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Nous recherchons un Senior Software Engineer très expérimenté pour piloter la conception, le développement et la mise en œuvre de deux nouveaux référentiels de données critiques : un référentiel Individu et un référentiel Relation/Lien. Ces référentiels sont au cœur de notre architecture data. Ils devront garantir une haute disponibilité, une intégrité stricte des données et une intégration fluide au sein de notre écosystème existant. MissionsDéveloppement de bout en bout : prise en charge du cycle complet de développement des nouveaux outils, incluant la conception de l'architecture, le développement des API et l'implémentation de la logique métier en Java et avec le framework Spring (Spring Boot, Spring Data, etc.). Stratégie et exécution de la migration de données : conception et réalisation de la migration des données historiques vers les nouvelles structures de référentiels. Cela comprend le mapping des données, leur nettoyage, leur transformation via des processus ETL, ainsi que leur validation afin de garantir l'absence de perte de données et la cohérence globale. Intégration et interopérabilité : garantir que les nouveaux référentiels puissent être consommés par les applications CIB en aval, via des API robustes ou des files de messages. Support de production et stabilité : assurer le support après mise en production, incluant la correction des anomalies, l'optimisation des performances et la garantie de la stabilité de l'environnement de production. Documentation : fournir la documentation technique nécessaire : spécifications d'API, schémas d'architecture, dictionnaire de données et procédures de migration.

Contexte Intervention sur une plateforme Big Data stratégique dédiée à la consolidation et à l'exploitation de données liées aux activités B2B Énergie dans plusieurs pays européens. Compétences clés Plus de 7 ans d'expérience en Data Engineering. Excellente maîtrise de Python dans un contexte industriel. Solide expérience des architectures Big Data et des environnements distribués. Expérience significative sur AWS. Maîtrise des problématiques de performance, de résilience, d'observabilité et d'industrialisation. Anglais professionnel. Forte autonomie dans un environnement international. Le client sera particulièrement attentif à la profondeur technique du candidat ainsi qu'à sa capacité à contribuer à l'évolution de frameworks communs déployés dans plusieurs pays.

Développer les mécanismes d'ingestion de données internes et externes ; Participer à la mise en place d'un moteur de recherche de bases de données pour les métiers ; Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données ; Mettre en place et orchestrer les workflows de traitement ; Connecter les données aux outils d'analyse métier ; Garantir la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données. Compétences obligatoires GCP : Cloud Run, IAM, BigQuery, GCS Terraform SQL Ingestion de données publiques et internes (Python, Fivetran, Rclone ou équivalent) Orchestration de workflows (Airflow, Argo Workflow ou équivalent) Transformations de données avec dbt

Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances. Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA. Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données. Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants. Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données. 2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances. Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données. Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe. Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents. 3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance. Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs. Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation. Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance. Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence. 4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données. Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data. Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances. Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, renforce son équipe Data afin d'accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d'une équipe d'expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l'évolution et l'automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L'objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours. Missions : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ; Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ; Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ; Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ; Mettre en place et maintenir l'orchestration des traitements avec Airflow ; Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ; Respecter les principes d'urbanisation et les standards de la Data Platform. Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu'à plusieurs dizaines de milliards de lignes. Modélisation et valorisation des données Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à : Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ; Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ; Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ; Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ; Documenter les travaux de migration ; Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires. La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.

Dans le cadre du développement des projets Data, nous recherchons un Data Engineer / DataOps pou accompagner les différentes entités dans l'utilisation et l'industrialisation de la plateforme. Missions :Administrer, superviser et maintenir les workspaces Définir, documenter et faire évoluer les standards et bonnes pratiques Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des services proposés aux différentes entités Industrialiser les environnements et déploiements avec des pratiques DevOps / IaC Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks puis formuler des recommandations Veiller au respect des politiques et accompagner leur mise en œuvre Contribuer à la conception et réalisation de use cases Data stratégiques portés par les différentes entités Participer à l'amélioration continue de l'écosystème Data et des processus d'exploitation Compétences techniques :Databricks : administration, configuration et exploitation de workspaces. Python / PySpark / Spark. Git et pratiques de gestion de code. AWS et/ou Azure. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, CloudFormation ou équivalent. DevOps / DataOps : CI/CD, automatisation, industrialisation et déploiement. Environnements Agile : Scrum et/ou Kanban.

Nous recrutons pour une entreprise du secteur de l'assurance un ou une Lead Data Engineer pour concevoir, fiabiliser et industrialiser sa plateforme data. Vous combinerez expertise technique, conception d'architecture et accompagnement d'équipe. Vous veillerez à la qualité, à la sécurité et à la performance des données, en lien étroit avec les équipes IT et métiers. Vos missions Pilotage et leadership Accompagner une équipe de Data Engineers et, éventuellement, d'Analytics Engineers Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de gestion de versions et de supervision des données Jouer un rôle de référent technique et garantir la cohérence des choix d'architecture, en collaboration avec les équipes DevOps et l'architecte d'entreprise Travailler avec les équipes métiers, notamment en actuariat, finance, gestion des sinistres et marketing, ainsi qu'avec les équipes IT Data engineering Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs Orchestrer les flux de données avec Apache Airflow Modéliser et structurer les bases de données selon les besoins analytiques Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation et DevOps Mettre en œuvre les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests, les déploiements et les contrôles qualité Collaborer avec les équipes DevOps et Réseaux sur la gestion et la sécurisation des environnements Superviser les traitements et contribuer à la gestion des incidents data

Contexte Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de Spider, une application de lutte contre la fraude, au sein de l'usine cognitive, nous recherchons un Data Engineer chargé de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Le consultant interviendra sur l'intégration, la transformation, la modélisation et la mise à disposition des données nécessaires aux cas d'usage de détection et d'investigation de la fraude. Il veillera à la qualité, à la traçabilité, à la gouvernance et à la conformité des données dans un environnement d'assurance réglementé. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT avec Dataiku, SQL, Python et Snowflake. Intégrer, collecter, nettoyer et transformer des données issues de sources hétérogènes. Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données adaptés aux besoins de détection et d'investigation de la fraude. Appliquer les principes d'architecture medallion et les bonnes pratiques de conception des architectures de données. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la disponibilité des données. Mettre en œuvre les principes de gouvernance des données et veiller au respect des exigences réglementaires. Optimiser les traitements SQL et Python ainsi que les performances des pipelines. Assurer la gestion du versionnement du code et la collaboration via Git. Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques dans un environnement Agile/Scrum. Contribuer à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions de lutte contre la fraude.

Informations clésLocalisation : Massy (Essonne) Modalités de travail : Hybride (3 jours sur site / 2 jours en télétravail) Prix d'achat max (TJM) : 450 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 19/10/2027 Contexte de la missionAu sein de la Digital Factory Référentiel d'un grand groupe du secteur Retail, la mission s'inscrit dans la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle internationale. L'objectif est d'unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et accompagner la migration d'un système legacy/mainframe tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Missions & ResponsabilitésPour le projet Cockpit Data Référentiel, le Data Analyst Senior aura pour rôle de définir les KPI de performance, de produire les supports décisionnels pour la Direction et de porter le modèle d'explicabilité de la performance : Indicateurs & Pilotage : Définir, calculer et suivre les KPI de performance de la Direction Référentiel. Analyses End-to-End : Réaliser des analyses transversales sur les chaînes de Run pour identifier les dysfonctionnements et opportunités. Dashboards & Restitution : Concevoir, développer et optimiser des tableaux de bord décisionnels performants et intuitifs. Accompagnement Métier : Exploiter les indicateurs pour challenger et accompagner les équipes métiers dans leurs prises de décision. Qualité des Données : Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité continue des données. Amélioration Continue : Identifier les axes d'optimisation des processus métiers et techniques. Profil recherchéFormation : Bac+5 (École d'ingénieur, Master informatique/Data ou équivalent). Expérience : Plus de 7 ans d'expérience avérée en Data Analyse. Secteur : Une expérience dans le secteur du Retail / Grande Distribution est fortement appréciée. Atout : Des compétences complémentaires en Data Engineering constitueront un vrai plus.

Data & AI Engineering Tech Lead / Agentic AI Architect, mission longue, basé·e à Lille (hybride). Le poste consiste à prendre en charge l'architecture et l'industrialisation des capacités d'agents intelligents au sein d'une équipe technique pluridisciplinaire. Les responsabilités incluent la définition des guidelines d'architecture pour l'intégration entre Databricks (orchestrateur central / Unity Catalog) et des environnements multi-cloud (AWS, GCP, BDC-SAP), la conception et le pilotage d'un POC Agent-to-Agent (A2A) avec spécifications techniques et protocoles d'interaction, l'analyse des impacts d'architecture sous contraintes réglementaires et cloud locales (ex. Chine), ainsi que l'alignement ontologique du domaine SMP en s'appuyant sur une Data Centrale. Le poste implique également la production d'une matrice d'évaluation technique et financière (ex. SAP Joule vs agents custom), l'orientation technique de développements cross-tech, et la livraison de livrables opérationnels : document de cadrage d'architecture, grille décisionnelle, cadrage POC A2A, matrice de gouvernance et projection budgétaire 2027. Le/la titulaire travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit et Ingénierie pour définir le routage d'intelligence, bâtir une infrastructure sécurisée permettant aux agents d'interagir avec les données d'entreprise et les systèmes historiques, et accompagner les équipes opérationnelles dans la validation des preuves de concept. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public à Genève en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Business Analysis. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Relations utilisateurs et métier, vous faites le lien entre les équipes métier et les équipes de réalisation, dans le cadre d'un programme pluriannuel de transformation numérique (dématérialisation des processus métier et des interactions avec les partenaires, modernisation de la gestion des données). Trois positions sont à pourvoir, à trois niveaux: analyste métier senior, analyste métier confirmé et analyste métier orienté data. Recueillir, clarifier, analyser et formaliser les besoins métier complexes (e-démarches, back-offices, outils de contrôle et d'inspection, gestion des données). Cartographier les processus actuels (as-is) et concevoir les processus cibles (to-be) favorisant l'automatisation. Traduire les besoins en user stories et spécifications fonctionnelles, les prioriser dans un backlog et appuyer le choix d'outils du marché ou d'extensions de produits transversaux. Définir les critères d'acceptation, accompagner les représentants métier lors des recettes fonctionnelles et faciliter la transition vers les nouveaux outils. Animer des ateliers avec les différentes parties prenantes, former et accompagner le métier lors des changements informatiques. Niveau senior: élaborer la vision produit à travers une story map et accompagner les métiers dans la mise en œuvre des stratégies IT. Profil data: maîtriser les outils et techniques d'informatique décisionnelle (Power BI), la data analyse et la gouvernance des données (MDM, ETL). Démarrage prévu le 1er février 2027.

Nous recherchons un consultant Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist pour le compte d'un de nos clients dans le secteur de l'assurance, dans le cadre d'un projet Data autour de programmes d'assurances affinitaires. Vous interviendrez dans un environnement international afin d'accompagner les équipes métier sur l'exploitation, la fiabilisation, l'analyse et la restitution de leurs données. Rôles et responsabilitésManipuler, analyser et fiabiliser les données liées aux activités d'assurance. Recueillir et comprendre les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques métier en besoins Data. Produire des analyses et restitutions claires et exploitables. Collaborer avec des interlocuteurs en France et à l'international. Contribuer à la résolution des problématiques Data du projet. Compétences requisesExpérience en tant que Data Analyst, Data Engineer ou Data Scientist. Solides compétences en manipulation et analyse de données. Expérience dans les services financiers. Expérience en assurance fortement souhaitée. Capacité à travailler avec des équipes métier. Bonnes capacités de communication et de restitution. Anglais indispensable. DétailsDémarrage : octobre 2026 Durée : 3 mois, renouvelable Lieu : Paris + télétravail Déplacements : ponctuels à Malte

🌟 Quel sera votre poste ? 🌟 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons pour l'un de nos clients à Nantes (44), deux Consultants Data Microsoft Fabric H/F. Démarrage : Fin d'année 2026, au plus tard janvier 2027 Lieu : Nantes (44) Télétravail : 2 jours de TT/semaine possibles Contrats : Ouvert à tous types de contrats (indep, portage, CDI) Mission longue Anglais demandé 👉 Contexte client : Dans le cadre d'un projet de mise en œuvre d'une solution EPM et de la création d'un entrepôt de données au sein de la DSI de notre client, nous recherchons deux Consultant Data Microsoft Fabric H/F. A ce titre vos missions seront : Participer à la conception et à la mise en œuvre d'un entrepôt de données multi-sources sur Microsoft Fabric, alimenté par différents ERP Concevoir et développer les flux d'intégration, de transformation et de valorisation des données dans le cadre d'un projet stratégique de mise en place d'une solution EPM Collaborer avec les équipes Finance / Contrôle de Gestion, le chef de projet interne et les partenaires externes afin de répondre aux besoins de pilotage de la performance. Contribuer aux choix d'architecture Data, aux bonnes pratiques de développement et à la fiabilisation des données de l'entreprise

Pour le compte d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Platform Engineer GCP spécialisé réseau et sécurité. Il interviendra sur une plateforme Data Google Cloud hybride et multi-régions, connectée à un datacenter on-premise. Objectifs de la mission : Basculer les APIs et microservices de la plateforme Data vers un réseau privé, sans exposition Internet publique Finaliser la recette de l'interconnexion hybride GCP–Datacenter et lever les blocages de routage et de pare-feu Migrer les flux Kafka temps réel sur le lien Cloud Interconnect dédié Industrialiser le socle réseau et sécurité en Terraform via GitLab CI Mettre en place l'authentification centralisée (PingFederate, OIDC/SAML) et aligner les APIs sur les normes de sécurité bancaires Principales tâches : Raccorder les VPC Spokes au hub NCC et valider le routage BGP Déployer des Internal Load Balancers L7 et des Serverless NEGs vers Cloud Run Configurer le DNS Peering et les zones Cloud DNS privées Développer des modules Terraform réutilisables sur 4 environnements (Dev, Staging, Préprod, Prod) Mettre en place les politiques Zero-Trust (Cloud Armor, IAP) Provisionner Cloud SQL en IP privée et gérer le chiffrement KMS/CMEK Livrables attendus : DAT, matrice de flux réseau, cahier de recette et PV de connectivité, modules Terraform documentés, runbooks de dépannage, transfert de compétences aux équipes internes.

Missions : -Administration & Administration Databricks : Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du CoE. -Standards & Industrialisation : Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. -Accompagnement & Enablement : Accompagner les équipes métiers et Data dans l'adoption de l'écosystème Databricks et leur conformité avec les politiques groupe. -Delivery : Contribuer directement à la conception et la réalisation de use cases stratégiques portés par les différentes entités. -Veille & Innovation : Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités Databricks et outils partenaires pour améliorer la plateforme. Télétravail : 3 jours par semaine (2 jours sur site).