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Descriptif de la mission Notre client recherche un Consultant OPS/DevOps Junior afin de renforcer ses équipes dans le cadre de ses activités de production. Au quotidien, vous interviendrez sur les activités suivantes : - Superviser et garantir la disponibilité des systèmes et infrastructures de production - Gérer les incidents, le troubleshooting ainsi que les analyses de causes racines - Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services selon les SLA/SLO - Automatiser les tâches opérationnelles via du scripting et des outils d’Infrastructure as Code (IaC) - Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD (notamment sous GitLab CI) - Déployer et maintenir des applications dans des environnements cloud (AWS / GCP) - Gérer les infrastructures via des outils IaC tels que Terraform - Travailler sur des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) - Collaborer étroitement avec les équipes de développement afin d’améliorer la déployabilité des applications - Appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, de sauvegarde et de reprise après sinistre

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme interne de gestion et d’administration de bases de données Cloud, nous recherchons un Développeur Python Senior orienté backend et plateforme produit. L’équipe conçoit et maintient une plateforme centralisée permettant la gestion du provisioning, des accès, de la sécurité, du FinOps, du monitoring et de la performance des environnements bases de données Cloud. Le poste s’inscrit dans une logique de développement produit et non dans une approche DevOps infrastructure ou data/ETL. Missions Concevoir et développer des services backend Python robustes et industrialisés. Développer et maintenir des APIs modernes et sécurisées (REST). Participer à la conception d’une plateforme technique interne orientée self-service. Contribuer à l’architecture backend et aux choix techniques. Développer des fonctionnalités liées au provisioning, monitoring, sécurité, gestion des accès et performance. Participer à l’amélioration continue de la CI/CD et de l’industrialisation. Collaborer avec les équipes DBA, Cloud, sécurité et développement. Participer aux phases de build et de run de la plateforme. Attention ! Nous recherchons un profil qui a déjà : développé une plateforme interne ou un produit technique, construit des APIs backend robustes (FastAPI, Flask structuré, microservices…), travaillé sur des sujets de provisioning, orchestration, gestion d’accès, sécurité, monitoring, manipulé Kubernetes/GCP dans une logique applicative produit, contribué à une architecture backend moderne, travaillé en CI/CD industrialisé (GitHub Actions, pipelines, tests auto…).

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.

Nous recherchons un(e) Senior Data & AI Engineer pour concevoir et opérer une plateforme data cloud-native sur Google Cloud Platform. Vous interviendrez à l’intersection de l’ingénierie des données à grande échelle et de l’IA générative appliquée : pipelines BigQuery, services IA GCP (Vertex AI, Gemini) et déploiement de systèmes RAG / agents LLM permettant de rendre les données business intelligibles et actionnables. Mission hands-on à fort impact pour un(e) expert(e) maîtrisant aussi bien le socle data que l’IA appliquée. Responsabilités : Data Engineering & BigQuery Concevoir et maintenir des pipelines ELT scalables : BigQuery, Cloud Workflows, Pub/Sub Écrire et optimiser du SQL avancé : window functions, CTEs, procédures stockées, partitionnement Modéliser les données pour les usages BI et ML Piloter l’optimisation des coûts BigQuery : clustering, vues matérialisées, gestion des slots, tuning Mettre en place la qualité, la traçabilité et l’observabilité des données Gérer l’infrastructure as code avec Terraform Automatiser le déploiement des pipelines data via CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions) IA Générative & Services GCP Architecturer et déployer des systèmes RAG connectés aux données internes (structurées et non structurées) Utiliser des LLMs (Gemini, GPT-4o, open-source) pour des cas d’usage analytiques, RAG et agents autonomes en production Construire des agents autonomes capables d’interroger et d’analyser les données business Concevoir des stratégies de prompt engineering et de gestion de contexte pour agents LLM Productioniser des modèles ML via Vertex AI Pipelines, Model Registry et Feature Store Mettre en place l’évaluation et le monitoring de la qualité des modèles en production Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour connecter des agents LLM à des sources de données externes (bases de données, APIs, outils internes) Gouvernance & Collaboration Définir et appliquer les politiques de gouvernance des données et les garde-fous d’usage de l’IA Participer aux revues d’architecture et contribuer aux décisions de plateforme Collaborer avec Data Scientists, Analystes BI et Software Engineers en équipes Agile

