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Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

Contexte de la mission Dans un contexte d'accélération des usages Data et face à des enjeux critiques de continuité opérationnelle et d'urgence métier, notre client souhaite structurer et industrialiser ses environnements Dataiku afin de répondre aux besoins croissants des équipes de développement, d'exploitation et des métiers. L'objectif principal est de mettre en place des espaces industriels robustes sur Dataiku permettant : La délégation des activités d'exploitation et de supervision aux équipes OPS. La séparation claire des environnements de développement, de recette et de production. La gestion simultanée de plusieurs versions d'un même traitement dans des contextes hybrides (Dataiku Cloud et plateformes internes). L'intégration de nouvelles sources de données tout en garantissant la stabilité des traitements existants. La mise en place des bonnes pratiques de gouvernance, de versionning, d'industrialisation et d'exploitation des workflows Data. Cette mission s'inscrit dans une démarche de structuration durable de la plateforme Dataiku afin de sécuriser les processus critiques et d'améliorer l'autonomie des différentes équipes. Missions principales Définir et mettre en œuvre l'architecture cible des espaces industriels Dataiku. Concevoir les processus de promotion entre les différents environnements. Accompagner la mise en place des modèles d'exploitation et de supervision par les équipes OPS. Définir les standards de gouvernance, de sécurité et de gestion du cycle de vie des traitements. Mettre en place les bonnes pratiques de versionning et de coexistence de plusieurs versions d'un même workflow. Accompagner les équipes métiers et techniques dans l'adoption des nouvelles pratiques. Être force de proposition sur les sujets d'industrialisation, d'automatisation et de gouvernance de la plateforme.

Bonjour nous sommes actuellement à la recherche d'un développeur font opentofu, qui maîtrise l'infra pour l'un de nos clients sur le bassin niortais : Dev front opentorfu Maîtrise de l'infrastructure Intégration API et gestion des états (REST, GraphQL) Optimisation des performances frontend Utilisation de OpenTofu pour déployer et gérer l’infrastructure as code Gestion d’infrastructures cloud multi-environnements (dev / staging / prod) Automatisation des déploiements via pipelines CI/CD Gestion du state, versionning et reproductibilité des environnements

Notre client est un acteur international majeur du secteur de la santé, engagé dans une transformation digitale ambitieuse à l’échelle mondiale Au sein de son organisation Digital & Data, l’équipe Elements développe et fait évoluer une plateforme interne de design system utilisée par des équipes produit, design et engineering réparties notamment entre Barcelone, Toronto et Hyderabad Elements n’est pas uniquement une bibliothèque de composants : c’est une plateforme d’expérience conçue pour garantir cohérence, scalabilité et qualité dans la livraison des produits digitaux. Dans un contexte de montée en puissance des usages multi-marques, multi-thèmes, IA et cross-device, l’équipe recherche un profil engineering capable de fiabiliser l’infrastructure technique sur laquelle s’appuient les équipes produit L’enjeu : construire une fondation robuste, maintenable et gouvernée, capable d’accompagner l’adoption du design system à grande échelle dans un environnement international, exigeant et réglementé En tant que System Engineer , vous serez responsable de l’architecture technique, de l’outillage et de l’infrastructure de la plateforme Elements. Votre rôle sera de faire en sorte que les composants, tokens, pipelines, releases et workflows de contribution puissent évoluer de manière fiable, cohérente et scalable Ici, le design system est traité comme une véritable plateforme logicielle : moins orientée interface visuelle, plus orientée architecture, automatisation, qualité, adoption et maintenabilité Votre mission principale : garantir que les équipes engineering qui consomment Elements disposent d’une plateforme fiable, documentée, facile à intégrer et capable de supporter les évolutions structurantes à venir, notamment la release v4.0.0. Vous interviendrez notamment sur : L’architecture technique d’Elements : définition de la structure de la librairie de composants, stratégie de versioning, standards d’API composants, modèle de theming, cohérence multi-plateforme et capacité à supporter des besoins multi-brand et multi-modal Le pipeline de design tokens : mise en place et maintenance des workflows de transformation, distribution et consommation des tokens depuis Figma jusqu’aux environnements web et natifs, avec une attention forte portée à la réduction du token drift L’infrastructure de release et de contribution : CI/CD, tests automatisés, linting, accessibilité, visual regression testing, changelog, semantic versioning, détection de breaking changes et génération de guides de migration L’expérience développeur des équipes consommatrices : amélioration continue de l’intégration d’Elements dans les codebases produit, création de tooling, codemods, starter kits, templates de configuration et documentation engineering via Storybook La qualité, la fiabilité et la conformité : mise en place de quality gates, suivi de la performance, monitoring de la taille des bundles, auditabilité, traçabilité des changements, gouvernance des dépendances et sécurité Le partenariat avec les plateformes stratégiques : accompagnement technique des équipes produit prioritaires, résolution des blockers d’intégration, identification des frictions terrain et contribution à la roadmap Elements

Contexte Au sein d’un pôle innovation et transformation digitale, vous intervenez dans un environnement orienté IA et technologies émergentes , avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions digitales à forte valeur ajoutée. Les sujets adressés couvrent notamment le numérique responsable , le marketing digital , l’ UX , la RPA , la data , le développement web & mobile , l’ API management et la cybersécurité . Mission principale Vous prenez en charge la définition, la structuration et l’évolution de l’architecture API (REST et services) afin de garantir des échanges inter-systèmes robustes, sécurisés et scalables , en cohérence avec les enjeux métiers et les contraintes techniques. Responsabilités Concevoir et industrialiser des architectures d’API (design, gouvernance, versioning, sécurité, performance). Jouer un rôle de référent technique sur les problématiques API, intégration et échanges inter-applicatifs. Accompagner les équipes de delivery sur les bonnes pratiques : qualité de code, sécurité, documentation, performance, observabilité. Contribuer aux phases amont : cadrage technique, estimations, choix de solutions, revues d’architecture . Participer à la veille technologique et à l’amélioration continue des standards, outillages et patterns internes.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge des infrastructures réseau d’un grand groupe international du secteur bancaire et financier, nous recherchons un(e) Ingénieur Réseau & Automatisation afin d’intervenir sur des environnements critiques à grande échelle. Le poste s’inscrit au sein d’une équipe responsable de l’architecture, de la production, du monitoring et de la supervision des infrastructures réseau (campus et datacenters). La mission porte principalement sur la conception, le développement et l’exploitation de solutions d’automatisation permettant : la gestion industrielle des infrastructures réseau, la réduction des opérations manuelles, l’amélioration de la fiabilité, ainsi que le respect des standards de conformité et de sécurité. Vos principales missions Automatisation & Scripting Développer des scripts et outils d’automatisation en Python, Go et Bash Concevoir et maintenir des playbooks Ansible Automatiser le déploiement, la configuration et les vérifications des équipements réseau Intégration CI/CD Mettre en place des pipelines CI/CD pour tester, valider et déployer les changements d’infrastructure réseau Participer à une approche Infrastructure-as-Code (IaC) Gestion de configuration Implémenter et maintenir les outils de gestion de configuration et de versioning (Git) Assurer le suivi des changements et l’historisation des configurations Monitoring & Observabilité Intégrer les infrastructures avec les plateformes de supervision et de monitoring Collecter métriques et logs Mettre en place des alertes automatisées et des dashboards de supervision Projets principaux Modèle de données réseau Développement d’un modèle de données et d’un framework d’automatisation orienté Intent-Based Networking Asset Management Évolution de l’application de gestion des assets réseau Ajout de nouvelles sources de données, contrôles et mécanismes de validation Automatisation des serveurs réseau Automatisation du déploiement des serveurs d’infrastructure réseau : ZTP Syslog Jumpoff autres composants d’exploitation réseau Déploiement multi-régions

1. Release Management • Gestion du versioning du code source dans TFS (Microsoft) puis migration vers Azure DevOps • Gestion des packages et release notes pour chaque livraison • Pilotage du build et du déploiement automatique (dans la mesure du possible) • Rédaction des procédures de déploiement (IMP et SWI) avec niveau de détail opérationnel • Exécution des déploiements (packages et configuration) en environnements TST, ACC et PRD • Maintien du planning des environnements de l'unité • Monitoring et analyse d'impact lors des upgrades techniques Salesforce 2. Projets, maintenance corrective et évolutive • Analyse et correction d'incidents en production • Participation aux projets via conception technique, configuration et développement Apex • Développement de nouvelles pages front-end pour le portail client (Experience Cloud, React, LWC)

Profil Développeur avec forte sensibilité infrastructure (pas un admin système classique) À l’aise avec le développement de plateformes internes Code de qualité en Python, Node.js, Go ou Rust Approche orientée industrialisation, réutilisabilité et self-service Autonome et collaboratif Missions Concevoir et maintenir des modules Terraform réutilisables Industrialiser les déploiements cloud via des templates standardisés Garantir qualité, maintenabilité et versioning des modules IaC Mettre en place les bonnes pratiques : tests, documentation, CI/CD

