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Mission : Intégration d'une solution de stockage objet S3 comme ressource primaire au sein d'une fédération iRODS existante. - Architecture & Conseil : Orienter les choix stratégiques, garantir la scalabilité et la sécurisation des données. - Déploiement & Intégration : Automatiser et tester l'intégration d'iRODS avec l'infrastructure S3. - Benchmarking : Pousser la solution dans ses retranchements pour garantir des performances optimales. - Configuration avancée : Paramétrage fin d'iRODS (cache, threads, multipart, réplication) et gestion experte des plugins tiers.

Dans le cadre de l’évolution majeure d’une plateforme Data stratégique au sein d’un grand groupe international, nous recherchons un(e) Test Lead Data / QA Automation Engineer afin d’accompagner un programme de transformation à forts enjeux de qualité et de migration de données. La plateforme permet l’ingestion, le traitement, l’enrichissement et la mise à disposition de données provenant de multiples sources externes. Une nouvelle version est actuellement en cours de développement avec des enjeux importants autour de la fiabilité des données, de l’automatisation des tests et de la migration d’un historique conséquent. Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et Product Managers, vous serez responsable de l’ensemble du périmètre qualité et tests. Vos principales missions seront : Définir et piloter la stratégie de tests globale du produit Rédiger les plans de tests et préparer les campagnes de recette Concevoir les scénarios de tests fonctionnels, d’intégration, end-to-end et non fonctionnels Participer à la validation des migrations de données à forte volumétrie Définir et préparer les jeux de données de test Automatiser les tests de données via Python Mettre en œuvre l’automatisation des tests IHM et API lorsque nécessaire Exécuter les campagnes de tests et analyser les résultats Identifier, qualifier et suivre les anomalies Produire les reportings d’avancement et les indicateurs qualité Collaborer étroitement avec les équipes métier, produit, Data et techniques

Contexte Dans le cadre d’une stratégie Data, mise en place d’un système MDM (Master Data Management) basé sur une Data Platform pour centraliser et exposer les référentiels via APIs. Mission Intégré à l’équipe Data Referential, le Data Analyst intervient en lien avec les équipes Data & Analytics pour : Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger user stories, critères de tests Réaliser des analyses de données et scripts ponctuels (SQL/Python) Concevoir et faire évoluer des datasets référentiels Contribuer à la qualité des données et à la modélisation Participer aux sujets de data catalog & metadata Documenter et accompagner la mise en production Environnement MDM (Neoxam DataHub), Data Platform Données utilisées pour : ESG, reporting, finance, front office Contexte international avec projets de migration Profil Data Analyst (3–6 ans d’expérience) SQL requis, Python apprécié Bonne maîtrise data modeling / data quality Capacité à faire le lien entre métier et technique Conditions Localisation : Paris Télétravail : jusqu’à 3 jours/semaine Durée : ~12 mois (2026–2027)

Responsabilités principales : Pilotage Technique : - Définir et faire respecter les bonnes pratiques de développements, de versioning et d'industrialisation des flux data - Réaliser les revues de code, assurer la cohérence et la robustesse technique des traitements - Participer à la conception des architectures cibles en lien avec les architectes data et les équipes DSI. - Contribuer à l'amélioration continue des performances et de la stabilité des pipelines Conception et industrialisation : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, de transformation et de diffusion des données (ETL/ELT) - Mettre en œuvre les solutions d'orchestration et d'automatisation - Participer à la migration des flux SAS vers des solutions modernes (ex : Snowflake) - Veiller à la documentation, à la supervision et au monitoring des traitements Encadrement et accompagnement : - Accompagner techniquement les data engineers dans leurs développements et leur montée en compétence - Promouvoir les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, test, observabilité, monitoring) - Faciliter les échanges entre les équipes data, architecture, sécurité et métier Gouvernance et qualité : - Contribuer à la mise en place des standards de qualité, de traçabilité et de sécurité des données - Collaborer avec le Data Quality Officer sur les sujets de contrôle d'alerting - Participer à la mise en place de mécanismes de data lineage et de gestion des metadonnées Expérience : Expérience sur des architectures cloud data (idéalement GCP) Expérience confirmée dans l'industrialisation et la mise en production des pipelines data Langages et outils : - Obligatoires : Python, SQL, Spring Batch - Data platform : GCP, Snowflake (bonne connaissance apprécié) - ETL/ELT : XDI - CI/CD & Infra : Gitlab, Docker, Terraform, Kubernetes Architectures : - Architecture Data Moderne (Data Lake/House, Data Mesh, ELT Cloud etc) - Performance et optimisation des flux - Sécurité, gouvernance et qualité des données - Supervision et observabilité

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Analyst / BI Engineer Risque de Crédit pour intervenir chez un de nos clients du secteur bancaire. 💻💼 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Participer à la mise en place d’un socle de données dédié à la surveillance du risque de crédit - Concevoir et développer les flux d’ingestion, d’agrégation et d’exposition des données - Produire et maintenir les reportings et tableaux de bord Power BI à destination des métiers - Contribuer aux travaux de modélisation et transformation des données - Garantir la qualité, la cohérence et la performance des traitements de données - Collaborer avec les équipes IT, Data et Métiers dans un environnement Agile - Participer aux phases de recette, d’analyse et de support autour des sujets Data & Reporting

Contexte L'environnement est international, et promet de nombreux challenges, aussi bien humains que technologiques. Missions Accompagnement des équipes de développement dans le design et la mise en œuvre d'application Cloud native , le partage et la revue des best practices de développements, la maîtrise des méthodologies agile Mise en œuvre de pipeline DevSecOps Développement d'outils internes à la production (automation, reporting, ...) Accompagnement des équipes de développement dans le design des solutions techniques (code, infrastructure, middleware, ...)

Descriptif de la mission Notre Client recherche pour cette mission un Data Engineer. Les tâches au quotidien seront : - Définir et analyser les structures de données - Concevoir, construire et gérer des pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) qui ingèrent des données brutes provenant de diverses sources, les transforment et les chargent dans des entrepôts ou des lacs de données - Concevoir et gérer des solutions de stockage, telles que les entrepôts de données (Amazon Redshift), entrepôts de données (AWS S3 avec Databricks) ou bases de données NoSQL - Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les analystes et les équipes commerciales pour comprendre les données besoins, recueillir les exigences - Garantir la fiabilité de la production (surveillance, alerte et intervention selon les besoins) - Expérimenter les technologies de données émergentes et les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure de données et l'efficacité des flux de travail

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.

Je recherche unv Data Platform Engineer – DataOps / SRE (orienté Databricks & Dataiku) une prestation d’accompagnement dans l’objectif de garantir la fiabilité, la performance et l’industrialisation des solutions data au sein de l’équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d’architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu’à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l’architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Responsabilités principales : Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production. Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident. Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien Conception et mise en œuvre des architectures de production pour les nouveaux projets Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) ; Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Alimentation du backlog des Services de production ( CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Connaître les environnements de Production et Containers Apport d’expertise autours de la pratique DEVOPS Connaissance de l'intégration Continue Connaissance des Infrastructures/ serveurs / OS/Base De Donnée /Flux/firewall Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public Maîtrise de l’ordonnancement (Schedulers) Connaissance des pratiques Agile et DevOps Connaissance de l'intégration Continue (Continuous Integration) : Outil de gestion de versions, Référentiel du code source (GitLab, Bit bucket,..), référentiel binaires (Nexus, Artifactory…), orchestration (Jenkins, …). Connaissance de la Livraison Continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d’environnement, déploiement, Infrastucture as code (Ansible, Puppet, Chef) Connaissance des processus et Outils du Time2fix et Time2repair

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme Data dédiée à l’analyse des marchés de l’énergie, un grand acteur du secteur renforce son équipe Data Platform afin d’accompagner l’adoption et la montée en charge de ses usages. Cette plateforme centralise et industrialise la gestion de séries temporelles utilisées par des équipes métiers orientées trading, analyse de marché et gestion de portefeuille énergétique. L’environnement est moderne, orienté cloud et data engineering, avec une forte dimension : scalabilité, gouvernance de la donnée, qualité des données, onboarding utilisateurs, automatisation des pipelines. Vous rejoindrez une équipe agile composée d’experts data travaillant en proximité avec les équipes métier et les équipes gouvernance/data office. Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données robustes et automatisés Garantir la fiabilité et la disponibilité de la plateforme data Participer à l’industrialisation et au monitoring des flux Accompagner les utilisateurs dans l’adoption de la plateforme Former et onboarder les nouveaux utilisateurs Assurer un support fonctionnel et technique au quotidien Identifier les axes d’amélioration continue via les retours utilisateurs Participer aux sujets de gouvernance et de qualité des données Environnement technique AWS Python Architecture Big Data Data Management Systems DevOps Gestion de séries temporelles Monitoring & automatisation

Tu es branché infra, intégration et déploiement continue, et tu souhaites basculer vers le SRE ? La haute disponibilité et la performance ne sont pas des options pour toi ? Parfait : ici, les codes ont changé . Pour l'un de nos partenaires, une FinTech en pleine croissance , nous recherchons notre futur·e Ingénieur·e SRE pour rejoindre l'équipe sur la métropole lilloise. 💥 Ton impact ? Au cœur d'un environnement critique, tu es le garant de la fiabilité, de la sécurité et de la performance des services opérés pour des clients exigeants. Ta mission ne s'arrête pas au "Run" : tu transformes chaque incident en opportunité d'automatisation via du Software ou de l' IA pour bâtir une plateforme ultra-scalable. 🛠️ Ton quotidien : Fiabilité & Performance : Tu veilles au bon fonctionnement des systèmes et à leur scalabilité. Gestion des Incidents : Tu analyses les root causes , mets en œuvre les correctifs et communiques avec rigueur auprès des marchands. Automation & IA : Ton crédo est "automatiser pour ne plus subir". Tu utilises le scripting et l'IA pour optimiser le traitement des alertes. Collaboration : Tu travailles main dans la main avec les équipes Dev, DevOps et Sécurité pour améliorer la supervision globale. Documentation : Tu partages ton expertise et structures le savoir au sein de l'équipe. 📍 Localisation : Métropole lilloise (Hybride). 📅 Démarrage : ASAP. 💼 Format : Freelance