Informations Clés : Intitulé du poste : System Architect Gen AI – Expert Cloud Hybride (GCP / Microsoft) Département : Direction de la Data / Pôle Architecture IA Localisation : Paris (75) Rythme de travail : Mode hybride (Présentiel obligatoire 3 jours par semaine minimum) Date de démarrage : ASAP (Urgent) Durée de la mission : Visibilité jusqu'au 31/12/2026 Budget / Tarif : 650 € - 680 € HT / jour (Selon expérience) Objectif de la mission : Sous la supervision du Lead System Architect AI, votre rôle principal sera de concevoir, de mettre en œuvre et de faire évoluer les assets d'Intelligence Artificielle Générative (Gen AI) sur une plateforme hybride GCP/Microsoft. Vous serez le garant de la cohérence technique, de la scalabilité, de la robustesse et de la sécurité des solutions d'IA Générative, tout en agissant comme référent d'excellence sur les architectures LLM. 🛠️ Missions Principales & Responsabilités Architecture Gen AI & LLMOps : Conception d'architectures découplées, scalables et sécurisées (RAG, Agents autonomes). Définition de l'architecture applicative des environnements LLM (DEV, UAT, PROD) et intégration des pipelines CI/CD via les pratiques LLMOps. Solutions "Développeur Augmenté" : Piloter et mettre en œuvre des solutions et outils d'augmentation de la productivité des développeurs par l'IA. Conception d'Architectures Robustes : Garantir la tolérance aux pannes, rédiger les contrats d'interface, développer les processus de fallback et gérer les exigences non fonctionnelles (optimisation de la latence, sécurité, fiabilité). Modèles d'Interaction et d'Ingestion : Analyser les besoins métiers, créer les modèles conceptuels pour le stockage vectoriel, optimiser la consommation des tokens LLM et mettre en place des mécanismes d'évaluation continue des modèles. Gouvernance et Dette Technique : Assurer la mise en application des principes de gouvernance de l'IA au sein du groupe et piloter activement la réduction de la dette technique. Compétences Techniques Requises : 1. Expertises Cloud Écosystèmes IA (Multi-Modèles) Environnement Google Cloud (GCP) : Agent Platform (ex-Vertex AI), BigQuery Data Agents, Gemini. Environnement Microsoft : Copilot, Copilot Studio, WorkIQ, M365 Copilot Agents. Développement & Frameworks : Python, SQL, ADK. Protocoles : A2A, MCP. 2. Architectures Cognitives & LLMOps Avancés Orchestration & Function Calling : Expérience prouvée dans le découplage de la logique métier pour faire interagir dynamiquement les agents avec le Système d'Information (code modulaire en Python, Go, etc.). Conception pour Forts Volumes : Gestion des bases de données vectorielles à l'échelle ( Vector Search ), stratégies avancées de mise en cache sémantique (réduction des coûts et de la latence) et maîtrise des architectures multi-agents (planification, réflexion). Sécurité appliquée à la Gen AI : Maîtrise des stratégies de prévention des attaques (ex: Prompt Injection , Data Poisoning ) et implémentation de filtrages stricts (OLS/RLS sémantique) pour le cloisonnement des données. Observabilité & Monitoring : Traçabilité fine des prompts, monitoring des coûts par token et diffusion des logs applicatifs vers les couches de Sécurité du SI (SIEM). Livrables Attendus : Diagrammes d'architecture cibles et cartographies techniques. Dossiers de spécifications techniques des pipelines LLMOps. Documentation des exigences et formalisation des décisions d'architecture. Supports techniques et évangélisation auprès des équipes de développement.

Votre rôle est clé : apporter une expertise technique pointue, soutenir les équipes Produit et garantir l'excellence opérationnelle de la plateforme. Nous recherchons un profil axé sur l'Ingénierie de la Fiabilité et l'Automatisation pour scaler nos services. Vos Responsabilités Clés Ingénierie de la Fiabilité (SRE) : Piloter l'amélioration continue de la stabilité, performance et résilience de la plateforme. Accompagner les équipes Produit dans la définition et le suivi des SLOs/SLIs (Service Level Objectives/Indicators). Gérer et analyser les incidents de production (incident response et post-mortems sans reproche). Automatisation & Réduction du Toil : Identifier, développer et déployer des outils d'automatisation (scripts, IaC) pour réduire le "Toil" des équipes de niveau 1 et 2, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle. Renforcer les pratiques d'Observabilité (métriques, logs, tracing) pour un diagnostic proactif. Expertise et Conseil : Apporter votre savoir-faire pour garantir la continuité de service et assister quotidiennement les équipes dans l'adoption des meilleures pratiques SRE (Infrastructure, Sécurité, Gestion des changements). Compétences Recherchées Solide expérience en tant que SRE ou DevOps/Software Engineer avec une forte culture fiabilité. Maîtrise de l'automatisation (Python/Go, Bash) et de l'Infrastructure as Code (Terraform). Connaissance approfondie de l'écosystème Kubernetes et Cloud.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Je cherche pour un de mes clients un Recetteur et Analyst QOD sur Paris Contexte de la mission : Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Polaris), Le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery). La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" en méthode scrum : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI) en utilisant un framework interne : l'ELT HYDRA (s'appuyant sur DBT comme back-end) La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir le socle technique et les données de référence (RCU=Référentiel Client Unique et les clés associées) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs produits data Afin de sécuriser les livrables de chaque Sprint et de pallier le manque de maturité data des systèmes amont, nous créons un poste dédié à la Recette Data et à la Qualité des Données (QoD). Objectifs/Descriptif de mission : Le consultant agira comme le "Bouclier Qualité de la Donnée" de la Core Team et des Squad métier. En support direct des Product Owners et du Scrum Master, la prestation consistera à : 1) Recetter les livrables produits data : Valider que les tables générées dans BigQuery respectent les règles de gestion définies par les PO lors des Sprints. 2) Traquer la dette Data (Data Profiling) : Écrire des requêtes SQL complexes pour profiler les données sources et cibles (détection de doublons, calcul des taux de valeurs nulles, incohérences de formats, ruptures d'intégrité référentielle). 3) Automatiser les contrôles QoD : Traduire ces règles de gestion en scripts/assertions SQL qui seront intégrés dans notre framework d'orchestration ELT (Hydra) pour un contrôle continu (à chaud et à froid). 4) Alerter et documenter : Remonter factuellement les anomalies de données imputables aux systèmes sources B2B (CRM, Facturation) pour forcer les arbitrages métiers. Livrables attendus Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables Data Profiling & Audit Amont : Exploration en SQL avancé des données brutes issues du legacy B2B. L'objectif est d'identifier les anomalies avant la modélisation Requêtes SQL d'audit (Data Profiling) Cartographie des anomalies sources (Identification de la "Dette Data" amont) Recommandations techniques au PO pour adapter les règles de gestion du RCU. En amont et au début de chaque Sprint Ingénierie des tests et implémentation QoD (Framework Hydra) : Traduction des règles de gestion métier et des critères d'acceptation du Product Owner en tests techniques automatisés dans le Framework HYDRA. Scripts SQL de tests de QoD "à chaud" et "à froid" (assertions : unicité, non-nullité, bornes de valeurs, check croisés) Intégration des règles de Qualité (QoD) dans le code ELT (Hydra) Documentation des règles de contrôle dans le Data Catalog (AIDA / ODG). Continu (Pendant le Sprint) Recette Backend & Validation des livrables Core Team Test et validation des tables physiques générées par les Data Engineers à la fin de chaque itération. Cahier de recette technique (Cas de tests documentés dans Jira). Requêtes SQL de validation finale (UAT Backend) Bilan de recette (Go / No-Go technique) autorisant l'exposition de la table aux Squads Métiers. À la fin de chaque Sprint (toutes les 3 sem.) Monitoring de la Dette Data & Exposition (Cockpit QoD): Mise en place d'un suivi de la santé des données. Vues SQL (Cockpit QoD) sur HYDRA monitorant la santé des données par domaine (Parc, Facturation, Client). Création et suivi des tickets d'anomalies (Jira) assignés aux fournisseurs de données (IT B2B) Continu / Sprint Review Compétences requises Compétences et expériences obligatoires : SQL Avancé (Niveau Expert) : Capacité à manipuler des millions de lignes, maîtriser les jointures complexes, les expressions régulières (Regex) et les fonctions analytiques pour traquer les anomalies. Mindset "QA / Testeur" appliqué à la Data : Esprit critique, rigueur extrême, capacité à imaginer les "cas aux limites" (Edge cases) pour faire crasher les modèles. Compréhension Fonctionnelle B2B : Capacité à comprendre une règle métier (ex: le cycle de vie d'un contrat) pour la traduire en test technique. Agilité & Environnement Backend : Habitude de travailler en Sprints courts avec des livraisons fréquentes sur des socles de données Cloud (Architecture dénormalisée, tables Pivots). Compétences souhaitées Connaissance du secteur Télécom : Compréhension des produits et services Telecom (fixe/mobile). Google Cloud Platform (GCP) : Pratique courante de BigQuery (requêtage orienté colonnes, champs imbriqués) et le FINOPS associé Frameworks ELT : Connaissance des transformations "in-database" 100% SQL (type dbt, Dataform) pour une prise en main rapide de notre framework interne (Hydra). Savoir-être : Esprit "Crash-Test" & Rigueur : Posture de traqueur d'anomalies. Ne pas se contenter du cas nominal, chercher systématiquement les cas aux limites (Edge cases). Fermeté & Posture de "Bouclier" : Courage de remonter la dette Data aux systèmes sources (IT B2B) sans chercher à corriger manuellement une donnée corrompue en amont. Esprit de synthèse : Capacité à vulgariser les problèmes techniques de qualité (QoD) pour forcer les arbitrages des Product Owners Métiers. Pragmatisme : Livrer de la valeur incrémentale. Expérience : > 7 ans Localisation : 16 Rue du Général Alain de Boissieu A Exclure : Ce que nous ne cherchons PAS : PAS de Testeurs QA "Logiciel/Web" : Nous ne voulons pas de testeurs d'interfaces graphiques (IHM). ). Le travail se passe à 100% dans la base de données. PAS de profils BI / Dataviz : La recette ne se fait pas visuellement sur Power BI ou Tableau. Elle se fait par le code (SQL). PAS de Scrum Masters ou PMO : Le rôle est opérationnel ("Hands-on"

