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Nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) pour renforcer notre équipe data et prendre un rôle clé dans la conception, l’industrialisation et la mise en production de nos pipelines et services de données. Le poste s’adresse à un profil autonome, passionné par les bonnes pratiques de développement , capable de challenger les architectures existantes et de proposer des solutions robustes et scalables . 🧩 Missions principales Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données performants, scalables et résilients . Encadrer et accompagner techniquement les équipes sur les choix d’architecture et de stack technologique . Déployer et orchestrer des traitements distribués (PySpark, AWS Glue, Airflow). Concevoir et exposer des APIs de données (via AWS API Gateway / Lambda). Industrialiser les environnements via Terraform et des pipelines CI/CD (GitLab, Jenkins…). Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des flux et services de données. Mettre en place du monitoring et de l’alerting pour la supervision des traitements. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques (tests, code review, documentation, CI/CD). Participer à la formation et au mentoring des ingénieurs juniors. 📦 Livrables attendus Schémas et modélisation des structures de données . Pipelines industrialisés et interconnectés avec les assets produits. Mise à disposition de la data vers des systèmes externes (APIs, exports, injections). Documentation technique et dashboards de suivi. Solutions conformes aux exigences RGPD / Data Privacy / éco-conception . Mise en place du monitoring et alerting en production. Contribution à l’ usine logicielle (intégration continue, tests automatisés, déploiements). Présentation régulière des réalisations techniques aux équipes métiers et produit. 🧠 Compétences techniques requises (Must Have) Python (expert). PySpark et Pandas (traitement et transformation de données). AWS (Glue, Lambda, API Gateway, ECS, IAM). Terraform (infrastructure as code). CI/CD (GitLab, Jenkins ou équivalent). Observabilité et supervision (logs, metrics, alerting). Pratiques de code propre, testé et documenté . 🌱 Compétences appréciées (Nice to Have) Airflow pour l’orchestration des jobs. AWS SageMaker pour le déploiement ou l’entraînement de modèles IA. Sensibilité MLOps et DataOps . Connaissance des standards de l’éco-conception et de la sécurité des données . Expérience en mentorat technique ou lead technique data .

Lieu : Paris Type de contrat : CDI Démarrage : Dès que possible À propos du poste Nous recherchons un Site Reliability Engineer (SRE) spécialisé Azure pour renforcer notre équipe technique. Vous serez au cœur de la fiabilité, de la performance et de l’automatisation de nos plateformes cloud. Votre mission sera de garantir la disponibilité et la résilience des services tout en apportant une expertise DevOps et une culture forte de l’observabilité. Responsabilités principales Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité de nos environnements Azure. Mettre en œuvre et maintenir des infrastructures as code avec Terraform. Définir, suivre et améliorer les SLA, SLO et SLI pour garantir la qualité de service. Déployer et optimiser des pipelines CI/CD avec GitHub Actions. Mettre en place et maintenir des solutions d’observabilité et monitoring (Grafana, Prometheus, alerting). Collaborer avec les équipes de développement pour améliorer la résilience et l’efficacité des applications. Participer à la gestion des incidents et à l’amélioration continue des processus d’exploitation.

Nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour une mission stratégique chez un client grand compte. Stack et compétences clés : Python 3.12 (expertise attendue) Kubernetes / Helm / Docker (maîtrise technique au-delà de l'utilisation) Azure SDK FastAPI GitLab (CI/CD, évolution de pipelines) OpenAPI, multithreading, ajout de routes pour UI gérant l’orchestration des déploiements jusqu’en UAT Tests unitaires obligatoires, monitoring des performances Organisation Agile en Squads et Chapters (partage des bonnes pratiques) Matrice RACI déjà en place, capacité à la faire évoluer Jenkins pour la production (géré par les équipes Ops) Certification KAD : un plus fortement apprécié, possibilité de la passer pendant la mission Contexte métier : Projet dans le secteur assurance autour de la modélisation de données, extraction d’informations depuis des contrats, comparaison avec des référentiels, vérification de cohérence, automatisation, recherche sémantique

