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Expertise sur la plateforme de supervision Centreon Expertise sur la plateforme Splunk (Cloud SaaS, forwarder et module observability) Expertise sur la plateforme Grafana et ses composants (Loki, Mimir, Prometheus…) Réalisation des mises à jour et évolutions des scripts de synchronisation CMDB vs Supervision Transferts de compétences et rédaction de documentation d'exploitation Pilotage du N2 Maintien en condition opérationnelle des outils avec un très haut niveau de disponibilité Contribution à l'exploitation de niveau 3 et aux builds des projets en cours

Objectifs et livrables : Gestion des incidents (analyse et création des tickets, communication avec les équipes impactées). Suivi/résolution des incidents en collaboration avec les équipes (Trading, Portfolio, MarketData mais aussi Data – Opérations …). Amélioration de la qualité et de la pertinence des alertes. Communication avec nos contreparties externes. Rédaction et mise en place des différentes procédures à suivre en lien avec le support Paris. Déploiement et mise en production des différentes applications. Participation au développement et la maintenabilité des environnements de test. Développement de KPI permettant de monitorer la qualité de la production Propositions amélioration/maintenance des outils utilisés.

Dans le cadre d'une démarche d'innovation et de transformation des pratiques métiers, notre Client du secteur bancaire basé à Paris recherche un profil expérimenté en ingénierie IA. La mission consiste à concevoir, prototyper et expérimenter des solutions basées sur des architectures d'IA générative et agentique, à destination de fonctions réglementaires et juridiques (notamment compliance et legal). L'objectif est de développer des preuves de concept (POC) exploitant des cas d'usage existants ou à identifier en collaboration avec les équipes métiers, en s'appuyant sur des approches LLM modernes. Ces POC devront être construits dans un cadre de développement structuré afin de permettre, lorsque pertinent, une trajectoire d'industrialisation.

Lead Data Engineer pour prendre en charge et piloter le Consumer Data Hub (CDH), une plateforme unifiée de données consommateurs couvrant plus de 10 pays et des dizaines de millions de profils, permettant l'activation marketing, l'analyse avancée, les prévisions et les capacités d'IA agentique. Vous encadrerez une équipe de 4 data engineers tout en restant fortement technique — en concevant des systèmes, en planifiant les feuilles de route, et en collaborant avec des parties prenantes transverses pour traduire les besoins métier en solutions scalables. Ce poste exige de maîtriser l'équilibre entre le fait d'être un exécutant et celui d'être un leader. Vous rejoindrez une équipe autonome et exigeante, portée par une culture d'excellence technique et de respect mutuel. Si vous êtes animé par le sens de la responsabilité et que vous aimez construire des choses qui comptent à grande échelle — ce poste est fait pour vous. Responsabilités principalesLeadership technique Piloter l'architecture du projet, l'orientation technique et la vision à long terme Écrire du code de production en Python, SQL et dbt — en conservant des compétences techniques opérationnelles Garantir la cohérence technique entre les composants ; identifier et résoudre les problèmes de performance, de scalabilité et de dette technique Établir des standards de qualité des données, d'observabilité et de pratiques de monitoring Veiller à la conformité de la plateforme et au respect du RGPD Être à l'avant-garde du nouveau paradigme Data Engineering / Product Owner avec le Spec Driven Development assisté par l'IA Développer la stack d'IA agentique déjà mise en place (Cortex, Genie, LangGraph, Phoenix, etc.) Planification et livraison de projet Prendre en charge le plan de projet par trimestre : découper le travail en livrables, maximiser l'exécution en parallèle et ajuster en fonction des nouvelles informations Collecter et synthétiser les besoins auprès des partenaires techniques et non techniques ; les traduire en une feuille de route priorisée Identifier les inconnues en amont, évaluer les risques techniques et les communiquer de manière proactive Définir des métriques et des KPIs pour suivre la santé du projet et étayer les décisions par des données Leadership humain et gestion d'équipe Encadrer et accompagner 4 data engineers — développer leurs compétences, lever les blocages et déléguer efficacement Représenter l'équipe en externe : faire remonter les besoins et partager le contexte en retour Cultiver une culture de responsabilité, d'excellence et d'amélioration continue