🎯 Contexte Dans le cadre du renforcement de la cyber-résilience globale, la mission vise à structurer, standardiser et optimiser les capacités de cybersécurité à l’échelle de l’entreprise via le modèle Cyber Defense Matrix (CDM) . L’objectif est de rendre la sécurité : plus cohérente mieux mesurée plus intégrée et orientée réduction de risque réel 🧩 Objectif principal Concevoir et industrialiser une vision cible des capacités de cybersécurité à travers tous les domaines CDM afin de : détecter les gaps / doublons / angles morts améliorer la couverture sécurité renforcer l’ interopérabilité rendre les capacités mesurables et pilotables ⚙️ Activités clés1. Cartographie & analyse Inventaire des outils et contrôles existants sur les 25 domaines CDM Analyse de couverture / redondance / manques 2. Cible & architecture sécurité Définition d’une target architecture security Construction d’un référentiel de solutions Définition des standards d’intégration 3. Pilotage & visibilité Mise en place de dashboards sécurité Définition de KPIs cyber (couverture, efficacité détection, MTTD/MTTR…) 4. Roadmap Plans de remédiation et rationalisation des outils Priorisation basée sur le risque 📦 Livrables attendus Heatmap CDM (as-is vs to-be) Référentiel cible des solutions sécurité Roadmap de transformation sécurité Dashboards de pilotage cybersécurité Recommandations d’optimisation

La prestation consiste à assurer un rôle de référent technique et méthodologique sur l’IA Générative, avec pour objectif d’industrialiser l’usage des agents intelligents au sein de l’organisation. Elle inclut notamment : Conception de la Plateforme Agentique : Architecture et mise en place d'un environnement permettant le déploiement d'agents autonomes multi-fonctions sur Google Cloud Platform (GCP) . Idéation & Use Cases : Accompagner les directions métiers dans l'identifi cation des cas d'usage à forte valeur ajoutée (automatisation de processus complexes, support client augmenté, analyse prédictive textuelle). Mise en oeuvre & Monitoring : Développer les solutions (RAG avancé, chaînage de modèles, orchestration d'agents) et mettre en place un monitoring strict de la performance Livrables : ●Catalogue des use cases métiers priorisés avec études de faisabilité. ●Architecture technique de la plateforme agentique déployée sur GCP. ●Code source des agents et intégration aux APIs métiers. ●Dashboard de monitoring de la performance et de l'éthique des solutions IAG