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer Senior pour l'un de ses clients dans le secteur la mutuelle. En renfort de l’entité Solutions Data pour participer activement (Run/Build/Expertise et Accompagnement) aux sujets ci-dessous dans un environnement hybride Cloud/On-Premise (avec le On-Premise en cible) : Participer à l’élaboration du design technique des produits logiciels, Faciliter la recherche de solutions techniques, Prendre en charge une partie des dév. Accompagner les autres Dév. (Coaching, optimisation de code, …), Collaborer à l’intégration des produits dans le SI avec l’architecte data, Garantir la qualité des produits logiciels, Accompagner les directions métiers dans la réalisation de leurs cas d’usage data Compétences obligatoires : Maitrise Spark/Java, Maitrise Python Maitrise SQL, AWS : S3 / Glue / Redshift / Step Functions / Lambda, CICD : Git, Jenkins, … ETL XDI et/ou ODI Compétences souhaitables/optionnelles : Docker, Terraform, Power BI / BO

Au sein du département IT, l'équipe a pour vocation de fournir aux services Technologies & Opérations et Banque de Proximité et Assurance, l’ensemble des applications nécessaires à leur fonctionnement. L'appel d'offre vise à renforcer notre binôme de data engineers, en priorité sur le projet DatOps que nous opérons pour le compte de la Direction des Opérations. Celui-ci s'appuie sur la plateforme GCP, et représentera l'activité majeure du consultant. En mineure, il interviendra en parallèle sur un second projet, qui vise à le doter d'une plateforme data basé sur le Hadoop on premise du groupe. Nous recherchons un profil data engineer GCP + Hadoop qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les demandes métier sur le projet DatOps. Passionné par les données, capable de s’adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. Les tâches suivantes seront confiés au consultant : Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme

Rejoignez notre équipe innovante Data Fabric et jouez un rôle moteur dans l'élaboration des infrastructures de données de nouvelle génération. Nous construisons des Platform Data & Data Market Place complexes, nécessitant des solutions d'ingénierie robustes et scalables. Votre expertise sera déterminante pour transformer les données brutes en Data Products fiables et gouvernés, directement exploitables par l'entreprise. 🎯 Vos Missions Principales Conception et Développement des Pipelines : Concevoir, coder et optimiser des pipelines de données ETL/ELT (Batch et Streaming) utilisant Spark et les langages Scala et/ou Python . Implémenter des solutions de traitement et de transformation sur Databricks (Delta Lake) et/ou Snowflake . Industrialisation DataOps : Mettre en œuvre les pratiques DataOps et DevOps (CI/CD, tests automatisés, monitoring) pour automatiser et fiabiliser le déploiement des Data Products . Gérer et optimiser les ressources et l'infrastructure Big Data sur les environnements Cloud (AWS et/ou Azure) . Architecture et Expertise : Contribuer activement à l'évolution de l'architecture Data Fabric et à la modélisation des données. Garantir la performance, la qualité et la sécurité des données au sein de la Data Market Place . Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les équipes métier, les Data Scientists et l'IT pour assurer l'alignement des solutions techniques avec les objectifs business. ⚙️ Environnement et Compétences Techniques Requises Big Data & Processing (Expertise Indispensable) : Maîtrise d' Apache Spark (Scala ou Python/PySpark). Expérience solide avec Databricks et/ou Snowflake . Cloud Computing : Excellente connaissance d'au moins un des fournisseurs : AWS (S3, EMR, Kinesis, Glue) ou Azure (ADLS, Synapse Analytics, Azure Databricks). Langages : Expertise en Python ou Scala . Une connaissance de Java est un plus. Maîtrise du SQL . Industrialisation : Solide expérience en DevOps/DataOps (Git, CI/CD). Connaissance des outils d'infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) et de conteneurisation (Docker, Kubernetes) appréciée. LES + : Power BI, Talend Exemple de mission : · Évaluer les solutions techniques, · Garantir la performance et la disponibilité des plateformes data, · Implémenter et Orchestrer les pipelines de données, · Contribuer à l’amélioration de la qualité des données en synergie avec les équipes techniques, produits et métiers (définition des métriques, déploiement et monitoring des indicateurs, implémentation des règles du contrôle d’accès, documentation), · Participer au programme de migration de données et de modernisation des plateformes data (stockage et stratégie de data Lake, bases de données, SAP S4/HANA modules SD, MM, FI, SCM).