Dans le cadre du développement de nos solutions Data & IA, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour accompagner l'industrialisation et le déploiement de modèles de Machine Learning à grande échelle. Vous interviendrez au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Scientists, DevOps Engineers et Product Owners. Vos principales missions : ➭ Concevoir, développer et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout. ➭ Automatiser le déploiement, les tests et le monitoring des modèles de Machine Learning. ➭ Mettre en place et optimiser les workflows CI/CD dédiés aux projets IA. ➭ Assurer la gestion du cycle de vie des modèles (versioning, déploiement, surveillance et retraining). ➭ Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour faciliter la mise en production des modèles. ➭ Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des plateformes de Machine Learning. ➭ Participer à l'amélioration continue de l'architecture cloud et des bonnes pratiques MLOps. ➭ Mettre en œuvre les solutions de monitoring des performances des modèles et de détection de dérive des données.

Vous rejoindrez notre équipe en charge de la gestion des projets, du versionning, du paramétrage des solutions autour du domaine de l'Assurance Santé. Vous serez en charge d'accompagner une équipe Moa dans l'ensemble de ces activités: Assurer une assistance fonctionnelle, Rédiger le cahier des charges, la stratégie de recette Stabiliser l'existant des applications, Recueillir et challenger les demandes, Préparer et organiser le cycle de qualification, Animer les suivi de la qualification fonctionnelle, Assurer le chiffrage afin de les prioriser et d'établir un lotissement des versions, Etablir un retroplanning et faire respecter les jalons des contributeurs, Analyser les incidents via Jira afin d'identifier les solutions sur les correctifs, Piloter les incidents en fonction de leur criticité, Reproduire les incidents de la qualification et les détailler, Proposer des solutions de contournement, Formaliser une matrice de risques, établir le RACI, Préparer les supports des instances, Animer les instances de projets, Partager sur l'avancement des traitements, Fédérer et accompagner les équipes transverses,

Le contexte Pour le compte de l'un de nos clients, nous recherchons un expert Ping Identity pour renforcer une squad IAM sur un environnement technique moderne et exigeant : contexte international multi-pays, secteur réglementé. Vous intervenez au cœur d'une plateforme IAM Ping, sur la conception et l'évolution de parcours d'authentification modernes, avec une vision transverse IAM – sécurité – mobile. Vos missions Cadrage technique des projets IAM et traduction des besoins métiers en architectures Configuration et administration des plateformes : PingFederate, PingOne, PingID / PingOne MFA Implémentation et personnalisation : adapters, selectors, policies d'authentification Mise en œuvre des parcours modernes : FIDO2/WebAuthn, passwordless, MFA adaptatif, risk-based authentication Intégration avec les annuaires (LDAP / Active Directory) et services externes Run et amélioration continue : gestion des incidents, suivi des CVE et montées de version, optimisation des performances Automatisation : Ansible, intégration CI/CD, versioning Git

Missions principales1. Leadership technique & produit Être le référent technique du produit Turbine (stabilité, évolution, adoption). Définir et porter la stratégie de Release Management : versioning promotion d’artefacts standards de conformité Garantir la sécurité et la fiabilité des mises en production . 2. Accompagnement & expertise (Lead Dev mindset) Assurer le mentorat technique des équipes Dev/Ops (support expert, debugging complexe). Participer à la conception, revue de code et bonnes pratiques . Identifier les goulots d’étranglement du delivery et proposer des optimisations. Améliorer la vélocité et la qualité des pipelines de déploiement .

Introduction & Résumé Le rôle de Data Engineer vise à construire le Gold Layer en modélisant et en transformant les données afin d'améliorer la qualité, la performance et la gouvernance des données au sein de l'organisation. Ce poste exige une expertise en Python et SQL ainsi qu'une expérience significative dans l'implémentation de Snowflake. Responsabilités : Concevoir et implémenter les modèles de données métier. Mettre en place des pratiques de qualité, performance et gouvernance. Documenter les datasets dans un dictionnaire de données structuré. Construire les datamarts destinés aux équipes reporting. Définir les KPI, métriques et agrégations standard. Préparer les vues et modèles orientés consommation BI. Mettre en place les pratiques de tagging, lineage et versioning. Contribuer à la structuration de la gouvernance des données. Documenter l’architecture, les pipelines et les transformations. Produire des guides utilisateurs et techniques. Exigences clés : Expérience dans l’implémentation de Snowflake dans une société de gestion. Connaissances en Business Intelligence (BI). Compétence en langages de programmation : Python et SQL. Capacité de synthèse. Langues : Français et Anglais. Atouts : Expérience avec des outils de reporting BI. Compréhension des méthodologies agiles.