Contexte de la mission : Pour notre client dans le domaine bancaire, nous recherchons un profil de Data Scientist Tâches à réaliser : Piloter et réaliser des projets de data sciences / intelligence artificielle directement avec les métiers, sous supervision du tech lead data scientist (data préparation, modélisation, data visualisation, normes gestion de projet) Coacher des étudiants dans la réalisation de POC Réaliser des actions d’acculturation et d’animation Accompagner les métiers à la réalisation de prompt, déploiement de LLM, agents/assistants Participer à la mise en place de l’environnement technique (sous GCP notamment) et des méthodes de gestion de projet Réaliser la Maintenance en Condition Opérationnelle des cas d’usages DS/IA industrialisés Collaborer et participer activement à la vie du service et du département et à l’amélioration continue de son fonctionnement Les actions réalisées s’inscrivent dans un cadre règlementaire et normatif, tant d’un point de vue sécurité des systèmes d’information que conformité, RGPD, IA Act et éthique La mission implique également une compréhension et une traduction fonctionnelle des activités et processus bancaires, une connaissance générale des produits et services bancaires serait donc un plus Compétences recherchées : Obligatoires : · Python · SQL · Capacité à animer des ateliers, à fédérer autour des sujets Data/IA, à vulgariser pour des publics néophytes Optionnelles : · Expérience sur GCP · Expérience en chef de projet Expérience nécessaire : Minimum 5 années d’expérience en data science (ML, DL, LLM) (profil ITS : Hors grille) Langues : Français Date de démarrage : ASAP Localisation : Locaux du client situés à Corenc (Grenoble) Possibilité d’interventions hors site Client : OUI (limitée à un maximum de 40% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement) Astreintes / interventions HNO : NON Déplacements sur d'autres site client en France : OUI (Environ une fois par mois) Autre matériel requis : NON

Architecte Solution SI Cloud Contexte Dans le cadre de l’équipe Architecture Solutions SI de la Direction Stratégie SI Architecture et Cloud, En tant qu’Architecte Solutions SI : - Organiser et suivre l’accompagnement nécessaire des projets dans la définition de leur architecture de solution, en lien avec la stratégie et processus métier d’une part et les objectifs de modularisation, rationalisation et d’alignement du SI d’autre part, et dans le respect du cadre d’architecture. -Définir, promouvoir, enrichir et suivre la bonne mise en œuvre opérationnelle du cadre normatif de constitution du SI. MISSIONS : Dans le cadre des travaux, l’Architecte Solutions SI sera amené à traiter : - Activités de modélisation : Les modélisations applicatives et techniques des solutions définies dans le cadre des projets - Accompagnements des projets : Définition des architectures solutions (Applicatives/Techniques) dans la vie du projet, depuis la phase de faisabilité jusqu'à la mise en production - Accompagner les projets dans la définition de leur solution d’architecture et la rédaction du dossier d’architecture avant-projet, projet (dans le respect des processus métiers et des cadres d’architecture) - Participer à la définition des cibles et plans de transformation (trajectoire) du SI - Participer à la définition des principes, règles et standard d’architecture pour la construction du SI (cadre architecture de référence, cadre normatif) - Promouvoir le cadre d’architecture (fonctionnel, applicatif et données) L’architecte devra fournir les prestations suivantes : - Production des livrables d'architectures (dossier, mise à jour du référentiel), Archimate, TOGAF, Modélisation dans MEGA HOPEX, - Présentation pour validation des solutions envisagées dans les instances ad hoc, - Délivrance d'avis d'architecture, - Coordination dans certains cas de l'activité d'architecture, - Portage de l'engagement d'architecture vis à vis du demandeur. Compétences attendues : Architecture technique orientée Cloud (connaissances AWS et/ou GCP, OpenShift/Kubernetes), infrastructures & réseau (PRA/PCA), Sécurité (IAM/IAG, WAF/WAAP, ...), Production/Exploitation IT (Observabilité par ex). Expériences attendues dans l'intégration de solutions, accompagnement à la mise en œuvre d'environnements des projets métiers, ainsi que projets liés aux évolutions d'infrastructures et sécurité.