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques: Cloud, Machine learning, Big Data, Simulation Deep learning Description et livrables de la prestation Notre client, dans le secteur de l’assurance, est à la recherche d’un Machine Learning Engineer Lead Expert pour un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes à l’aide de modèles d’IA. Les équipes travaillent sur des simulations météo afin d’identifier les risques de catastrophes, avec pour objectif de développer et d’entraîner des modèles de Machine Learning dédiés. Il s’agit de gestion de big data sur de très gros modèles, avec un code intégralement en Python. La maîtrise du cloud AWS et des environnements on-premise est indispensable. - Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. - Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante en Python pour les simulations, l’inférence de modèles et l’analyse. - Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). - Mettre en œuvre et appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). - Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme). - Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et d’utilisation des GPU. Expertise souhaitée Obligatoires : - Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel - Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations - Outils : Git, Docker - Cloud AWS et environnements on-premise Souhaitées : - Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 - Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances - Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D - Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables - Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus - Solides compétences en transmission de connaissances et en communication - Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code

Nous vous proposons de rejoindre un grand acteur du retail pour une mission de Data Engineer. En tant que Data Engineer vous aurez un rôle clé dans l'amélioration des sales pipelines, la modélisation de nouveaux business models de données de vente et le support aux autres équipes pour une utilisation efficace des données de vente. En tant qu'entreprise de retail , des informations de vente précises et pertinentes sont cruciales, rendant cette équipe centrale pour les processus de décision opérationnels et stratégiques clés. Les responsabilités incluront la maintenance des data flows , avec un accent particulier sur la résilience des produits et l'excellence opérationnelle. Les missions : Développement et maintenance des Data Pipelines User Enablement & Support Promotion des Best Practices Operational Excellence Stack technique : Amazon Web Services (S3) Databricks Approche SQL first avec dbt et/ou Apache Spark (PySpark) Ordonnancement avec Airflow (Python) Github

Il est attendu de la prestation d’apporter une expertise technique sur l’outillage DevSecOps avec GitlabCI afin de maintenir et faire évoluer la Plateforme DevOps en fonction des besoins qui ne cessent de croître ainsi que de contribuer à la montée en compétence de l’équipe sur l’outil. Tous les développements réalisés devront être testés et validés selon les procédures en vigueurs du client. Dans ce cadre il est attendu une expertise sur l’outillage Gitlab pour participer aux travaux de migration de Jenkins vers Gitlab. Il sera demandé au titulaire de répondre aux différentes activités : Développement Tests Accompagnement Support La prestation porte sur l’outil Gestionnaire de code source de la Plateforme DevOps : GitLab CE et GitLab EE, Gitlab Ultimaten, sur la stack d’indicateur de la plateforme logmining DevSecOps avec les outils Mimir et Loki et Grafana Les activités principales identifiées pour la mission sont les suivantes : Optimisation des instances afin d’améliorer les performances des outils, Mise en place et partage de bonnes pratiques autour des outils, Assurer le suivi, l’analyse et le traitement des incidents, Optimisation de la plateforme Gitlab sur Openshift Assurer le support auprès de l’équipe Projet Migration Jenkins2GitlabCI Suivre et exploiter des environnements de Développement, Participation au POC Gitlab Ultimate et DUO Développement des services conteneurisés (Docker/Openshift) Développement de scripts Python Récupération d’indicateurs (InfluxDB, loki, mimir, Grafana ect..) Rédaction des documentations associées aux travaux réalisés ( README, Confluence) Livrer la solution à l’exploitant et l’assister lors de la MEP, Réaliser la documentation technique, Les technologies du périmètre sont : Linux, RedHat Apache, Tomcat PostgreSQL,InfluxDB Python OpenShift, Kubernetes, Docker GitLab (CE/EE/Ultimate, CI-CD,components), Jenkins, Nexus, Sonar, Checkmarx, Jira/Confluence, Grafana, InfluxDB Cloud : AWS,GCP Méthodologie SRE Mimir Loki Grafana Coaching Connaissance des cultures agiles ((les valeurs, principes et les framework tel que SCRUM, KANBAN et SAFe) et les avoir implémentés dans différents contextes Connaissance des bonnes pratiques DevSecOps et SRE Connaissance des outils d’une plateforme DevOps pour réaliser les pratiques Non à la sous traitance.

