🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc., en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission Dans le cadre du programme de transformation digitale de BNP Paribas Leasing Solutions, vous interviendrez en tant qu'Expert API Management pour accompagner les équipes projets dans la gestion et la conception des APIs via la plateforme Apigee. Vous serez l'un des référents clés sur les plateformes API Management du groupe. À ce titre, vos missions seront les suivantes : Accompagner les équipes projets (développeurs, chefs de projets, business analysts, experts sécurité, architectes) dans le design et la conception des APIs Garantir le respect des normes de développement API (REST, JSON, OpenAPI, Swagger) Gérer la plateforme Apigee et en assurer la performance et la conformité aux SLA Superviser le cycle de vie complet des APIs, du design au monitoring Maintenir et enrichir le catalogue des APIs Assurer le support aux équipes projets lors des implémentations et le support aux équipes de production pour la résolution des incidents Participer à l'industrialisation et la standardisation des services de la plateforme Contribuer à la montée en compétence des équipes via la transmission de savoirs Environnement technique : Apigee, REST, Swagger, JSON, OAuth2, OIDC, Git, TIBCO (ESB), SOA Environnement fonctionnel : Secteur bancaire – Leasing Solutions
ContexteDans le cadre du programme ITAM et la mise en place du Group Global Inventory ainsi que l'alimentation industrielle de la CMDB Group, le bénéficiaire renforce ses activités autour du produit BMC Helix Discovery. MissionsResponsable Discovery Data product : Développement des query API Discovery en regard des besoins production Construction des data sets dans l'outil de query engine Exposition du data product à la consommation opérationnelle Interfaçage au MCP pour alimenter l'IA Production MCO et optimisation des query et data sets DevOps Discovery : Configuration et paramétrage de BMC Discovery : configurer et paramétrer BMC Discovery pour collecter les données d'actifs informatiques, telles que les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. Intégration des données de BMC Discovery : intégrer les données de BMC Discovery dans le système de nettoyage des données pour enrichir les données existantes. Définition des règles de correspondance : définir des règles de correspondance pour associer les données de BMC Discovery avec les données existantes dans le système. Mise en place de la synchronisation des données : mettre en place la synchronisation des données entre BMC Discovery et le système de nettoyage des données. Gestion des erreurs et des exceptions : gérer les erreurs et les exceptions qui peuvent survenir lors de la collecte, de l'intégration et de la synchronisation des données. Outils & EnvironnementBMC Helix Discovery (mandatory) Starburst (Data product, MCP, AI) Spark / Pyspark ServiceNow ITSM (change, incident, problem, request) Jira / Confluence Nice to have : Tableau Server / Tableau Desktop / PowerBI / Dataikku Talend Real Time Big Data / ESB, ETL, EAI Talend Data Catalogue PostGreSQL / Apache Kafka / S3 storage Environnement techniqueL'expert utilisera BMC Discovery et d'autres outils pour collecter et intégrer les données, pour ensuite les exposer en data products afin d'alimenter des IA. DonnéesTravail avec des données d'actifs informatiques, notamment des informations sur les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. Système de nettoyage des donnéesL'expert doit comprendre le fonctionnement du système de nettoyage des données et comment les données de BMC Discovery peuvent être intégrées pour améliorer la qualité des données.
