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Dans le cadre d’un programme stratégique Défense / Spatial / Cyber , nous recherchons un PMO Cyber senior (L3) pour intervenir sur un périmètre multi‑segments à forts enjeux. Contexte & rôle Le consultant interviendra en support d'un programme, en pilotage transverse des activités planning, coordination PMO et suivi d’actions entre plusieurs entités et partenaires. Missions principales Pilotage et consolidation du planning global programme sous MS Project Création, mise à jour et alignement des plannings multi‑segments (ETL, SES, Hispasat) Identification des dépendances, risques planning et dérives potentielles Analyse des écarts entre planning de référence et avancement réel Proposition d’actions correctives en lien avec le Lead PMO Travail en coordination étroite avec les équipes PMO SES / Consortium Support aux instances de pilotage Préparation des supports pour les réunions hebdomadaires Construction des agendas avec le Ho PMO Consolidation des informations d’avancement (planning, risques, points bloquants) Préparation des supports visuels Gestion des invitations, diffusion de documents et comptes‑rendus si nécessaire Suivi des actions Mise à jour et suivi de l’ action tracker programme Relance des responsables d’actions Escalade des actions bloquées ou en retard Reporting synthétique pour instances Top‑Down / Bottom‑Up Compétences requises Techniques Excellente maîtrise de MS Project (plannings complexes, dépendances, reporting) Solide expérience PMO programme complexe Connaissance du contexte Cyber / Défense / Spatial Expérience sur des programmes multi‑acteurs Maîtrise des outils collaboratifs

La prestation s’inscrit au sein de l’équipe technique et participe à l’industrialisation des flux de données. Ses missions principales sont : ● Ingestion Multi-sources : Développer des connecteurs et des scripts pour collecter des données via API (SaaS, partenaires) ou extractions de bases de données. ● Transformation (ETL/ELT) : Nettoyer, enrichir et structurer les données brutes dans BigQuery pour les rendre exploitables par les analystes et Data Scientists. ● Automatisation & Orchestration : Déployer et monitorer les chaînes de traitement (DAGs) pour garantir la disponibilité et la qualité des données au quotidien. Livrables : ● Pipelines de données opérationnels et documentés. ● Scripts de transformation SQL et Python. ● Confi guration des orchestrateurs (Composer/Airfl ow). ● Documentation des schémas de données cibles." ● Maîtriser DBT pour la transformation et l’orchestration des données. ● Travailler sur des environnements Data et Cloud, notamment GCP. ● Exploiter BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes de données. ● Manipuler et analyser les données en SQL. ● Utiliser DBT pour structurer les pipelines data

Data Engineer Senior – Plateforme Data & IA Rejoignez une équipe Data Platform en pleine construction afin de concevoir et faire évoluer une plateforme de données à grande échelle, au service de projets stratégiques orientés BI, analytics et IA générative. Missions principales Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes et scalables pour centraliser et transformer des données multi-sources. Participer à la mise en place de l’architecture Data sur environnement cloud GCP. Développer des traitements performants en Python et SQL, avec une forte culture qualité et automatisation. Préparer et structurer les datasets destinés aux usages IA / LLM. Optimiser les performances des traitements et les coûts d’infrastructure cloud. Mettre en place des mécanismes de monitoring, d’observabilité et de contrôle qualité des données. Participer au déploiement et à la maintenance des infrastructures DataOps / CI-CD. Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un environnement Agile. Profil recherché Bac+5 en informatique / data engineering ou équivalent. Minimum 5 ans d’expérience sur des environnements Data complexes. Très bonne maîtrise de Python (POO) et SQL. Expérience confirmée sur GCP : BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run / Functions. Maîtrise de dbt et d’un orchestrateur type Dagster ou Airflow. Bonne connaissance des outils DevOps : GitLab CI, Docker, Terraform. Sensibilité forte aux problématiques de qualité, scalabilité et industrialisation. Intérêt pour les sujets IA générative et modern data stack. Anglais professionnel courant. Environnement technique GCP (BigQuery, GCS, Cloud Run, Vertex AI) dbt, Dagster GitLab CI/CD Docker, Terraform Data multi-sources : CRM, social data, advertising, analytics Conditions Mission longue durée Démarrage : juin 2026 Localisation : région parisienne Télétravail hybride (2 jours/semaine)

Architecte Technique Salesforce (Technical Salesforce Architect / Salesforce Technical Architect) Travaille en étroite collaboration avec : équipes métier Product Owners développeurs Salesforce architectes SI équipes sécurité et data Mission principale L’Architecte Technique Salesforce conçoit, structure et garantit l’architecture technique des solutions basées sur . Il/elle assure la cohérence globale de la plateforme, la qualité des développements, la scalabilité, la sécurité et l’intégration avec le système d’information de l’entreprise. Responsabilités principalesArchitecture & conception Définir l’architecture technique des solutions Salesforce Concevoir des architectures évolutives, sécurisées et maintenables Traduire les besoins métiers en solutions techniques Produire les dossiers d’architecture et documentations techniques Garantir l’alignement avec les standards SI de l’entreprise Expertise Salesforce Piloter les choix techniques autour des clouds Salesforce : Sales Cloud Service Cloud Experience Cloud Marketing Cloud Data Cloud Définir les modèles de données Salesforce Concevoir les stratégies de sécurité et de gouvernance Développement & intégration Encadrer les développements : Apex LWC (Lightning Web Components) APIs REST/SOAP intégrations middleware Superviser les intégrations avec les applications tierces Garantir les performances et la qualité du code Gouvernance technique Mettre en place les bonnes pratiques DevOps / CI-CD Réaliser des revues de code et audits techniques Définir les standards de développement Participer à la stratégie de montée de version et roadmap plateforme Leadership & accompagnement Accompagner les équipes techniques Être référent technique Salesforce Former et coacher les développeurs Participer aux ateliers clients et cadrages projets Compétences techniques requisesSalesforce Maîtrise avancée de la plateforme Expertise Apex, SOQL, SOSL Lightning Web Components (LWC) Flows / Automation Sécurité Salesforce Architecture multi-org / enterprise Intégration & architecture APIs REST / SOAP ETL / Middleware : MuleSoft Talend Boomi Architecture cloud et microservices SSO / OAuth / SAML Modélisation de données DevOps Git CI/CD Salesforce DX Copado / Gearset / Jenkins Méthodologies Agile / Scrum Architecture d’entreprise Design patterns

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.