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Rejoignez une initiative à fort impact dans le domaine des données au sein d'un groupe de services environnementaux de premier plan. Nous développons une Plateforme d'Intelligence Artificielle Industrielle dédiée au traitement, à l'analyse et à la visualisation en temps réel des données de séries temporelles provenant de sites industriels. Cette plateforme repose sur Microsoft Fabric , en utilisant principalement Python et les services Azure, afin d'offrir aux équipes industrielles des analyses avancées et des insights pertinents. Vous ferez partie d'une équipe pluridisciplinaire composée de : 1 Chef de Produit 1 Product Owner 1 Lead Développeur 3 Développeurs Data 1 Développeur DevOps Nous recherchons actuellement un Développeur Back-End Senior pour renforcer notre équipe de développement centrale. Objectifs et livrables Principales responsabilités Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données ainsi que des frameworks de traitement en utilisant Microsoft Fabric et Python. Traiter des données de séries temporelles afin de permettre des analyses en temps réel et à postériori pour les opérations industrielles. Collaborer étroitement avec le Product Owner et les acteurs métier pour transformer leurs besoins en flux de données robustes et en architectures évolutives. Contribuer à la livraison du produit minimum viable (MVP) de la plateforme ainsi qu'aux déploiements à grande échelle à venir. Appliquer les meilleures pratiques DevOps en utilisant Terraform et GitLab CI/CD pour automatiser et sécuriser les déploiements.

Le Security Operations Center (SOC) capacités suivantes : détection d’incidents de sécurité, chasse aux menaces, réponse aux incidents et renseignement sur les menaces. La philosophie fondamentale Nous croyons que le meilleur service pour élaborer une règle de détection est celui qui connaît parfaitement comment la contourner. Nous recherchons un Red Teamer souhaitant évoluer vers notre Stratégiste principal en détection. Vous serez responsable de la qualité et de l’orientation de notre logique de détection : évaluer notre posture en matière de télémétrie et de journalisation, identifier les lacunes de visibilité, définir les besoins en détection et rédiger des contenus de détection précis et résistant aux techniques de contournement du monde réel. Vous ferez le lien entre les techniques offensives et les résultats du SOC, en traduisant le comportement des attaquants en détections durables et exploitables. Objectifs et livrables Focus principal : Ingénierie de la détection Responsabilité principale : Garantir que chaque mouvement d’adversaire soit détecté. Vous passerez la majorité de votre temps dans notre SIEM, en élaborant des alertes de haute précision basées sur votre analyse des tactiques, techniques et procédures (TTP) offensives. Création de logique : Rédiger des requêtes KQL complexes pour repérer des comportements avancés (par exemple, manipulation de tokens, jitter C2, etc.), plutôt que de simples correspondances d’indicateurs de compromission (IOC). Analyse de la télémétrie : Examiner en profondeur les logs bruts provenant de l’EDR, des fournisseurs d’identités et de l’infrastructure cloud pour identifier les données manquantes et définir les politiques de journalisation adéquates. Réduction des faux positifs : Utiliser votre connaissance des comportements normaux versus malveillants pour ajuster et affiner les règles existantes, afin d’éviter une surcharge d’alertes pour le SOC. Focus secondaire : Emulation ciblée d’adversaires Vous continuerez à réaliser des attaques, mais avec un objectif différent : générer des données. Vous exécuterez des séquences d’attaque manuelles pour vérifier le déclenchement des nouvelles règles, puis analyserez et simulerez des techniques spécifiques (cadrées selon le cadre MITRE ATT&CK) afin d’identifier et de combler les lacunes de notre détection. Responsabilités clés du service : Traduire le renseignement sur les menaces complexes et les techniques de Red Team en logique de détection exploitable (KQL). Revoir et optimiser la bibliothèque de règles de détection existante pour garantir leur précision et leur couverture. Collaborer avec l’équipe de réponse aux incidents pour comprendre pourquoi certaines attaques ont été manquées, et concevoir des règles pour empêcher leur récidive.

Dans le cadre d’un projet de validation de solutions technologiques à forte valeur ajoutée, nous recherchons un·e Technicien·ne Test & Validation pour renforcer une équipe QA déjà en place. Votre mission : contribuer directement à la fiabilité des produits en exécutant, automatisant et améliorant les campagnes de test, depuis la phase de validation fonctionnelle jusqu’à l’automatisation. Vos missions principales Au quotidien, vous serez amené·e à : Exécuter des campagnes de tests fonctionnels et de validation Réaliser des tests manuels et développer des tests automatisés en Python Maintenir et enrichir les scripts d’automatisation existants Vérifier la conformité des fonctionnalités par rapport aux spécifications Identifier, analyser, qualifier et remonter les anomalies Rédiger les procédures et rapports de validation Travailler en lien étroit avec les équipes développement et produit pour fiabiliser les livraisons

Le profil interviendra pour définir, concevoir et accomagner la construction de l'architecture cible Data. Ses missions principales seront de : Définir l’architecture cible Data : concevoir l’architecture Data cible n, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data‑Centric et définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l’architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l’écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d’évolution (cloud ou on‑prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d’évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l’écosystème (outils d’ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance).

Compétences techniques : Python - Expert - Impératif VueJS - Confirmé - Impératif GCP - Confirmé - Impératif Test unitaires / automatisés - Expert - Impératif Le/La Software Engineer - Full stack contribuera au développement et à la maintenance de nos solutions logicielles réseau. Responsabilités : Développement : - Concevoir l'architecture de composants backend et frontend - Participer au développement de nouvelles fonctionnalités pour nos produits logiciels. - Rédiger du code propre, efficace, testé et bien documenté. - Réaliser de revues de conception et de code - Participer à la définition de la stratégie et des objectifs de l'équipe en matière de software - Corriger les bugs et les anomalies. - Assister les équipes techniques et les clients en cas de problèmes. -Projets spécifiques à court terme: - Développement sur notre outil de gestion des flux firewalls - Automatisation d'autres tâches réseau Note: Une très forte expertise technique est attendue

Vous rejoindrez une équipe en charge des services infrastructure "Managed compute", "Development & Services" et "Cloud”. Au sein de notre équipe Infrastructure, vous serez le garant de production et du maintien en condition opérationnelle de nos systèmes : •Référent sur la partie opérationnelle de notre périmètre (Daily, Gestion des priorités, compréhension des demandes utilisateurs) •MCO de notre parc de stockage entreprise (SAN + NAS) •MCO sur notre parc de virtualisation vmware •Déploiement de serveurs ou vm Linux

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

IT Support Analyst – Paris (H/F) Nous recherchons un IT Support Analyst passionné pour rejoindre une équipe IT dynamique spécialisée dans les systèmes de compensation et de gestion des risques sur les marchés financiers. Votre mission Vous assurerez le support technique de niveau 2 pour les applications critiques, en garantissant la continuité et la qualité des services métiers. Vos responsabilités incluent : Assurer le support technique de niveau 2 et le monitoring de production Construire et améliorer les processus opérationnels (documentation, runbooks, procédures) Coordonner la gestion des incidents majeurs et des changements Communiquer efficacement avec les équipes métiers et techniques Participer à un roulement d’astreinte pour couvrir les heures de production Profil recherché Solide maîtrise de SQL , Unix et bonnes compétences en Python Expérience avec ServiceNow , Datadog et idéalement des pratiques CI/CD Capacité à automatiser les tâches et améliorer l’efficacité opérationnelle Excellente organisation, esprit proactif et capacité à escalader rapidement les incidents Très bon niveau de français et d’anglais à l’écrit et à l’oral Compréhension des systèmes d’information financiers et intérêt pour l’apprentissage continu Autonomie, sens du relationnel et aptitude à travailler en équipe multiculturelle 📩 Si vous êtes intéressé(e) ou si vous connaissez une personne susceptible de l’être, n’hésitez pas à me contacter pour plus d’informations. Cordialement,

Site de Gradignan (33) Mission longue durée – 2 ans (1 an ferme + 1 an reconductible) Charge estimée : ~210 jours/an (420 jours max) Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe Analyse de la Donnée, une grande organisation nationale recherche un Data Analyst orienté Data Science afin d’accompagner les métiers dans l’exploitation et la valorisation des données. Missions : Rattaché(e) à l’équipe Analyse de la Donnée, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur Data, de la phase exploratoire jusqu’à la restitution des analyses via des outils de datavisualisation. Vos principales responsabilités : Analyse et croisement de données pour répondre à des cas d’usage métiers (ciblage, analyses exploratoires, data science) Développement et maintenance de produits Data réutilisables Publication et mise en forme des résultats via des outils de DataViz Respect des normes, standards et bonnes pratiques de l’équipe Accompagnement et acculturation des équipes métiers aux usages de la donnée Force de proposition dans la traduction des besoins métiers en solutions analytiques adaptées