Missions principales : * Conception et définition de la plateforme Data : -Définir le plan fonctionnel de la plateforme Data en fonction des besoins -stratégiques et opérationnels de l'entreprise. -Conceptualiser et structurer les fonctionnalités de la plateforme pour répondre aux exigences métiers. * Industrialisation et optimisation des processus : -Optimiser les processus de collecte, gestion, transformation et restitution des données pour les rendre plus efficaces. -Garantir la performance et la scalabilité des solutions mises en œuvre. * Urbanisation des Data Lakes : -Concevoir un schéma d'architecture fonctionnelle pour l’urbanisation des Data Lakes existants. -Mettre en place un référentiel des schémas d'interface d’entrée et gérer le versionning des données. -Assurer la cohérence de la circulation de la donnée, de l'acquisition jusqu’à son utilisation. *Collaboration avec les équipes métiers et techniques : -Travailler en étroite collaboration avec les chefs de projets Data, les architectes techniques et les Data Engineers. -Collecter et classifier les besoins fonctionnels des métiers pour les traduire en solutions techniques. *Rédaction de la documentation fonctionnelle : -Élaborer et maintenir à jour la documentation technique et fonctionnelle de l’architecture Data. -Proposer et formaliser des nomenclatures et des règles de gestion adaptées. *Référent technique : -Jouer un rôle de conseil et d’appui sur la conception des flux de données et la structuration des objets (Data Lake, Dataware, Datamart). -Être un point de référence pour l’équipe Data et garantir l’application des bonnes pratiques dans le cadre de la conception des solutions. Compétences requises :

Nous recherchons un Data Engineer AWS - Expertise sur MS Fabric Engineer pour rejoindre une squad Data Platform dynamique. Vous travaillerez avec des Data Engineers et DevOps pour concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données cloud , incluant la gestion de Data Lake, le développement de microservices et l’automatisation des déploiements. Missions Développer et gérer des solutions de Data Lake (ADLS Gen2, AWS S3). Concevoir et maintenir des processus de déploiement automatisé avec Terraform. Développer des microservices en Python (C# un plus). Assurer le monitoring et l’exploitation de la plateforme. Participer aux flux ETL et à l’amélioration continue de la plateforme. Collaborer avec les parties prenantes pour proposer des solutions robustes et évolutives. Maintenir la documentation technique et les artefacts de production. Être force de proposition sur les bonnes pratiques SRE, sécurité, qualité et FinOps . Profil recherché Expérience significative en Data Platform et Data Lake (AWS S3, ADLS Gen2). Maîtrise du développement Python (C# un plus) et des environnements cloud (AWS requis, Azure un plus). Compétences en Terraform et automatisation de déploiements. Connaissance des pipelines ETL , du monitoring et des bonnes pratiques SRE . Méthodologie Agile , orientation user-centric et forte capacité de collaboration. Autonomie, rigueur et esprit proactif . Pourquoi nous rejoindre ? Travailler sur des projets innovants autour de la data et du cloud . Collaborer avec des experts techniques dans un environnement Agile. Contribuer à l’ optimisation et l’évolution d’une plateforme moderne et scalable.

Contexte Vous interviendrez au sein d’une équipe dédiée à la supervision et à l’observabilité pour renforcer et optimiser les solutions de monitoring basées sur Zabbix (v6/v7). Votre mission consistera à concevoir, intégrer et faire évoluer la plateforme, tout en assurant son interconnexion avec les outils ITSM (ServiceNow, GLPI…) et les référentiels (CMDB/CMS). Vous participerez également à l’automatisation des processus et à la veille technologique sur les solutions d’observabilité. Descriptif de la mission Vos principales responsabilités seront : Administration et optimisation de Zabbix : Installation, configuration et maintenance des environnements Zabbix 6/7 (serveurs, agents, proxies, bases de données). Mise à jour (upgrade) des versions et tuning des performances. Conception technique et intégration : Rédaction de dossiers d’architecture (DAT, HLD, LLD) pour les solutions de supervision. Intégration de Zabbix avec des outils ITSM (ServiceNow, GLPI, EasyVista…) et CMDB/CMS. Développement de scripts (Bash, Python) et d’automatisations via les API Zabbix. Collaboration et support : Animation d’ateliers techniques et rédaction de livrables (comptes-rendus, présentations). Accompagnement des équipes projets et production dans la définition des besoins de supervision. Veille active sur les outils d’observabilité (Prometheus, Grafana, Elastic Stack…). Profil recherché Expertise confirmée sur Zabbix (v6/v7) : Maîtrise de l’installation, la configuration, le troubleshooting et l’optimisation. Création de templates, dashboards et alertes personnalisées. Connaissance des bases de données associées (MySQL/MariaDB, PostgreSQL, TimescaleDB). Environnements systèmes et scripting : Expérience sur Linux (Debian, RedHat, CentOS, Ubuntu). Maîtrise des langages Bash/Shell et Python. Développement de connecteurs ou scripts d’intégration (REST API, Webhooks). Observabilité et intégrations : Connaissance souhaitée des outils complémentaires (Prometheus, Grafana, Telegraf, InfluxDB, Elastic Stack).

Le rôle le plus important du SRE AWS est de maintenir les standards et la qualité de service de l’infrastructure AWS. Grâce à ses excellentes compétences et à son expertise, le SRE peut fournir un leadership et un soutien technique en matière d’architecture, de sécurité, de bases de données, de DevOps, de Bigdata, etc . Vous aurez pour principales missions : Être responsable de la plateforme AWS et participer aux évolutions futures Assurer la stabilité, la fiabilité et la performance des applications Soutenir les développeurs et aider à concevoir conjointement les services applicatifs Développer et maintenir notre pipeline de déploiement et CI/CD Contribuer aux discussions techniques sur l’intégration de nouvelles ressources ou standards Améliorer constamment les processus et communiquer les normes et les bonnes pratiques de notre plateforme AWS Participer à l’évolution des outils transverses Être capable de prendre du recul sur les besoins de l’équipe et de faire le lien avec la gouvernance pour mettre en place des solutions globales plutôt que des solutions spécifiques.

Nous recherchons un Freelance DevOps / DevSecOps expérimenté pour rejoindre une équipe technique au sein d’un éditeur SaaS innovant spécialisé dans la finance. Dans ce cadre structuré et exigeant, vous serez en charge de renforcer l’automatisation, la sécurité et la scalabilité des environnements techniques, tout en contribuant activement aux bonnes pratiques DevOps et à l’amélioration continue. Vous évoluerez dans une organisation agile (SCRUM), avec des mises en production régulières toutes les trois semaines et un socle data conséquent, garantissant un environnement stimulant et en constante évolution.