’amélioration continue Réduire les incidents récurrents via des dispositifs de monitoring et DQM Fluidifier la gestion des tickets et la priorisation Périmètre d’intervention : Analyse et qualification des incidents : Power BI, Databricks, vues, datasets, pipelines, ... Diagnostic des anomalies sur des flux data multi-systèmes Identification de la root cause et mise en œuvre des actions correctives Coordination avec les équipes Data, Data Platform et projets Gestion et priorisation des tickets > incidents vs demandes Communication auprès des utilisateurs > vulgarisation des sujets techniques Identification des récurrences et proposition d’actions d’amélioration Mise en place ou renforcement des dispositifs de contrôle : DQM, monitoring Livrables types attendus : Suivi et résolution des incidents avec traçabilité Analyses de root cause documentées Reporting de l’activité RUN (tickets, priorisation, SLA) Recommandations d’amélioration continue Mise en place ou optimisation de dispositifs de monitoring et DQM Documentation des bonnes pratiques de support

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

Nous recherchons un Ingénieur de production spécialisé autour du cloud AZURE pour intervenir chez l’un de nos clients grand groupe. Principales activités : · Création ou mise à jour des environnements cloud & on premise · Gestion de l’intégration, d’installation, de la mise à jour et de l’exploitation applicative dans le cadre des évolutions et des projets, · Expertise Data : Administration des plateformes Dataiku/Databricks couplées au cloud Azure · Migration des applications vers le cloud privé et utilisation de kubernetes · Gestion des chaînes de déploiements via Ansible Tower, Gitlab CI/CD, Jenkins,… · Participation au diagnostic et à la résolution des incidents Opérations en HNO et Astreintes.

Dans le cadre de la migration du produit Shine vers la Global Data Platform , le client recherche un Chef de Projet opérationnel / Stream Lead Migration capable de piloter un programme data complexe, multi-entités et international. Le projet consiste à migrer les usages existants autour de Shine vers un nouvel écosystème data cible s’appuyant notamment sur Databricks , Microsoft Fabric , un semantic model et Power BI . La mission s’inscrit dans un programme d’environ 2 ans , avec une forte exposition aux équipes , Microsoft et aux différentes entités AXA concernées. Le périmètre couvre environ 8 entités du client à accompagner dans leur trajectoire de migration, avec des contraintes différentes selon les pays, les organisations, les usages métier, les niveaux de maturité data et les dépendances techniques. Le consultant devra être capable de gérer plusieurs entités en parallèle, de structurer les vagues de migration, de suivre l’avancement, de sécuriser les jalons et de remonter les points d’alerte auprès du management. Le rôle attendu est très opérationnel. Il ne s’agit pas uniquement d’un pilotage planning, mais d’un véritable rôle de coordination terrain entre les équipes techniques, les métiers, les entités et Microsoft. Le consultant devra comprendre les enjeux techniques liés à la migration Databricks vers Microsoft Fabric , être capable d’échanger avec les équipes data, de challenger les informations remontées, d’identifier les risques, de prioriser les actions et de s’assurer que les waves de migration sont correctement préparées et exécutées. Une première phase de test de migration est prévue, avec environ 3 à 4 use cases à migrer afin de valider le timing, la méthode, les dépendances et la robustesse du processus. Le profil devra contribuer à la préparation de ces tests, au suivi des résultats, à l’ajustement du planning et à la structuration du processus de migration pour les vagues suivantes. La mission implique également une forte dimension de reporting et de communication. Le consultant devra produire des points d’avancement réguliers, mettre à jour les supports de pilotage, identifier les points noirs, formaliser les risques et assurer une communication claire auprès de la direction projet. Un reporting sera notamment attendu auprès du management, avec un suivi précis des jalons, des arbitrages et des éventuels blocages. Le contexte est exigeant : les flux à migrer sont complexes, les dépendances nombreuses et certaines périodes de freeze data d’une dizaine de jours devront être anticipées et coordonnées. Le consultant devra donc faire preuve de leadership, de méthode, de rigueur et d’une bonne capacité à négocier avec les différentes parties prenantes pour tenir les engagements projet.

Au sein d’un pôle Big Data dynamique, vous interviendrez sur une suite d’applications produisant des indicateurs stratégiques au quotidien : ✅ Développement & maintenance d’applications Big Data ✅ Traitement et mise en qualité des données (Python / PySpark / SQL) ✅ Conception et production de KPI via datamarts ✅ Optimisation des algorithmes et des performances ✅ Participation aux évolutions (nouveaux use cases, migration plateforme) ✅ Réalisation des tests (unitaires & intégration) 🧪 ✅ Documentation technique & échanges avec les équipes métiers

Missions : Mettre en œuvre de nouveaux cas d’usage Cartographier les données et les flux de données Développer des pipelines d’analyse et de traitement des données Industrialiser les flux de données ainsi que leur visualisation via des tableaux de bord et des reportings Réaliser des tests unitaires et des tests d’intégration Avantages Évolution de carrière structurée – chez Reply, nous encourageons le développement professionnel et fournissons les outils et l’accompagnement nécessaire pour acquérir des compétences techniques et managériales Rémunération compétitive Programmes de certification pour soutenir votre évolution de carrière Environnement de travail diversifié et dynamique – vous serez entouré(e) de collègues partageant votre passion pour la technologie Opportunités de participer à des Hackathons, Code Challenges et Lab Camps, ainsi que de partager et diffuser les connaissances au sein de l’équipe Data Reply

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients parisiens, je suis à la recherche d'un développeur AAzure Databricks en pré-embauche. La mission : En tant que Développeur / Data Engineer Azure Databricks, vous intervenez au cœur de la Data Factory Entegra pour concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données critiques du groupe. Vous travaillez en étroite collaboration avec : Le Head of Data, le Tech Lead Data, les équipes métiers et IT locales (France, UK, IT, ES, NL…), & les équipes partenaires. Responsabilités principales : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Azure Databricks (PySpark, Delta Lake) Mettre en œuvre les chaînes d’ingestion, transformation et exposition des données (Bronze / Silver / Gold) Participer à l’industrialisation des traitements data (qualité, monitoring, performance, reprise sur incident) Contribuer à la structuration du socle Data Factory et aux bonnes pratiques de développement Documenter les développements et garantir la qualité du code et la maintenabilité. Travailler avec les équipes régionales pour : Comprendre les besoins fonctionnels, Accompagner la montée en compétences, Assurer le transfert de connaissances, Intervenir dans un contexte international, avec une forte dimension métier et “customer facing”.

Data Engineer orienté RUN / Responsable d'application au Datalab : * Assure et coordonne les activités de maintenance corrective et évolutive des applications* dont il est responsable. * Il est responsable de la qualité de service délivrée dans le respect des contrats (support, qualité, sécurité, …) vis-à-vis des entités métiers en s’appuyant sur les équipes transverses. * Il est aussi le garant du maintien des connaissances fonctionnelles et techniques nécessaires à la pérennité de l’application. * Il est en interface avec le métier et répond aux demandes d’évolution ou des projets en lien avec le Responsable SI Métier et le Chef de Projet. (*) On entend par « applications » : les programmes, les données, les paramétrages, les services exposés (API), les infrastructures techniques et les interfaces/flux inter applicatifs.

Au sein de la Direction des Systèmes d’Informations Mutualisés, vous rejoindrez le Train DATA, en charge des projets BI et Data pour l’ensemble des enseignes et des fonctions d’appui du client En tant que QA doté de compétences en analyse de données, vous intégrerez le pôle Qualité Data et serez rattaché à la squad Équipement de la Maison. Votre rôle consistera à préparer et exécuter les cas de tests, constituer les jeux de données nécessaires, assurer le suivi des défauts identifiés et contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données. Le Data Lab fonctionne en organisation agile et réunit des équipes pluridisciplinaires favorisant la collaboration et l’autonomie. Vous travaillerez avec des rituels agiles, cadrés, trimestriels et des cycles de réalisation de 3 semaines (sprint planning, affinage, sprint review et daily meeting). Vos missions : Participer aux ateliers/rituels agiles Réaliser la stratégie de test Identifier et réceptionner les environnements de test Analyser et évaluer les cas d'usage/User Story Rédiger les plans de test, identifier les prérequis et spécifier les jeux de données Exécuter les cas de tests Créer et suivre les défauts avec les différentes parties prenantes Maintien du référentiel de test Réaliser le PV de recette Présentation des sujets en CAB pour passage en production Une expérience/compétence dans le retail serait un plus. En plus du test fonctionnel, vous serez amené à effectuer des tests d’intégration 2 à 2, des tests de bout en bout ainsi que des tests de surface dans un contexte Data. J’accorde une importance particulière à l’amélioration continue, un principe clé de l’agilité, afin de progresser en permanence et de gagner en efficacité. Compétences techniques Méthodologie de tests - Confirmé - Important Test technico fonctionnels/tests d'intégration - Confirmé - Important DataBricks - Confirmé - Important Environnement azure microsoft - Confirmé - Important Savoir Faire : Expérience minimum de 4 ans en tant que QA avec des compétences de data analyste Profil technico fonctionnel SQL Server JIRA/XRAY Environnement Microsoft azure Databricks Utilisation de l'IA dans les tests (Génie Code) Outils de reporting Power BI, Microstratégy Savoir Etre : Collaboratif Entraide Force de proposition Implication/Engagement Amélioration Continue Communication fluide Qualité organisationnelle

Concevoir et implémenter des pipelines de données robustes et évolutifs Optimiser les performances et la rentabilité (optimisation des requêtes, clustering, stratégies de stockage) Implémenter des pipelines CI/CD et des frameworks d'observabilité pour améliorer la fiabilité des données Collaborer étroitement avec les architectes et les parties prenantes métiers pour s'aligner sur les objectifs stratégiques Promouvoir les bonnes pratiques en matière de gouvernance, sécurité et conformité des données Encadrer les ingénieurs et contribuer aux bonnes pratiques et aux normes d'ingénierie Assurer le support des environnements de production, résoudre les problèmes et effectuer des analyses de causes profondes Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme de données

Nous recherchons un expert Collibra technico-fonctionnel avec plus de 15 ans d'expérience dans le cadre d'une mission au forfait avec engagement de résultat sur une période de 5 mois. Dans un contexte groupe avec un socle Data existant, une dizaine de direction métiers et un outil Collibra mise en place. Certifications requises Certification Collibra Certification Agile / Scrum Certification RGPD / CNIL Profil recherché Expérience (15 ans d'expériences minimum) Minimum 10 ans d’expérience data Minimum 4 ans en Data Governance Expérience significative sur Collibra (implémentation et exploitation) Mise en place de workflows automatisés (au moins 2) Expérience d’intégration avec des SI (connecteurs, APIs…) Compétences techniques Collibra (configuration, workflows, administration) Data Governance & Data Catalog Data Engineering / BI / Data Management Environnements : Databricks, AWS, outils de metadata (Collate…) Méthodologies Agile (Scrum) Certifications requises Certification Collibra Certification Agile / Scrum Certification RGPD / CNIL Soft skills Autonomie et rigueur Capacité d’analyse et de proposition Excellentes compétences en communication Capacité à interagir avec des profils techniques et métiers Organisation & environnement Encadrement : Product Owner Data Catalog Interaction avec équipes Data (DSI, Data Factory) Mode de travail hybride : Non négociable 3 jours/semaine sur site (Paris) 2 jours/semaine en télétravail Entretien technique en présentiel à Paris Modalités Mission au forfait avec engagement de résultat Suivi mensuel via livrables et compte-rendu d’activité Validation régulière en COPIL

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un ML Engineer spécialisé en modèles LLM multimodaux et fine-tuning pour l'audiovisuel Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MLE/5344-6 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur l'adaptation et le fine-tuning de modèles open-source multimodaux pour des cas d'usage audiovisuels, leur industrialisation et leur mise en production, ainsi que leur intégration dans l'écosystème média existant. Activités principales Identifier, adapter et fine-tuner des modèles open-source (vision, audio, parole, texte) pour des cas d'usage audiovisuels spécifiques. Implémenter des stratégies avancées d'interaction et d'optimisation (prompt-engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), LoRA/distillation, quantization, pruning) pour maximiser précision, latence et pertinence éditoriale. Architecturer des pipelines multimodaux end-to-end fusionnant vidéo, audio, images et texte pour enrichir les métadonnées, optimiser l'indexation et automatiser les workflows de production. Établir des métriques d'évaluation, benchmarker et itérer sur les systèmes d'IA via des KPIs techniques et business clairement définis. Concevoir et déployer des solutions multimodales cross-data et cross-modality pour étendre les capacités prédictives et génératives des modèles. Administrer et optimiser l'infrastructure technique nécessaire au déploiement, monitoring et ajustement des modèles en production (clusters GPU/TPU, gateway d'inférence, scaling policies). Orchestrer l'intégration des services IA dans l'écosystème média existant (MAM/PAM, NRCS, chaînes de transcription, pipelines de distribution, systèmes d'information logiciels SI) en collaboration avec product owners et tech leads. Structurer, enrichir et valider les datasets audiovisuels en garantissant leur alignement avec les exigences éditoriales, culturelles et éthiques. Instrumenter, mesurer et raffiner les modèles en conditions opérationnelles (accuracy, fairness, explainability, pertinence culturelle, empreinte carbone). Coordonner avec les équipes pluridisciplinaires l'alignement des solutions IA avec les objectifs stratégiques et le cadre réglementaire (RGPD, AI Act). Élaborer et maintenir une documentation technique exhaustive assurant la transmissibilité des connaissances.