Au sein de la Core Team internationale, vous êtes l'architecte du changement. Votre mission est de piloter la transition technique d'un socle monolithique Salesforce Commerce Cloud (SFCC) vers une architecture moderne Headless & Micro-services (Node.js) . Vous rejoignez l'équipe Core Checkout : le moteur critique du groupe (tunnel d'achat, paiement, stocks mondiaux). Votre rôle n'est pas seulement de produire du code, mais d'être le garant de l'excellence technique face à des enjeux de scalabilité mondiale pour les plus prestigieuses Maisons de Luxe. Vos Responsabilités Clés Bridge Architecture : Concevoir et piloter la trajectoire de migration du legacy SFCC vers une stack backend composable (Node.js / AWS). Garant de la Qualité (Gatekeeper) : Superviser et challenger le travail des équipes externes (intégrateurs). Vous validez les PR, auditez le code et assurez le respect des standards de performance et de sécurité. Vision Core Platform : Définir et documenter les APIs et micro-services partagés qui seront consommés par l’ensemble des Maisons du groupe. Leadership Technique : Collaborer étroitement avec le Head of Tech et les Solution Architects pour traduire les besoins business (Checkout, Omnicanal) en solutions techniques robustes. Innovation : Maintenir une veille active sur l'écosystème MACH (Microservices, API-first, Cloud-native, Headless).

Contexte de la mission: Vous intégrerez la DSI d'un acteur français majeur. Vous participerez à un projet d'envergure visant la migration et la rationalisation de l'ensemble du patrimoine applicatif et data vers une solution de Cloud Public. Objectifs et missions principales: Migration Cloud : Piloter le transfert des actifs technologiques (applications et données) vers des environnements cibles optimisés sur le Cloud Public. Industrialisation : Concevoir et maintenir les infrastructures via l'Infrastructure as Code (IaC) pour garantir une scalabilité maximale. Orchestration : Gérer et optimiser le déploiement et l’orchestration de conteneurs sur des environnements complexes. Accompagnement Technique : Faire le pont entre l'existant et les nouvelles cibles Cloud. Livrables attendus: Stratégies et plans de migration Cloud. Code d'infrastructure (IaC) pour la conception et la maintenance des environnements Cloud. Configurations et optimisations des déploiements de conteneurs (Kubernetes). Documentation technique des architectures et des processus de migration. Analyses et recommandations pour l'intégration des systèmes hérités avec les solutions Cloud.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme de transformation d’infrastructure et de modernisation des plateformes techniques, nous recherchons un Expert Infrastructure N3 capable d’intervenir sur des environnements hybrides complexes mêlant systèmes OnPremise et Cloud. Le consultant participera à des projets stratégiques autour de la migration vers Google Cloud Platform (GCP), de l’industrialisation des infrastructures et du maintien en condition opérationnelle de plateformes critiques. Ce rôle nécessite une forte expertise système Linux, une excellente maîtrise de la virtualisation et une solide culture DevOps orientée automatisation et Infrastructure as Code. Objectifs de la mission L’Expert Infrastructure N3 aura un rôle de référent technique transverse et interviendra sur : La conception et l’évolution des architectures systèmes et virtualisation L’automatisation et l’industrialisation des infrastructures Le maintien en condition opérationnelle et de sécurité des plateformes critiques L’accompagnement des équipes techniques sur les bonnes pratiques d’exploitation et d’automatisation Responsabilités principalesIngénierie & Architecture Technique Réaliser les études techniques autour des infrastructures Linux, Windows, virtualisation et hardware Définir les standards techniques et participer aux choix d’architecture Assurer la cohérence entre les environnements historiques et les cibles Cloud Participer aux projets de migration vers GCP Automatisation & DevOps Développer et maintenir des outils d’automatisation (Python, Bash, Ansible) Concevoir et maintenir des infrastructures as code via Terraform Participer à l’amélioration des pipelines CI/CD et des pratiques GitOps Industrialiser les déploiements et les opérations d’exploitation Expertise N3 & Support Critique Intervenir en expertise niveau 3 sur les incidents complexes Réaliser les analyses de causes racines (RCA) Mettre en œuvre des plans de remédiation durables Garantir le maintien en condition opérationnelle et de sécurité des plateformes Amélioration Continue Identifier les optimisations techniques et de performance Participer à la veille technologique Contribuer à l’évolution des standards d’exploitation et d’automatisation Environnement techniqueCompétences indispensables Linux : Debian, RHEL, CentOS Windows Server Virtualisation : VMware vSphere, KVM Automatisation : Ansible, Terraform Scripting : Python, Bash CI/CD & GitOps Git Infrastructure hybride OnPrem / Cloud Compétences appréciées Google Cloud Platform (GCP) NetApp Zerto / PRA Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK