Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Contexte Notre client est un groupe qui constitue un majeur de la transition énergétique, engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2045. Présent dans plus de 30 pays et fort de plus de 90000 collaborateurs, le Groupe intervient sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’énergie : production renouvelable, infrastructures gazières et services énergétiques. Le COE Data Groupe accompagne les entités du Groupe dans l’industrialisation de leurs usages data, en s’appuyant sur un écosystème moderne construit autour de Databricks. Dans ce cadre, le poste de Data Engineer / Data Ops contribue à concevoir, optimiser et exploiter des pipelines et architectures data fiables, scalables et alignés avec les besoins métiers.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Ops Engineer AWS / Databricks pour l'un de nos clients du secteur de la grande distribution. Vous interviendrez sur le site client situé dans la métropole lilloise. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Assurer la robustesse, la performance et la sécurité d'une plateforme data (data lake AWS) ; - Mettre en place et maintenir l'infrastructure via Terraform (Infrastructure as Code) ; - Superviser les environnements data (monitoring, performance, optimisation) ; - Accompagner les équipes sur l'usage des outils data (S3, Glue, Databricks) ; - Contribuer à la gouvernance des données (catalogue, accès, qualité des données) ; - Participer à l'amélioration continue et à l'industrialisation des pratiques Data Ops.

Data Ops Engineer - Streaming PlatformContexte Le pôle technologique conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. En tant que data ops engineer, vous rejoindrez l'équipe Interfaces, répartie en 3 squads orientées produit dont le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Plus particulièrement vous intégrerez la squad qui est composée de 7 personnes et qui gère le build et le run de la plateforme streaming composée de plus de 30 clusters Kafka dédiés. En tant que Devops Streaming, vous évoluerez dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible. Vous travaillerez au sein d'une dev team affectée à un produit en particulier et serez sollicité en fonction de vos expertises pour accompagner les autres dev teams data. Description des missions Mise en œuvre opérationnelle et techniques de la plateforme Streaming Industrialiser et automatiser les déploiements avec Ansible Documenter les offres Apporter une expertise technique aux utilisateurs de la plateforme Mettre en production de nouveaux clusters et mettre à l'échelle les clusters existants (scale horizontal et vertical) Participer à la définition des architectures des futures briques de la plateforme Streaming Développer des prototypes en lien avec les cas d'usages des entités Démontrer la valeur des offres Data auprès des entités

Data Ops Confirmé Azure Databricks, DevSecOps Nantes• Solides connaissances dans l’administration de l’infrastructure des platform data (Azure, Databricks, …) • Maîtrise des pratiques DevSecOps • Maitrise des outils d’observabilité, monitoring, sécurité. • Maîtrise des outils de composants applicatifs Data (fonctionnalités Databricks, …) • Maitrise FinOps sur l’écosystème 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Azure Databricks, DevSecOps prestation de DataOps confirmé Le DataOps (pour Data Operations) a pour objectifs d’améliorer la qualité, l'efficacité et la vitesse du traitement et de l'analyse des données, en appliquant des principes d'ingénierie logicielle (DevOps) à la gestion des données. Tâches : Automatisation des flux de données : - met en place des pipelines de données automatisés pour ingérer, transformer, valider et charger les données. Amélioration de la qualité des données : - met en œuvre des pratiques pour contrôler et améliorer la qualité des données (tests automatiques, vérifications de la qualité en temps réel, détection d'anomalies, etc.) Mise en œuvre de pratiques CI/CD : - adapte les pratiques de CI/CD (Intégration Continue/Déploiement Continu), pour permettre aux équipes de données de déployer des mises à jour de pipelines et de traitements plus rapidement, en appliquant des tests et des déploiements automatisés. Surveillance et observabilité : - mise en place d'outils de surveillance pour suivre la performance des pipelines de données en temps réel et diagnostiquer les problèmes Gestion de la gouvernance et de la conformité des données : - s'assure que les données suivent les règles de gouvernance et de conformité, en surveillant les accès, les permissions et en appliquant les bonnes pratiques de sécurité des données. Optimisation des coûts et des ressources : - optimise l'utilisation des ressources (infrastructure, stockage, calculs) pour rendre les opérations de données plus économiques, notamment dans des environnements de cloud. Compétences : • Solides connaissances dans l’administration de l’infrastructure des platform data (Azure, Databricks, …) • Maîtrise des pratiques DevSecOps • Maitrise des outils d’observabilité, monitoring, sécurité. • Maîtrise des outils de composants applicatifs Data (fonctionnalités Databricks, …) • Maitrise FinOps sur l’écosystème

Dans le cadre de ses activités, une grande organisation du secteur financier recherche un intervenant pour intégrer une entité dédiée à la Data et à l’Intelligence Artificielle . L’équipe est responsable : de la qualité des livrables data du déploiement sur un cloud privé interne de la disponibilité et de la fiabilité des assets Elle conçoit, développe et maintient des plateformes et frameworks de data science . 2. Objectifs de la mission Assurer l’ exploitation et la fiabilité des environnements de production Data / IA Participer à l’ industrialisation des modèles de machine learning Contribuer à la construction et à l’évolution des plateformes data Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des services Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques DevOps et Data 3. Missions 3.1 Production & Exploitation Administration, exploitation et automatisation des systèmes d’exploitation Gestion et maintien en conditions opérationnelles d’un parc de containers de production Supervision et optimisation des environnements de production Data / IA 3.2 DevOps & Conteneurisation Build, optimisation et maintenance d’images Docker Gestion du RUN d’un volume important de containers en production Participation à l’industrialisation des déploiements via les outils CI/CD et GitOps 3.3 Plateforme Data & IA Construire et porter la vision technique de la plateforme de data science Piloter les choix techniques en lien avec les enjeux Data et IA Contribuer à la conception et à l’évolution des frameworks data 3.4 Innovation & expertise Réaliser une veille technologique active sur les outils et pratiques en Data Science Former et accompagner les équipes sur les technologies les plus pertinentes Être force de proposition sur les évolutions techniques 3.5 Qualité & documentation Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des incidents) Production de livrables de qualité Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l’équipe 4. Stack technique Infrastructure & DevOps GitLab CI/CD GitOps Cloud privé interne Containers & orchestration Docker Kubernetes Observabilité & monitoring Prometheus Grafana Thanos Sécurité & gestion des accès Vault (gestion des secrets) Keycloak, JWT, OIDC Réseau Reverse Proxy (Traefik) Data & stockage PostgreSQL Redis ELK Outils complémentaires Artifactory Certmanager Langages & systèmes Python Golang Bash GNU/Linux 5. Profil recherché Expertise avancée sur Kubernetes (architecture et administration de clusters) Bonne maîtrise des pratiques DevOps / CI-CD / GitOps Solides compétences en production et exploitation Connaissances des environnements Data et IA Compétences en réseau, sécurité et gestion des accès Capacité à évoluer dans un environnement complexe et exigeant 6. Enjeux clés du poste Industrialisation des workflows de Data Science Fiabilisation des environnements de production IA Scalabilité des plateformes Diffusion des bonnes pratiques DevOps et Data

Observability EngineerDescription du poste les équipes fournissent des plateformes permettant de construire des services digitaux autour de l'Observabilité, de l'Automatisation et des services Data Ops. Ces services incluent la mise à disposition de solutions d'Observabilité, d'Automatisation, de Discovery & Tracking, de protection des données et de Data Visualisation. Cela couvre la conception, le support et la livraison de projets autour de ces plateformes, ainsi que l'intégration de nouveaux clients. L'équipe Observability fournit des services de bout en bout pour la supervision et l'alerte des applications et des actifs d'infrastructure pour le périmètre.

Opportunité : Ingénieur Application Secteur Finance : orienté transaction Formation assuré pour garantir la montée en compétences Après formation, 2 jours de TT disponibles Mission : 50% RUN et 50% BUILD Expertise sur le MySQL Run : Participation aux réunions d’animation (daily, copro, support) Communication et échanges avec les différents intervenants supports ou partenaires (banque, TMA, etc..) rédaction et mise en oeuvre de plan d’actions BUILD : Suivi des équipes techniques en charge de développements (data, ops, éditeurs...) Recette unitaire des évolutions Spécifications techniques détaillées (interfaces ou traitements) Cahier de recette

Analyse et compréhension des besoins Comprendre et modéliser les problématiques métiers et celles du pôle. Définir le périmètre des données nécessaires à la mise en œuvre des solutions analytiques. Élaborer un plan d’analyse des données adapté aux besoins métiers. Data science et modélisation Concevoir et développer des modèles de machine learning . Mettre en œuvre des techniques statistiques et de data mining . Optimiser les modèles de données des projets data. Développer et maintenir des scripts Python optimisés . Exploitation et valorisation des données Analyser les données et interpréter les résultats pour les métiers . Conceptualiser des solutions autour de problématiques opérationnelles. Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux équipes métiers. Mettre en évidence la valeur des actions proposées. Visualisation et restitution Concevoir des visualisations de données adaptées aux besoins métiers . Produire éventuellement des visualisations cartographiques . Rendre les résultats lisibles, exploitables et actionnables. Collaboration et industrialisation Créer les tables et vues nécessaires aux projets data . Collaborer avec les équipes Data Ops pour l’industrialisation : collecte de données traitements supervision restitution Estimer la charge des traitements techniques et des développements. Recommandations et amélioration Être force de proposition sur les actions à mettre en œuvre. Formuler des préconisations opérationnelles basées sur les analyses.

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation des systèmes d’information liés à la chaîne de financement (Front, Risk, Ops), nous recherchons un(e) Développeur Salesforce confirmé(e) pour renforcer une équipe Digital Front Financing. Ce programme vise à moderniser et consolider les fondations data et applicatives supportant les activités de financement en environnement bancaire d’investissement. Démarrage : avril Mission longue durée Vos missions Au sein d’une équipe transverse en interaction avec les équipes IT (Risk, Data, Ops) et les Product Owners métier, vous serez amené(e) à : Développer et configurer des solutions sur la plateforme Salesforce Implémenter des fonctionnalités spécifiques pour les utilisateurs Front Office Participer aux ateliers avec les parties prenantes afin de comprendre et affiner les besoins Estimer les charges de développement associées aux exigences exprimées Contribuer aux phases de tests (stabilité, performance, scalabilité) Rédiger la documentation technique et fonctionnelle Garantir la qualité et la robustesse des solutions livrées Vous interviendrez dans un environnement structuré, à forte exigence de qualité et de coordination transverse. Environnement Programme de transformation stratégique Interaction avec équipes Risk, Data, Ops Méthodologie projet structurée Environnement bancaire d’investissement

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Ops . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Ops . Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Senior Data Ops Engineer pour rejoindre son équipe en charge du Datalake. La donnée est au cœur de la stratégie de notre client, guidant chaque décision de la conception à l'expérience utilisateur. L'équipe est responsable de la mise à disposition du stockage, de la robustesse, de la scalabilité et de la gouvernance technique du patrimoine de données. Descriptif de la mission : Les missions sont : Garantir la robustesse de la plateforme : Gestion du DRP et du PCA. Monitoring et pilotage : Actions proactives de management de la plateforme de stockage (Storage Lens, Cloudtrails). Support et accompagnement : Expertise sur S3, Glue et Unity Catalog. Infrastructure as Code : Déploiement de nouvelles ressources via Terraform et maintenance de l'existant. Collaboration : Travail en étroite collaboration avec les ingénieurs infra et les équipes ops. Accompagnement et formation : Définition et promotion des bonnes pratiques, conseil lors de la conception des pipelines de données. Développement du futur : Automatisation de la gouvernance (Data contract registry, access management) et déploiement de Unity Catalog (lineage, managed tables, etc.).