Étude de refonte du backbone data & modernisation des plateformes décisionnelles 🏢 Contexte Dans un environnement data à forte volumétrie, comparable à des secteurs comme les télécoms, banques, assurance ou l’e-commerce, notre Client souhaite engager une réflexion stratégique sur l’évolution de son architecture data . L’architecture actuelle, conçue en 2018, repose sur des technologies éprouvées mais nécessite aujourd’hui une évolution pour répondre aux enjeux de performance, de scalabilité et de nouveaux usages . 🏗️ Stack technique actuelle ETL : IBM InfoSphere DataStage Base de données : Oracle Exadata Restitution : IBM Cognos Analytics + applications .NET Architecture globale : mise en place en 2018 🎯 Enjeux business Définir une trajectoire d’évolution du backbone data Structurer une roadmap de transformation autour de l’évolution des outils ETL Accompagner le développement de nouveaux usages data (API, microservices, etc.) Moderniser l’écosystème décisionnel et analytique 🎯 Objectifs de la mission Piloter et réaliser, en autonomie, une étude d’architecture complète sur une durée inférieure à 3 mois, visant à : Diagnostiquer les limites de l’architecture actuelle et identifier les besoins de performance Concevoir une architecture cible moderne, scalable et performante Définir une stratégie de transformation technologique Identifier et structurer les nouveaux usages autour de la donnée (API, microservices…) Élaborer une roadmap de transformation avec estimation des impacts (coûts, risques, organisation) 📦 Livrables attendus Diagnostic technique Audit complet de l’architecture existante, identification des limites, des forces et des axes d’amélioration Cahier des charges cible Recommandations argumentées, définition de l’architecture cible et des choix technologiques Roadmap de transformation Planning de transformation, estimation budgétaire et analyse des risques Présentation exécutive Synthèse stratégique et recommandations à destination de la direction 📌 Livrables détaillés Cartographie applicative et technique actualisée Analyse comparative des solutions alternatives ETL Architecture cible (logique et physique) documentée Estimation budgétaire et planning de transformation Matrice des risques et plans de mitigation

Bonjour, pour le compte de notre client du secteur de l'energie. Nous somme à expert technique BI.. Il est attendu qu’il maîtrise les socles Databricks et PowerBI. Databricks (Spark, Delta Lake, pipelines, optimisation) ETL / Data Engineering (Python, SQL, pipelines de données) un niveau avancé sur les technos suivante ; PowerBI (modélisation, DAX, déploiement) Modélisation de données BI / architecture de la donnée Veille & vision de l'évolution du marché BI (analytique agentique, BI conversationnelle) Pratiques Agile / Scrum (Jira, Confluence) et un niveau confirmé sur : Azure (Synapse, Data Factory, Storage) Outillage agentique IA & GenAI appliqués à la donnée (talk to your data, GenBI, agents data)

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Scientist spécialisé en Machine Learning et Deep Learning Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence DSC/5344-5 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur le développement de modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs, et la mise en production d'algorithmes d'IA adaptés aux besoins métier. Activités principales Analyser et exploiter des données structurées et non structurées pour développer des modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs. Créer et optimiser des algorithmes d'IA adaptés aux besoins business (recommandation, classification, segmentation, génération, analyse multimodale). Collaborer avec les équipes techniques et métier pour intégrer des approches innovantes combinant plusieurs techniques d'IA. Transformer les solutions d'IA en services et API puissants, évolutifs et maintenables. Garantir la conformité aux réglementations de protection des données et liées à l'IA (RGPD, Règlement sur l'IA) et intégrer les principes d'équité, d'explicabilité et d'IA éthique tout au long du cycle de vie du modèle. Surveiller les performances du modèle, la dérive et la qualité des données en production, réentraîner et mettre à jour les modèles de manière itérative selon les besoins.