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Ingestion des données sources via NIFI dans des tables de travail Cassandra ou en parquet sur AWS S3 Développement des Traitements Spark/Scala en lots des données sources ingérées Traitement au quotidien des nouvelles données clients (ajout nouveaux clients Enrichissement au quotidien des données des clients avec des fichiers de scoring et de segmentation (fournis par un autre projet) Traitement toutes les 8 heures des nouvelles ventes avec notamment la mise à jour des ventes auditées ainsi que l’enrichissement des ventes avec les données des clients Ingestion toutes les 8 heures des données des ventes dans Druid Ajout et mise à jour des nouveaux produits des marques avec leur description, leur taille, leurs stocks …. Traitement en temps réel via Kafka/Spark des données sources fournies par les marques dans les topics dédiés : Enrichissement des données des produits des différentes marques en temps réel avec les informations des stocks, des prix Mise à jour temps réel des données des ventes Mise à jour temps réel des données clients Mise à jour des commandes clients Anonymisation des informations clients (RGPD) Mise à jour des stocks disponibles en magasin Exposition des informations des produits en transit (magasin d’origine, magasin destination) afin que les utilisateurs de Luce puissent estimer leurs dates de livraison Traitement et Stockage des données dans Apache Solr et Cassandra Exposition des données traitées dans une API nodejs à travers Cassandra et Solr Ingestion des données des ventes et commandes sur Apache Druid via NIFI Mise en place de tests automatiques afin d’éviter les régressions suite aux nouvelles évolutions Développement de tests unitaires avant déploiement Garantie de la cohérence des données Planification des heures de lancement des différents traitements afin d’éviter d’avoir des données corrompues Déploiement des différents traitements Spark via Jenkins/Livy dans les environnements dédiés Monitoring des Jobs Spark via Yarn et Spark UI avec un système d’alerting via Slack en cas de problème durant les traitements Mise en place de logs qui seront ensuite déposés dans ElasticSearch afin de faciliter la résolution et la recherche des bugs Optimisation des différents traitements Data (optimisation du code Spark, des traitements NIFI) Migration de tous nos workflows NIFI, traitements de données en lots/ temps réel Spark sur Amazon AWS Migration de l’api ainsi que des tables et collections utilisées dans Cassandra Environnement sur AWS Ordonnancement des tâches via Airflow/Python, gestion des différentes dépendances entre les traitements Mise à jour d’une librairie Airflow pour le lancement de nos Jobs Sparks ainsi que le monitoring (vérification des statuts des traitements). Mise en place des capteurs (sensors) nécessaires pour le suivi des statuts des traitements Mise à jour d’une librairie générique Spark pour les jobs d’ingestion via parquet/csv/json

Nous recherchons pour l’un de nos clients un Data Engineer AWS. Contexte de la mission : Au sein de l'équipe chargée de développer des outils internes d’une entité, constituée de 10 personnes : Développeurs back/frond end et Ingénieurs Data, le Data Engineer AWS est en charge de mener à bien un besoin clé du Groupe autour du sujet Zéro Carbone. Affecté à l'équipe métier, nous travaillons en mode Scrum en collaboration avec un autre Data Engineer et un PO pour réaliser les tâches et mener à bien le projet à terme. Missions : - Créer des fonctions AWS Lambda et pour consommer des APIs provenant de l'extérieur (données Gas/Power) et alimenter nos buckets S3 dédiés. - Développer des jobs AWS Batch pour alimenter nos buckets S3 avec des données pré-calculées de l'intensité Carbon du Groupe et de ses clients. - Mettre en place des dashboards sur Quicksight pour visualiser les résultats. - Développer une API Flask et exposer les calculs via Swagger. - Exploration des données via AWS Athena. - Mise en place de Jupyter Notebooks pour exposer et valider nos premiers résultats de calculs aux métiers. - Scheduler des jobs via CloudWatch et StepFunctions. - Archiver l'ensemble du code dans Git et mettre en place un déploiement automatique via Azure Devops - Mise en place de WebApps sur Azure pour héberger nos API Flask. - Collaborer avec nos clients pour présenter nos calculs et les accompagner. Environnement technique : Spark, Python, Jupyter/ Pytest, Flask, Swagger, AWS Lambda/ Athena/ CloudWatch/ QuickSight/ Batch / S3/ Partionning/ Bucketing, Azure Devops/ Functions/ AppService/ Web Apps.

En tant que DevOps vous travaillerez en direct avec le Team Lead, les business analystes et le PO. Vous aurez à cœur de comprendre le business model. Les projets à adresser visent le développement et maintenance de modules de gestion des données de consommation (intégration, transformation et exposition), de contrats, et leur représentation à travers différentes interfaces. Vos activités principales seront : Conception, mise en place (scripts versionnés dans GIT, paramétrage, TDD et tests d'intégration) et livraison en production des applications dans les règles de l'art - Contribution aux Agile de l'entité dans le respect du framework Scrum (Daily meeting, Review, Rétrospective, Sprint Planning), - Maintien de la documentation technique et fonctionnelle - L'amélioration continue des processus et bonnes pratiques de développement (au sein de l'entité, mais aussi des entités du Socle BigData) - Support de production

Chers consultants, Nous sommes à la recherche d'un Ingénieur Data - Développeur JAVA / DevOps Senior pour rejoindre notre client, une banque leader à Paris. Missions La prestation aura lieu au sein de la banque exerce une responsabilité mondiale sur le Système d’Information contribuant à la réalisation des objectifs des métiers de la banque Commerciale, du Financement et du Trade. Dans ce contexte, la prestation Data Engineer (Développeur Java/DevOps) aura pour objectifs : • Comprendre les besoins clients dans le but de définir les solutions les plus adaptées • Assurer le développement des nouvelles fonctionnalités liées l’intégration, l’exposition et l’exploitation des Données • Définir et organiser les contrôles nécessaires à la mise en qualité de ces Données • Développer en Java/Spark/ des traitements de transformation et de production de données • Développement d’un moteur de règles • Être garant de la qualité du produit sur les aspects code, documentation, testabilité et performance • Designer des chaines optimisées CI/CD en collaboration avec les équipes DEVOPS • Participer à l'amélioration continue et à la revue de code

Data Engineering Technos: Hbase Hve Spark Maintien en conditions op ProD Docker Hadoop Kafka Kubernetes Python Unix/Linux Contexte de la mission Le prestataire étant orienté big data et ayant des compétences dans les domaines listés ci-dessous, Github, Scala, Python, Linux, Kube, Linux. Objectifs et livrables L'expertise technique sur le Datalake (plateforme Big Data) consistera à : o Assurer le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Datalake : gestion des incidents et des demandes effectuées par les projets ou les utilisateurs finaux o Contribuer à l'implémentation/automatisation des solutions o Effectuer les actions de mises en production o Contribuer à l'amélioration continue des outils d'exploitation o Communication auprès des utilisateurs finaux Le Prestataire devra fournir les livrables suivants : o Récapitulatif mensuel des tickets traités (incidents, demandes de travaux) o Statut bi-mensuel sur l'avancée des projets sur lesquels il sera contributeur Technos: Hbase Hve Spark Maintien en conditions op ProD Docker Hadoop Kafka Kubernetes Python Unix/Linux

Au sein d'une équipe d'expertise sur le volet Ops & Architecture vous intégrez la team en tant qu'architecte Cloud GCP & DevOps Big Data. Vos missions sur ce volet : Administration de la plateforme Hadoop présente Développer et continuer la migration vers GCP sur certaines applications Excellente maîtrise de Kubernetes attendues Connaissance complète de l'environnement Big Data et de la culture DevOps (Hadoop, Kafka, Elastic, Ansible, Kubernetes...) Endosser le rôle de référent technique sur le sujet Big Data

Nous recherchons un Ingénieur Big Data Compétences techniques: Hadoop Hive - Confirmé - Impératif Kubernetes - Junior - Important Description détaillée: Il s’agit de participer à la migration de données hébergées sur une plateforme obsolète Hortonworks vers la solution cible. La mission comprend 3 activités principales : - Gestion de la plateforme actuelle Hortonworks 2.6 (run) - Construction de la plateforme cible sur openshift (build) - Préparation à la migration depuis Hortonworks vers openshift (build) Un membre de l’équipe participera également à ces mêmes activités Savoir-faire : - Maitrise de Kafka et Spark - Connaissance de la plateforme Hortonworks et du concept de Big Data - La connaissance d’openshift est un plus - Automatisation (python, shell, SQL, ansible) - Processus ITIL

La prestation consiste à contribuer à/au(x) : Maintien de l'environnement legacy et contribution au projet de migration de l'application vers le Big Data. - Mise en place de la One Plateforme (On premise + Cloude public) - Challenge des choix architecturaux - Audit du codes existants et solutions de factorisation du code - contribution à la validation des futurs développement - Développements, tests unitaires et homologation technique sur des composants applicatifs dans les plannings et délais demandés. La mission doit être effectuée dans le cadre des normes du projet. - Assistance sur les développements produits jusqu'à la mise en production. - Support de production

la Prestation consiste à contribuer à/au(x) :  Gestion de l’intégration des données dans le DataLake Azure  Analyse des données et croisement de ces dernières  Analyse des restitutions responsives et mise en avant de la valeur-ajouté des données  Support de la solution et ses composants Environnement technique Expertises : - Java - Spark - Kubernetes - MS Azure - Kafka - Microsoft PowerBI - Cosmos DB - PosgreSQL Les livrables attendus sont : - Spécifications techniques générales et détaillées - Code - PV de tests - Support aux UATs (User Acceptance Tests) - Package de livraison - Gestion des releases et documentations associées - Assistance aux utilisateurs et/ou support

En tant que DevOps vous travaillerez en direct avec le Team Lead, les business analystes et le PO. Vous aurez à cœur de comprendre le business model. Les projets à adresser visent le développement et maintenance de modules de gestion des données de consommation (intégration, transformation et exposition), de contrats, et leur représentation à travers différentes interfaces. Vos activités principales seront : Conception, mise en place (scripts versionnés dans GIT, paramétrage, TDD et tests d'intégration) et livraison en production des applications dans les règles de l'art - Contribution aux Agile de l'entité dans le respect du framework Scrum (Daily meeting, Review, Rétrospective, Sprint Planning), - Maintien de la documentation technique et fonctionnelle - L'amélioration continue des processus et bonnes pratiques de développement (au sein de l'entité, mais aussi des entités du Socle BigData) - Support de production

VISIAN est une société de conseil spécialisée autour de l'innovation, la conception produit et la data. Dans un marché où les enjeux de recrutement sont clés et où le nombre de freelances est en constante augmentation, Visian a créé une entité dédiée au recrutement de freelances experts du digital et d’IT. Dans le cadre de ses projets, nous recherchons un développeur MDM. L’objectif est de développer une plateforme dite « MDM » basée sur des technologies Big Data robustes et évolutives. Cette plateforme sera capable de traiter un volume important de données dans différentes entités locales B2B. Son objectif principal est de capturer diverses métriques sur l'électricité et le gaz (allocation, consommations, point de livraison….). Cette plateforme est déjà déployée en France et l'objectif est d'étendre le périmètre à d'autres pays B2B. L’équipe principale MDM a principalement 2 missions : • Construire et améliorer le cadre commun (volet fonctionnel et technique pur) • Accompagner le déploiement du MDM dans différents pays.

Le bénéficiaire souhaite mettre en oeuvre plusieurs évolutions de son socle technique. A ce titre, le Bénéficiaire souhaite bénéficier de l'expertise du Prestataire en termes de data Engineering Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) :  Recueil et à l'analyse des besoins métier et des processus de bout en bout  La redaction des spécifications techniques.  L'assistance et contribution aux instances projet.  La sécurisation des jalons stratégiques  Suivi et au dépannage de la production pour son maintien en conditions opérationelles Envrionnement technique : Juptyper Lab, ML Flow Environnement Agile Livrables attendus Les livrables attendus sont : - Dévéloppements : Python, système RAG, implémentation des Guardrails, prompt ingénierie) - Contribution aux chantiers transverses : Architecture, Sécurité - Documentation technique de la solution - Contribution à la préparation des instances projets Expertise(s) / technologie(s) Les expertises attendues pour réaliser cette prestation sont listées ci-après :  Compétences en développement (Shell unix, Perl, PHP, Python, git, github)  Continuous Integration  Hadoop (Big Data), Spark  Python