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre missionVous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique :Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

INGENIEUR SYSTEME - PRODUCTION - KUBERNETES Démarrage : ASAP Durée : 3 ans Localisation : Ile de France (Proche Paris) Télétravail : 50% Contexte : La mission s'inscrit au sein du département Application Production Support. Le prestataire participe à la continuité de service des applications de gestion du risque. Il s'agit d'une mission d'ingénierie de production sur une plateforme en forte croissance • Environnement : Linux Redhat • middleware : Kafka, Kubernetes, Consul,Apache,CFT,MQ Series • Bases de données :SQL server, Sybase IQ, Cassandra • Outils de déploiement : Jenkins/Ansible Les applicatio Mission : • Support technique – L1/L2 des applications : prise en charge des incidents, suivi des problèmes et garantie d'une transition fluide vers les équipes « Follow-the-Sun ». • Intégration technique : mise en œuvre d'upgrades majeurs, gestion de l'obsolescence, construction de road-maps, estimation de charge et suivi des jalons en tant que point de contact unique avec les équipes de développement et d'infrastructure. • Gestion et suivi des exigences de sécurité tout au long du cycle de vie des applications (Patching sécurité, renouvellement des certificats, chiffrement des fichiers, segregation des environnements, protection des données) • Capacité & performances : suivi de la capacité et optimisation des performances. • Gestion du changement : planification, programmation, implémentation, documentation et exécution des activités de changement, tout en respectant les processus globaux. • Installation & intégration des systèmes : déploiement, tests techniques, validation des dossiers d'exploitation/installation et rédaction de la documentation de RUN. • Contribution DevOps : Améliorer l'automatisation, le déploiement continu et la résilience de la plateforme existante. • Collaboration et autonomie : travail en autonomie tout en s'inscrivant dans le cadre d'une structure de support globale dans un environnement Anglophone. • Continuité de service : Participer au dispositif d'astreintes (24/7) garantissant le fonctionnement critique des applications. Participer aux tests de reprise d'activité.

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une équipe de développement, nous recherchons un(e) Développeur(se) Full Stack maîtrisant les technologies Angular, .NET et Python afin de participer au développement, à l'évolution et à la maintenance d'applications métiers. Vous intégrerez une équipe Agile et interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des applications, de l'analyse des besoins jusqu'à la mise en production. Vos missions Participer à l'analyse des besoins fonctionnels et techniques. Développer de nouvelles fonctionnalités en Angular, .NET et Python. Concevoir et maintenir des applications web performantes et sécurisées. Participer aux phases de tests, de recette et de mise en production. Corriger les anomalies et assurer la maintenance évolutive. Collaborer avec les équipes métiers, techniques et les différents intervenants du projet. Contribuer à l'amélioration continue des applications et des bonnes pratiques de développement. Environnement technique Angular .NET / C# Python API REST Git Méthodologies Agile

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle Générative appliquées à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer pour rejoindre une équipe R&D en charge de concevoir, entraîner et industrialiser des modèles de langage spécialisés. Vous interviendrez sur des projets innovants visant à automatiser l'analyse de menaces, améliorer la détection d'incidents et assister les équipes cybersécurité grâce aux technologies d'IA les plus avancées. Vos missions: Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de langage (LLM/SLM) open source. Réaliser le fine-tuning de modèles tels que Llama, Mistral, Qwen ou équivalents. Structurer, préparer et enrichir les jeux de données d'entraînement. Mettre en œuvre des techniques d'alignement afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations. Concevoir et exécuter des campagnes d'évaluation et de benchmarking des modèles. Développer des pipelines d'entraînement, d'inférence et de validation. Collaborer avec les équipes Data, IA et Cybersécurité pour développer des solutions robustes et industrialisables. Participer à la veille technologique sur les avancées en IA Générative et LLM. Compétences techniques: Python PyTorch Hugging Face LLM / NLP Fine-Tuning LoRA / QLoRA TRL DPO / PPO / GRPO MMLU RAG Vector Database MLOps

Il s'agit d'assister le client en tant qu'ingénieur DATA sur le service de cloud datawarehouse sous Azure. Nous recherchons un Data Engineer ayant déjà fait du DevOps, capable de travailler à la fois sur les traitements de données (Databricks, architecture médaillon bronze / silver / gold) et sur l'infrastructure cloud associée (Azure, Terraform, Jenkins), dans un contexte d'entreprise avec des standards Git et CI/CD.Du conseil, des études d'opportunité et dossiers d'innovation seront demandés. Missions principales (Data & supervision) • Concevoir, développer et enchaîner des notebooks Databricks en PySpark pour alimenter les zones bronze, silver et gold. • Maîtriser et exploiter les formats parquet, delta et csv, en comprenant leurs impacts sur la performance, la robustesse et les coûts. • Optimiser les notebooks et jobs existants (performance, qualité de données, coûts d'exécution). • Mettre en place et faire vivre la supervision des flux : monitoring des pipelines Azure Data Factory, suivi de la qualité des données, création d'alertes et de tableaux de bord de suivi. • Contribuer à la fiabilisation globale de la plateforme data (détection d'anomalies, reprise sur incident, bonnes pratiques de développement). • Collaborer avec les équipes métier et techniques pour comprendre les besoins, prioriser les évolutions et industrialiser les traitements. Missions annexes (DevOps & infra) • Mettre à jour et faire évoluer les repos d'infrastructure (Terraform, Jenkins) en suivant les templates et bonnes pratiques du git d'entreprise. • Maintenir, paramétrer et exécuter les pipelines Jenkins liés aux déploiements et aux traitements data, en garantissant leur fiabilité et leur traçabilité. • Participer activement à la vie des repos GitHub : revue de code (PR/MR), gestion des branches, compréhension des workflows Git avancés, automatisation et diffusion des bonnes pratiques. Technologies & environnement technique • Cloud & data platform : Azure, Databricks, Azure Data Factory, Azure Storage Account, Azure Key Vault, Power BI. • Infra & CI/CD : Terraform, Jenkins, GitHub (PR/MR, workflows), intégration runtime via VM. • Langages & frameworks : Python, PySpark (DataFrame API, Spark SQL), SQL. • Formats & data : parquet, delta, csv… • Librairies Python courantes : o pyspark (transformations, jointures, agrégations, optimisations). o delta-spark et librairies Delta Lake pour la gestion des tables (ACID, time travel, optimisation). o Packages Azure (azure-identity, azure-keyvault-secrets, azure-storage-blob, etc.) pour l'intégration avec les services cloud.

Dans le cadre d'un important programme de transformation et de modernisation de ses outils de Revenue Management, un grand groupe international recherche un Data Scientist Senior afin de renforcer une équipe Data composée d'une douzaine de collaborateurs. La mission aura pour objectif principal de participer à la réévaluation et à la modernisation des modèles de prévision de la demande. Vous interviendrez sur des problématiques de forecasting et de séries temporelles, depuis l'analyse et la préparation des données jusqu'au développement, à l'évaluation et à l'amélioration des modèles. Vous serez également amené(e) à exploiter des techniques avancées de Machine Learning et de statistiques, à analyser et restituer les résultats obtenus et à contribuer à des sujets à forte dimension innovation. La mission s'inscrit dans un environnement international nécessitant des échanges réguliers en français et en anglais.

Vous rejoignez une équipe de production Data d'une dizaine de personnes chez un grand compte du secteur bancaire, en Île-de-France. L'équipe construit et exploite les applications d'une plateforme de données de groupe hébergée sur Google Cloud Platform. VOS MISSIONS • Contribuer au développement de l'automatisation et de l'intégration continue (CI / CD) • Mettre en place les chaînes de traitement via l'ordonnanceur Control-M, en assurer le suivi et la supervision • Gérer les flux de fichiers via des outils de transfert de type CFT • Assurer la gestion des environnements hors production et production • Participer aux projets techniques sur Google Cloud Platform et contribuer à la stratégie de développement des projets cloud • Garantir le bon fonctionnement des applications métiers et assurer le support opérationnel aux utilisateurs • Diagnostiquer et résoudre les incidents de niveau 2, et formuler des recommandations • Développer des scripts, rédiger les procédures et la documentation d'exploitation CONTEXTE TECHNIQUE Une migration du patrimoine d'ordonnancement vers Control-M est en cours : la maîtrise de cet ordonnanceur est déterminante sur le poste. La chaîne de déploiement s'appuie sur XL Deploy, XL Release et Jenkins, dans une organisation DevOps. Mission longue durée, démarrage dès que possible. Poste basé à Charenton-le-Pont (94), avec deux jours de télétravail par semaine.

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes

Cartographier et documenter les sources de données Assurer la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures Concevoir les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité Structurer le data lake Contribuer à la gestion des référentiels de données Intégration des données : · Capter et stocker, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise · Assurer la supervision et l'intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples · Vérifier la qualité des données qui entrent dans le Data Lake et s'assure de leur sécurité · Nettoyer la donnée (élimination des doublons…) et la valider pour une utilisation aval Animation des communautés : · Animer une communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l'application de la politique de la donnée Veille technologique : · Assurer une veille sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifier les solutions utilisables · Mettre en œuvre des POC le cas échéant · Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place Entrants · Normes et standards d'architecture d'entreprise · Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI · Exigences métiers Principaux livrables · Dossier d'architecture (ou cadre technique) des solutions (plateformes) de traitement des données · Data lake adapté aux besoins actuels et futurs · Cartographie des données · Eléments permettant de garantir la qualité de la donnée · Rapport d'études de veille technologique, POC · Comptes rendus, plan d'actions animation communautés

Description du poste💼 Mission : HELPLINE recherche un Ingénieur DevOps H/F en CDI pour accompagner la transformation digitale d'un de nos partenaires majeurs. Au sein du domaine, vous gérez l'exploitation et l'évolution des infrastructures Cloud pour 4 produits digitaux stratégiques (E-commerce, Magasins, Paiement). Vos responsabilités principales : Gestion & Automatisation : Déploiement via l'IaC (Terraform), GitOps et pipelines CI/CD (GitHub Actions). Culture DevOps/Agile : Animation des rituels et vulgarisation des bonnes pratiques auprès des équipes. Sécurité & FinOps : Application du "Secured by Design" et optimisation des coûts Cloud. Fiabilité (SRE) : Suivi des SLO et pilotage de l'observabilité/alerting via Datadog. Amélioration Continue : Scripting (Python) et optimisation constante des workflows. Qualifications🎯 Profil Recherché : De formation Bac+5, vous possédez entre 4 et 5 ans d'expérience sur un poste DevOps, idéalement avec une connaissance du secteur Retail. Idéalement avec du Python, GCP, SQL, GITHUB.

🚀 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 : En tant que DataOps, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Industrialiser et automatiser les déploiements avec Ansible Mettre en production de nouveaux clusters et mettre à l'échelle les clusters existants (scale horizontal et vertical) Documenter les offres Apporter une expertise technique aux utilisateurs de la plateforme Participer à la définition des architectures des futures briques de la plateforme Streaming Construire un MVP de ces services puis enrichir l'offre Prendre des éléments de la backlog qui ont été formalisés par le Squad Lead et mettre en œuvre les éléments de la backlog Réaliser l'intégration dans le SI (observabilité, alerting, gestion des droits, backup, etc) Rendre compte des difficultés auxquelles il est confronté et proposer des solutions pour les résoudre Participer à l'ensemble des rituels agiles de la Squad (Rétro, Démos, Pi Planning) Environnement technique / fonctionnel : Python, Java, Hadoop, Spark, Kafka, Flink, Kubernetes, Gitlab, Ansible, Vault, Artifactory, CI/CD, Jira