🎯 Objectifs principaux Recueillir et formaliser les besoins métiers liés aux données de référence Analyser les données existantes et proposer des modèles de données adaptés et réutilisables Contribuer à la création et à l’évolution des datasets stratégiques Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données Faciliter l’exposition et la consommation des données (API, Data Platform) Participer aux programmes de transformation et de migration 🛠️ Responsabilités clés Rédaction de user stories et critères d’acceptation Analyse fonctionnelle et data (y compris cas complexes) Modélisation des données (référentiels / MDM) Contribution aux analyses ad hoc Support aux équipes techniques (ingénieurs data) Participation à la gouvernance des données (qualité, métadonnées, catalogage) Rédaction de documentation et accompagnement à la mise en production À distance – maximum 3 jours par semaine Le consultant travaillera sur l'ordinateur portable et le système du client.

Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée aux plateformes de données au sein d’un grand groupe international, nous recherchons un Lead DBA orienté OPS & Automation. L’équipe intervient sur la conception, la mise en œuvre et le maintien d’architectures bases de données pour des usages internes critiques, avec une forte orientation automatisation et industrialisation des opérations. Vous intégrerez un environnement technique exigeant, en lien avec des équipes internationales, au cœur des enjeux de performance et de fiabilité des systèmes. Missions Dans ce cadre, vos principales responsabilités seront : • Assurer le support niveau 3 sur les bases de données PostgreSQL et Cassandra • Participer à la mise en place et à l’industrialisation de l’automatisation des environnements de production • Développer et maintenir des solutions d’automatisation via Python et Ansible • Intervenir en support niveau 1 sur les environnements Oracle et Goldengate • Contribuer au maintien en conditions opérationnelles des plateformes (notamment web) • Participer aux projets d’évolution des architectures data • Collaborer avec des équipes internationales dans un environnement anglophone

Contexte de la mission : Au sein des équipes IT, le profil accompagnera les équipes CRM et ERP sur les sujets AWS. Il sera en étroite relation avec le responsable architecture applicative. Tâches à réaliser : Co-construire des architectures data serverless event-driven avec le responsable architecture applicative pour les projets CRM et ERP Concevoir des pipelines d’ingestion et de transformation distribués Accompagner la montée en compétence des équipes CRM et ERP sur le sujet AWS en participant aux raffinages et en faisant de la revue de code Mettre en place des systèmes découplés basés sur la messagerie Garantir la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts Compétences recherchées : Obligatoires : AWS Lambda (Python) Terraform Expérience nécessaire : Minimum 6 ans d’expérience sur la fonction Langues : Français Date de démarrage : ASAP Localisation : Locaux du client situés près de Grenoble Possibilité d’interventions hors site Client : OUI, 40% (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 : NON Autre matériel requis : NON

Nous recherchons un professionnel spécialisé en intelligence artificielle pour intervenir sur des travaux d’analyse, de conception et d’implémentation de solutions algorithmiques. La mission porte sur des problématiques générales liées à l’exploitation de données et à l’automatisation de processus, sans communication d’informations sensibles ou spécifiques au contexte d’origine. Le consultant interviendra sur différentes phases techniques, incluant la structuration des données, le développement et l’amélioration de modèles, ainsi que leur optimisation. La mission se déroule dans un environnement organisé, avec des échanges réguliers au sein d’une équipe restreinte. Les attendus portent sur la qualité des livrables, la fiabilité des solutions produites et la capacité à travailler de manière autonome tout en respectant un cadre méthodologique défini.

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation Data, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer Microsoft Fabric pour intervenir sur un projet de migration d’envergure de Google Cloud Platform (GCP) vers Microsoft Fabric. Vous jouerez un rôle clé dans la mise en œuvre technique de la plateforme cible et participerez à la conception et au développement de pipelines de données robustes, scalables et performants. Vous intégrerez une équipe Data experte évoluant dans un environnement Cloud Azure moderne, Agile et orienté excellence technique. Vos missions En tant que Senior Fabric Engineer, vous serez responsable de : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données avec Microsoft Fabric Data Factory et Dataflows Gen2 Mettre en œuvre la migration des données depuis Google BigQuery vers les environnements Fabric Lakehouse et Data Warehouse Développer des connecteurs et workflows d’intégration pour différentes sources : SAP, Salesforce, Oracle, fichiers, APIs, SFTP, etc. Participer à la réécriture des traitements ETL existants sous Talend vers Microsoft Fabric Optimiser les pipelines de données afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts Réaliser les revues de code et accompagner les profils plus juniors Participer aux cérémonies Agile : daily meetings, sprint planning, rétrospectives Garantir la qualité du code et le respect des standards de développement et de CI/CD