Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Python

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Wavo, fintech qui construit le futur du financement de stocks pour les PME (achat et financement de stocks en amont, sans dette ni garantie personnelle), recrute un Data Engineer. La donnée est au coeur de leur modèle : elle alimente les décisions de financement, les modèles de risque et l'évaluation de la valeur et de la qualité des stocks financés. Le Data Engineer joue un rôle central dans la construction et l'évolution de la plateforme data, sur toute la chaîne de valeur : ingestion de sources externes, modélisation de datasets fiables, mise en production de pipelines et publication des données qui alimentent le produit et les opérations. C'est un rôle d'ingénierie à fort impact métier. Au quotidien, la personne travaille avec David (Founding Data Engineer) et en collaboration étroite avec les équipes Product, Software et Ops, dans une petite équipe avec beaucoup d'ownership, des boucles de feedback rapides et un périmètre technique large (conception, infrastructure, DevOps, sujets proches du produit). Les missions incluent aussi des sujets à forte valeur métier comme l'orchestration d'agents IA pour l'ingestion de données, l'analyse de documents et l'évaluation de la santé financière des clients.

Support Front Office Contexte de la mission Ensure application production on Trading, Portfolio construction applications. 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. Profil recherché Compétences demandées Niveau de compétence Connaissance du langage Python - Avancé Connaissances en finance de marché - Confirmé Maitrise des métiers de support (expérience > 3 ans à 5 ans) dans la finance en Front Office (si possible) - Expert Ecole d'ingénieur ou équivalent universitaire (bac +5) Connaissances SQL et Linux - Expert Bonne capacité d'analyse, autonomie, esprit d'équipe, intérêt pour les nouvelles technologies - Expert Connaissance de la méthodologie ITIL - Expert

Mission : Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions qui leur permettront d'atteindre leurs objectifs. Sachant technique de la solution et en particulier des données manipulées. Le point de contact naturel et privilégié des équipes métier pour les sujets d'exposition, d'exploitation de données d'usines dans des conditions industrielles. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs

Dans le cadre de l'évolution et de l'exploitation d'une plateforme cloud Microsoft Azure, nous recherchons un(e) Ingénieur Cloud Ops Azure pour renforcer une équipe en charge de garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et l'optimisation continue des infrastructures cloud. Vous interviendrez sur des environnements stratégiques en contribuant aussi bien à la conception qu'à l'exploitation des plateformes Azure, tout en participant à leur industrialisation et à l'amélioration continue des pratiques Cloud et DevSecOps. Vos principales missions : Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures Microsoft Azure sécurisées, résilientes et évolutives. Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) ainsi que la disponibilité et la performance des services cloud. Automatiser les déploiements et les configurations d'infrastructure à l'aide d'outils d'Infrastructure as Code. Accompagner les équipes de développement dans l'adoption des bonnes pratiques DevSecOps. Mettre en place et exploiter les outils de supervision, de monitoring et d'analyse des performances. Participer à l'optimisation des coûts des environnements Azure (FinOps). Réaliser une veille technologique et proposer des améliorations des architectures et des services cloud. Garantir le respect des exigences de sécurité, de conformité et des standards d'exploitation.

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de l'entreprise. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'agents IA. MissionsPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes. Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise. Couche sémantique & DataViz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation afin de faciliter la consommation finale de la donnée. Objectifs et livrablesDéveloppementMaîtrise incontournable des langages Python et SQL (requêtage, optimisation). Architecture DataExcellente maîtrise des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart). ETL / ELTExpérience confirmée sur Informatica. Restitution & GouvernanceBonnes notions en DataViz et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex. : Strategy ou outils équivalents). Outillage CI/CDGitHub Jenkins Terraform Cloud (atout)Une expérience sur Google Cloud Platform (GCS / BigQuery) est un véritable plus.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ops Engineer (H/F) à Lille, France. Les missions attendues par le Data Ops Engineer (H/F) : Accélérer le parcours DataOptimiser le cycle de vie complet des pipelines data, en réduisant considérablement les frictions depuis l'installation locale jusqu'au déploiement en production. Promouvoir l'Inner SourceCo-développer, industrialiser et standardiser les initiatives issues de la communauté (par exemple : wrappers YAML personnalisés, templates CI/CD, hooks pre-commit, solutions avancées d'observabilité). Facilitation transverseÊtre le référent technique permettant d'aligner les pratiques d'ingénierie locales avec les standards globaux de développement logiciel. Excellence d'ingénierie et conception technique nouvelle générationIngénierie augmentée par l'IAPiloter l'évolution du développement des pipelines en intégrant des outils d'IA (Copilots, automatisations GenAI) dans le quotidien des ingénieurs data. Optimisation des boucles de feedbackConcevoir des patterns, outils et frameworks permettant un développement local fluide, des tests efficaces et une validation rapide. Excellence logicielle (Software Craftsmanship)Promouvoir les pratiques modernes au sein de l'ingénierie data, notamment : les contrats de données (data contracts), des chaînes CI/CD robustes, les tests automatisés, une supervision et un monitoring homogènes. Challenge, conseil et alignementPréparer l'avenir et faire évoluer la stratégieRemettre constamment en question les paradigmes existants afin de préparer les prochaines étapes de maturité : transition vers un Open Lakehouse, optimisation des coûts (FinOps), intégration de la confidentialité et de la conformité (RGPD by design), support de modèles de données avancés. Représenter la voix de la communautéÊtre le principal porte-parole des besoins de la communauté des ingénieurs data.

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

Notre client, acteur majeur dans le secteur bancaire, recherche son futur Développeur orienté Platform / Automatisation (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre du développement de sa plateforme technique et de l'industrialisation de ses environnements. Poste Intégré à une équipe transverse dédiée à la plateforme, vous intervenez principalement sur des sujets de Build, avec pour objectif de simplifier, automatiser et fiabiliser le travail des équipes de développement. Ce poste s'adresse à un développeur ayant évolué vers des problématiques d'infrastructure, d'automatisation et d'outillage, et souhaitant s'inscrire dans une logique de Platform Engineering. Vous évoluerez dans un environnement hybride GCP / Kubernetes On-Premise. Missions * Concevoir et développer des outils facilitant les déploiements et l'exploitation pour les équipes applicatives * Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) * Automatiser les environnements et les configurations (Infrastructure as Code) * Développer des scripts et solutions de provisioning pour améliorer l'autonomie des équipes * Mettre en place des outils d'observabilité (monitoring, dashboards, alerting) * Collaborer étroitement avec les équipes de développement pour fluidifier les processus * Participer à la fiabilisation des applications et à l'amélioration continue de la plateforme Compétences techniques * Développement : Node.js, Python ou Go (expérience significative) * CI/CD : GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions * Automatisation / scripting * Infrastructure as Code : Terraform (ou équivalent) * Conteneurisation : Kubernetes, Docker * Cloud : GCP idéalement (ou AWS) * Observabilité : Datadog, Prometheus (ou équivalent) Une expérience dans des environnements microservices et distribués est un plus.

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.

Nous recherchons un Market Expert & Data Analyst passionné par le secteur de l'énergie et la transition énergétique, capable d'analyser, challenger et interpréter des scénarios énergétiques pour la Belgique et les principaux pays européens. Missions principales: * Collecte, consolidation et analyse de données historiques et prospectives * Construction et contrôle de datasets pour les modèles énergétiques * Analyse et challenge des scénarios PV, Wind, H2, stockage, flexibilité, demande énergétique * Développement et amélioration d'outils en Python / R / VBA / Excel * Analyse et visualisation des résultats de simulations * Contrôle qualité des modèles et résultats * Identification des tendances clés et analyse critique des résultats

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement : Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales : Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage : Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation : Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité : Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA : Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes : Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés : Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

Contexte de la mission Solution Digibot : développement d'un chatbot pour le périmètre financement & innovation Le but est de faciliter la réalisation d'acte de gestion (ex changement de RIB). Compétences : Compétences essentielles : Angular 17+ ( connaissance) JAVA 21/25 (expertise) Springboot 3.x / 4.x Kafka (connaissance) MongoDB AWS s3 (connaissance) Web Service REST Kubernetes EKS (connaissance) Jenkins (connaissance) Usage IA (mode agent, skills, instructions ... etc) sinon par ailleurs : Python Connaissances et pratique des architectures web et microservices Connaissance et pratique de Gitlab, Jira, Confluence, Jenkins(CI/CD), coding best pratices(Sonar, Artifactory, BDD, review,...), connaissances LLM, agent IA, prompts structurés MCP Pydantic + pydantic-settings HTTPX (calls API/LLM) Appels LLM Anthropic / Mistral /openAI Objectifs et livrables Besoin d'un front qui permette les interactions entre les clients et le chatbot "Actes de Gestion" Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Angular 17+ Confirmé Kafka Confirmé JAVA 21/25 Expert

Dans le cadre de l'évolution et de la maintenance d'applications stratégiques, nous recherchons un Business Analyst Salesforce pour intégrer une squad en charge des projets, évolutions et du RUN d'applications reposant principalement sur Salesforce, MuleSoft et Heroku. Vous serez l'interlocuteur privilégié entre le Product Owner, les équipes métiers et les équipes techniques afin d'assurer la bonne traduction des besoins fonctionnels en solutions opérationnelles. Vos missionsRecueillir, analyser et cadrer les besoins métiers. Réaliser les analyses d'impact fonctionnelles. Traduire les besoins en exigences fonctionnelles et accompagner le Product Owner dans leur déclinaison. Rédiger les User Stories et expliquer les fonctionnalités aux équipes de développement. Définir la stratégie de recette et préparer les scénarios de tests. Participer aux campagnes de recette métier et suivre la correction des anomalies. Assurer un support fonctionnel de niveau 2 sur le périmètre applicatif. Accompagner les utilisateurs dans les actions de paramétrage et la conduite du changement. Garantir la cohérence fonctionnelle et contribuer à l'amélioration continue des applications. Travailler dans un environnement Agile (Scrum/Kanban).

Dans le cadre de la maintenance, de l'évolution ou du support des environnements applicatifs de l'entreprise, notre client recherche un prestataire ayant une expertise sur WebSphere Application Server (WAS ND). La prestation vise à assurer l'exploitation, l'optimisation et la résolution d'incidents sur les plateformes WebSphere (version ND). Le candidat remplacera un autre prestataire dont la fin de mission est prévue pour fin septembre. Le client aimerait que le candidat retenu puisse démarrer sa mission aux alentours du 21 septembre pour travailler en binôme sur une semaine avec le prestataire sortant pour la passation des sujets.

DBA MongoDB Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data & Infrastructure, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un DBA MongoDB afin d'assurer l'administration, l'exploitation et l'évolution de ses bases de données NoSQL. Le consultant interviendra sur des environnements de production critiques avec des enjeux forts de disponibilité, de performance, de sécurité et d'automatisation. Il contribuera au maintien en conditions opérationnelles des plateformes MongoDB ainsi qu'à l'accompagnement des équipes techniques sur les bonnes pratiques d'administration. Missions : Administrer et maintenir les bases de données MongoDB en environnement de production. Assurer le suivi des performances, la supervision et l'optimisation des bases (requêtes, indexation, réplication). Gérer les opérations courantes : installation, configuration, montée de version, sauvegarde et restauration. Garantir la disponibilité et la fiabilité des environnements MongoDB. Participer à la résolution des incidents de niveau 2/3 et aux analyses techniques. Mettre en œuvre et maintenir les processus d'automatisation des tâches d'administration. Participer à l'amélioration continue des plateformes et à la documentation technique. Collaborer avec les équipes infrastructure et applicatives sur les sujets liés aux bases NoSQL.

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD