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Résumé La direction informatique souhaite confier à une société extérieure une prestation sur l'activité du domaine de la distribution de fonds au sein de la filière IT OPCVM. La filière informatique est en charge des activités d'étude et d'implémentation de tous les projets relatifs aux OPCVMs. DETAIL & CARACTERISQUES DE LA MISSION Nous recherchons un Business Analyste / Développeur spécialisé sur les OPCVMs avec une solide expérience technique mainframe minimale de 3 à 5 ans ou plus, pour : Participation aux projets de la filière : assistance à l'expression de besoins, rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques, développements, tests et support aux UATS Participation au support : support aux utilisateurs, analyses de problèmes, proposition des solutions jusqu'au correctif éventuel. Participation aux évolutions du parc applicatif: Réaliser le suivi des fiches de correction ou d'évolution en prenant en charge éventuellement la rédaction des spécifications, le développement et la réalisation des recettes

Votre rôle au sein de NSI Nous recherchons un(e) Développeur(se) Fullstack H/F afin d'intervenir au sein d'un grand acteur de la distribution et de l'agroalimentaire, sur des projets de développement et de maintenance de son système d'information. Descriptif des missions Dans le cadre de projets menés au sein d'un grand groupe de la distribution, vous interviendrez en tant que Développeur(se) Fullstack Expert, avec une forte dominante PL/SQL, au sein des équipes techniques en charge de la conception et de l'évolution des applications métiers. Missions Participer à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et aux ateliers de spécifications Étudier la faisabilité technologique et contribuer à l'estimation des charges Concevoir et développer les composants applicatifs (PL/SQL et Java) Participer à la structuration des bases de données Réaliser les tests unitaires et contribuer aux tests d'intégration Analyser les résultats et rédiger les rapports de tests Assurer la maintenance corrective et évolutive Participer à l'analyse et à la résolution des incidents de production Documenter les développements pour les mises en production

Nous allons travailler sur un POC Réseau Autonome d'une durée limitée (approx 6 mois à partir de septembre), l'objectif est de collecter des données réseaux (données config Radio, Kpi, référentielles) les intégrer dans Databricks, développer des API pour requêter ces données afin que des agent IA puissent requêter les données à travers ces API. Livrables: Conception et développement de projets d'intégration de données pour des projets à forte valeur ajoutée. Développement de jobs d'intégration de données en PySpark, Spark, Python en mode streaming et batch sur la plateforme Databricks. La mise en œuvre de CI/CD (github, devops, Databricks Bundles), de l'orchestration, du data management et de la sécurité. Optimisation des jobs et des ressources cloud (GCP et Databricks). Mise en place de de Dashboard Finops afin de suivre l'usage des ressources GCP / Databricks. Travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires : chefs de projet, architectes, devops, data engineer. Assurer une formation continue, le partage de connaissances, mise en place de documentation.

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.

Contexte :Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de plateformes de données stratégiques, un grand groupe recherche un(e) DataOps Engineer Senior. L'objectif est de renforcer l'automatisation des opérations, accélérer la mise à disposition des données, garantir la qualité et la disponibilité des services, développer les API nécessaires aux workflows Data et accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques DataOps et DevOps. Missions principales :Au sein d'une équipe plateforme IT, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des environnements Data. À ce titre, vos responsabilités seront les suivantes : Concevoir, industrialiser et maintenir les plateformes de données. Développer et maintenir les pipelines de données. Développer et maintenir des API dédiées aux usages Data. Automatiser les déploiements et les opérations récurrentes. Accompagner les équipes DevOps dans l'amélioration des pratiques d'exploitation et d'automatisation. Assurer le maintien en condition opérationnelle des environnements. Participer à la gestion des incidents en lien avec les éditeurs et fournisseurs. Mettre en place des solutions de supervision et d'alerting. Réaliser le suivi des sauvegardes et des tests de restauration. Produire la documentation technique et enrichir la base de connaissances. Être force de proposition dans l'amélioration continue des plateformes. Assurer une veille technologique sur les technologies et méthodologies DataOps. Livrables attendus :Outils d'automatisation et d'industrialisation des opérations. Tableaux de bord de supervision. Documentation et procédures d'exploitation. Recommandations d'amélioration continue. Solutions de monitoring et d'alerting. Suivi des incidents et plans de remédiation. Rapports de sauvegarde et de restauration.

Votre mission Au sein de l'équipe Data, vous contribuez à la construction et à l'évolution de la plateforme de données qui alimente les projets d'analyse avancée, d'intelligence artificielle et de pilotage des activités de notre client. Vous garantissez la disponibilité, la fiabilité et la qualité des données utilisées par les métiers et les équipes Data. Principales responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et performants Mettre en œuvre les processus d'ingestion de données provenant de multiples sources Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Administrer et optimiser les Data Lakes et Data Warehouses Automatiser les traitements et assurer leur monitoring Collaborer avec les Data Scientists et les équipes métiers Participer aux projets de migration et d'optimisation Cloud Veiller au respect des règles de sécurité, conformité et gouvernance des données