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Description détaillée de la prestation : Le consultant devra soutenir l’équipe OPS IAM dans : • la conception, la construction et le déploiement des services IAM sur Azure, • la migration d’éléments tels que les proxies d’autorisation, les annuaires LDAP et les services de provisioning, • la livraison de guides d’exploitation, d’architectures HLD/LLD, et la réalisation du transfert de connaissances aux équipes internes, • un support éventuel de niveau 3 sur les composants mis en place. Techno : • Maîtrise solide : Linux, Azure, automatisation (Terraform, Ansible, GitHub) • Très bonne connaissance de l’écosystème IAM (OIDC, SAML2, LDAP) • Expertise en PingAccess et OpenLDAP ; connaissance PingFederate / PingOne appréciée • Expérience avérée sur la conception et l’implémentation d’architectures IAM dans Azure • Bonne communication FR/EN et capacité à travailler en équipe

Nous recherchons un Expert / Tech Lead GCP pour intervenir sur des projets stratégiques à forte valeur. Le rôle combine architecture cloud, DevOps/SRE et sécurité, avec une forte implication sur la conception et le delivery de solutions sur Google Cloud Platform. Vous évoluerez au sein d’une équipe cloud structurée, en lien avec différentes parties prenantes. Expertise GCP, Kubernetes (GKE), Terraform et sécurité (IAM, KMS, Zero Trust) requises. Poste basé en région toulousaine, avec perspective d’intégration en CDI après 6 mois de prestation.

Nous recherchons un Tech Lead DevSecOps pour concevoir, sécuriser et faire évoluer des plateformes cloud et CI/CD critiques. Vous définissez les standards d’architecture, d’automatisation et de sécurité, intégrez la sécurité by design (SAST, DAST, gestion des secrets, IAM) et accompagnez les équipes DevOps et développement. Référent technique, vous garantissez la robustesse, la conformité et la performance des environnements cloud et Kubernetes, tout en contribuant aux choix technologiques et à l’amélioration continue.

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Contexte : Renforcement de l’équipe Data pour industrialiser et faire évoluer les environnements BI/ETL/Cloud (GCP BigQuery, Teradata, Informatica/IDMC, BO, Power BI) et soutenir les activités de delivery et de transformation. Mission & objectifs Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données robustes (batch/ELT). Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données (IAM, rôles, permissions). Moderniser les assets BI et modèles sémantiques (Power BI, Business Objects). Contribuer à l’ automatisation et à l’ infrastructure as code (Terraform). Accompagner les équipes Métiers/Tech dans l’usage des plateformes data (BigQuery, Teradata, Unix/Linux). Participer à la documentation et à la montée en compétence de l’équipe.

Bonjour, Dans le cadre de ce besoin, nous recherchons un Data Engineer / DataOps – Maintenance prédictive (Python / Spark) pour intervenir sur un environnement technique exigeant et à forte valeur ajoutée. 📍 Informations clés Localisation : Toulouse (3 jours/semaine sur site) TJM max : 300 € Démarrage : 01/04/2026 Fin de mission : 31/12/2026 🚀 Contexte & mission Vous interviendrez au sein d’une équipe en charge d’un service de maintenance prédictive , dans un environnement hybride combinant : On-premise : Python, Airflow, Docker, GitHub CI/CD Cloud Azure : Databricks, PySpark, Azure Data Factory Service Platform : application web dédiée aux compagnies aériennes Dans ce cadre, vos principales responsabilités seront : Assurer le MCO des environnements (développement & production) Superviser et monitorer les environnements Databricks / Spark Concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données en production Accompagner le déploiement d’algorithmes de maintenance prédictive (optimisation performance & coûts) Améliorer les processus d’ intégration, de versioning et de déploiement au sein de la Service Platform 🛠️ Environnement technique Langages & Data : Python, SQL, Pandas, Spark Cloud & Data : Azure (Databricks, Data Factory) Orchestration & pipelines : Airflow CI/CD & DevOps : GitHub, Docker, Terraform, Ansible Systèmes : Linux (RHEL / Ubuntu) Bonnes pratiques : PEP, industrialisation, monitoring 🎯 Profil recherché Data Engineer / DataOps avec minimum 3 ans d’expérience Solide expérience sur les environnements Python / Spark / Azure Capacité à évoluer sur des environnements production critiques (MCO, monitoring, performance) Bonne culture DevOps / CI-CD / automatisation Anglais professionnel requis