Contexte : -Le Data Office pilote la stratégie data et l’homogénéité/performance de l’écosystème. -L’équipe Data OPS (Service Delivery Data) standardise les pratiques d’exploitation, le déploiement continu (GitLab Cloud & On-Prem) et l’industrialisation des usages Data. Mission : -Piloter l’exploitation et la stabilité/disponibilité des environnements (dev/test/prod + déploiement continu). -Assurer la gestion des versions (composants, configurations) en lien avec conception et release managers. -Mettre en place/maintenir la supervision & diagnostic (dépendances, observabilité, documentation/auto-doc). -Gérer les incidents : RCA, plans de remédiation, suivi actions. -Garantir la qualité de mise en production (tests, doc, conformité) + identification des risques. -Définir, suivre et faire appliquer les ENF (sécurité, perf, scalabilité, dispo). -Assurer la traçabilité des changements (config/versions). -Automatiser les déploiements et maintenir les pipelines CI/CD. Profil attendu : -Lead technique DataOps capable de faire le lien RUN / Release / DevOps sur un écosystème data. -Autonome sur la stabilité prod, la supervision, le diagnostic et la gestion d’incidents (RCA). -Capable de structurer la gestion de versions/configurations et la traçabilité (release/change). -Solide en CI/CD GitLab (cloud & on-prem) + industrialisation des déploiements (OpenShift). -À l’aise pour cadrer et suivre des ENF et sécuriser les mises en production. -Leadership, communication, sens du service, force de proposition.

Nous recherchons un Gestionnaire de Configuration Data (H/F) pour le compte de notre client, acteur majeur dans le secteur des assurances. Au sein du Data Office, qui définit les grandes orientations stratégiques autour de la donnée, vous interviendrez sur le domaine des Référentiels (Véhiculier, Personne, Immobilier…). Intégré(e) à l’équipe Data OPS (profils intégrateurs et exploitants) rattachée au Services Delivery, vous aurez pour mission de garantir la qualité, la performance et la conformité des solutions Data du domaine. Vos responsabilités Collaboration & gestion des versions Déterminer les versions des composants en coordination avec les équipes de conception et les Release Managers Assurer la cohérence des versions applicatives et techniques Disponibilité & stabilité des environnements Garantir la disponibilité et la stabilité des environnements (DEV, TEST, CI/CD) Sécuriser les mises en production Supervision & diagnostic Documenter les dépendances applicatives pour faciliter la supervision et le diagnostic Contribuer à l’amélioration continue des outils de monitoring Analyse des incidents Réaliser les analyses de causes racines Piloter et suivre les plans de remédiation Gestion des configurations Appliquer et documenter les configurations spécifiques à chaque environnement Mettre en place la traçabilité des changements (versions & configurations) Qualité & gestion des risques Vérifier la complétude des livrables (tests, documentation, conformité) Identifier et anticiper les risques liés aux mises en production Exigences Non Fonctionnelles (ENF) Participer à la définition des ENF : sécurité, performance, scalabilité, disponibilité Garantir leur implémentation en projet et en production Automatisation & maintenance Automatiser les déploiements Maintenir et optimiser les pipelines CI/CD Environnement technique Confluence (Avancé) Jira (Avancé) Kafka (Confirmé) MongoDB (Avancé) Hadoop (Avancé) Oracle (Avancé) Informatica MDM (Confirmé) TIBCO (Confirmé) GitLab CI/CD (Confirmé) OpenShift (Confirmé) DevOps (Confirmé) BMC Control-M (Avancé) Dynatrace (Avancé) EasyVista (Avancé) API (Confirmé) Méthodologie Agile (Confirmé)

Ingénieur DataOps Niort Ordonnanceur (Control M) Confirmé (***) Monitoring (Dynatrace) Élémentaire (*) ETL Powercenter / ELT DBT Élémentaire (*) SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL) Élémentaire (*) Hadoop (HDFS, Spark) Élémentaire (*) Google Cloud Platform (Big Query) Avancé (**) Déploiement continu (Gitlab, Openshift, CICD, Terraform) Avancé (**) Scripts (shell, ksh) Élémentaire (*) Python Élémentaire (*) Certification Agile / DevOps Avancé (**) Jira, Confluence, Easyvista, Google Workspace Élémentaire (*) Certification ITIL Élémentaire (*) Légende : Élémentaire (*), Avancé (**), Confirmé (***), Expert (****) Le Data Office de mon client définit les orientations stratégiques dans le domaine de la donnée et assure l'homogénéité et la performance de l'écosystème Data. L'équipe Data OPS de Services Delivery Data est responsable de l'unification des pratiques d'exploitation, du déploiement continu (Gitlab Cloud & On-Prem) et de l'industrialisation des usages. Des compétences d'autonomie, de force de proposition tout en ayant une bonne connaissance des contraintes de production sont indispensables. Le candidat doit avoir une posture d'amélioration continue. Le poste d'Ingénieur DataOps a pour objectif de garantir la disponibilité, la stabilité et la fiabilité des environnements de la plateforme data. Son rôle se concentre sur l'exploitabilité, l'industrialisation et l'automatisation des services. Les missions principales consistent à : ● Assurer la disponibilité et la stabilité des environnements (Test, Prod). ● Exécuter et superviser l’installation (déploiement, bon démarrage). ● Automatiser les déploiements et les pipelines (CI/CD) dans un but de fluidifier et de fiabiliser la réalisation. ● Collaborer à la mise en place de la supervision incluant la documentation des dépendances. ● Analyser, résoudre les incidents et suivre les plans de remédiation. ● Participer à la définition des Exigences Non Fonctionnelles (sécurité, performance, scalabilité) et s'assurer de leur implémentation en projet et en production. ● Garantir la conformité et la qualité des livrables (tests, documentation) et anticiper les risques. Compétence Niveau Souhaité Ordonnanceur (Control M) Confirmé (***) Monitoring (Dynatrace) Élémentaire (*) ETL Powercenter / ELT DBT Élémentaire (*) SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL) Élémentaire (*) Hadoop (HDFS, Spark) Élémentaire (*) Google Cloud Platform (Big Query) Avancé (**) Déploiement continu (Gitlab, Openshift, CICD, Terraform) Avancé (**) Scripts (shell, ksh) Élémentaire (*) Python Élémentaire (*) Certification Agile / DevOps Avancé (**) Jira, Confluence, Easyvista, Google Workspace Élémentaire (*) Certification ITIL Élémentaire (*) Légende : Élémentaire (*), Avancé (**), Confirmé (***), Expert (****

Dans le cadre d'un programme de transformation d'un acteur en CIB, qui vise à consolider les fondations data de la chaine de financements End to End (Front – Risk – Ops), mission au sein de l' équipe Digital Front Financing. Le (a) développeur(se) sera appelé à implémenter des solutions IT pour des utilisateurs Front Office conformément aux jalons de la roadmap du programme en 2026 et 2027. Il (elle) travaillera en étroite collaboration avec plusieurs équipes IT (Risk, Data et Ops) et interagira également avec des Product Owners métier.

Contexte : Dans le cadre d'un programme de transformation au sein de la CIB qui vise à consolider les fondations data de la chaine de financements End to End (Front – Risk – Ops), mission de Business Analyst(e) confirmé au sein de l' équipe Digital Front Financing. Missions : Le (a) Business Analyst sera appelé à étudier, spécifier et implémenter des solutions IT pour des utilisateurs Front Office conformément aux jalons de la roadmap du programme en 2026 et 2027. Il (elle) travaillera en étroite collaboration avec plusieurs équipes IT (Risk, Data et Ops) et interagira également avec des Product Owners métier.