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Le Consultant FinOps Cloud et On-Premise (infrastructures locales) œuvrera à l'efficacité et à l'optimisation des coûts de notre environnement multi-cloud et de notre infrastructure sur site. Vous fournirez des informations et des rapports cohérents concernant la conformité, la consommation et l'optimisation des coûts. Vous mettrez en œuvre et maintiendrez la performance financière en fournissant les outils et capacités nécessaires, et devrez suivre et optimiser notre stratégie d'infrastructure en apportant son expertise et son soutien. Responsabilités et missions : Aider à définir et mettre en œuvre une gouvernance Cloud et On-Premise. Produire et améliorer des rapports pertinents sur le Cloud et le On-Premise, exploitables par la Direction pour la prise de décision. Collaborer efficacement avec des équipes transverses à l'échelle mondiale, comprendre leurs besoins, obtenir des résultats grâce à l'analyse de données et établir des partenariats stratégiques. Soutenir les équipes infrastructures & opérations dans la définition des objectifs/KPI, la récupération et la modélisation des données. Travailler en étroite collaboration avec nos équipes infrastructures et opérations pour cartographier les flux de processus de données, permettant au FinOps de développer un modèle unique au sein de notre organisation. Analyser et prévoir les coûts d'hébergement Cloud et On-Premise. Fournir des recommandations d'optimisation des coûts et piloter leur mise en œuvre. Utiliser des outils et technologies pour prendre des décisions fondées sur les données (Data Driven). Soutenir les projets et programmes en fournissant des estimations de coûts. Développer des modèles de coûts et de financement pour appuyer les résultats souhaités via des business cases.

Rejoignez une équipe DATA/IA d’une vingtaine de personnes pour accompagner la migration des projets vers des infrastructures modernes on-prem et cloud public (AWS / GCP) ✅ Accompagner les projets dans leur migration vers des architectures modernes (AWS / GCP / on-prem). ✅ Participer à la conception et à la mise en œuvre des infrastructures Data (en lien avec les CloudOps & Architectes). ✅ Paramétrer, configurer et tester les plateformes (performances, résilience, reprise d’activité). ✅ Implémenter le monitoring et l’alerting. ✅ Rédiger les documents d’exploitation et contribuer à la montée en compétence des équipes. ✅ Participer au RUN : gestion des incidents, patching, upgrades et astreintes.

Je recherche un(e) Lead Machine Learning Engineer pour accompagner la Direction Data d’un grand média français dans la mise en place d’une équipe dédiée aux sujets de recommandation et de personnalisation. 👤 Mission Vous interviendrez au cœur d’une équipe Data (PO, Data Scientist, Lead ML, ML Engineer) pour concevoir, déployer et industrialiser des modèles de machine learning en production, dans un environnement full Google Cloud. 💼 Compétences requises : • 5+ années d’expérience en environnement Data / Machine Learning • Déploiement en production de modèles ML (scalabilité, haute perf) • Maîtrise de Google Cloud (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Composer, CloudSQL, IAM) • Très bonnes compétences en Python et SQL • Connaissances de Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Pgvector, Pandas, Hugging Face • Expérience en Terraform / Terragrunt • Très bonnes connaissances en ML, Deep Learning, systèmes de recommandation • Maîtrise de GitLab & GitLab CI/CD • Capacité à vulgariser, communiquer et accompagner une équipe • Expérience des méthodes Agile (Scrum / Kanban) 📍 Modalités : • Présence sur site requise (~50% du temps) • Expérience attendue : Sénior • Environnement : Paris • Matériel sécurisé requis (chiffrement, antivirus, etc.)

Mission longue durée – Paris / Aix-en-Provence / Lausanne (Suisse) Secteur d’activité : Horlogerie de luxe Missions Pilotage complet du projet : planning, jalons, risques, reporting, animation des comités. Suivi financier : budget, consommés, prévisionnels, arbitrages, revues internes/client. Coordination et validation des livrables techniques et fonctionnels. Leadership technique sur Azure (IAM, architecture cloud), Databricks (pipelines, optimisation, ingestion), Power BI (modélisation, datasets, gouvernance). Gestion du relationnel client multi-acteurs, communication claire, gestion des attentes et décisions. Coordination d’une équipe pluridisciplinaire et diffusion des bonnes pratiques data & cloud . Compétences techniques Maîtrise de Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory, SQL/Synapse, DevOps). Expertise Databricks (Spark, optimisation, CI/CD, ingestion/transformation). Très bon niveau Power BI (DAX, modélisation, datasets, gouvernance). Bonne compréhension des architectures data modernes et environnements CI/CD. Compétences gestion & relationnel Méthodologies Agile et cycle en V. Pilotage planning/risques/livrables, gestion budgétaire avancée. Leadership, communication, diplomatie, gestion de situations sensibles. Capacité à décider rapidement et à fédérer une équipe.

Description du poste : Intégré au Data Lab de la Direction Digital & Data d'un grand groupe Retail, vous pilotez l'architecture et l'industrialisation des projets BI et Data sur le Cloud Microsoft Azure. Au sein d'une équipe Agile d'une dizaine de personnes, vous assurez la liaison entre les équipes techniques (Dev, Sécurité, Ops) et projets. Vos missions s’articulent autour de trois axes majeurs : Construction et Déploiement : Vous concevez et dimensionnez les infrastructures Cloud Public (Azure). Vous déployez les architectures cibles pour les projets Big Data (DataLake, EventHub, Databricks). Industrialisation (DevOps) : Vous garantissez l'approche "Infrastructure as Code" (IaC) via ARM et YAML. Vous configurez et maintenez les pipelines CI/CD (Azure DevOps, Git) pour automatiser les déploiements. Exploitation et Sécurité : Vous mettez en place la supervision et assurez la haute disponibilité des services. Vous gérez le Maintien en Condition Opérationnelle (MCO), les sauvegardes, les accès et la sécurité, tout en participant aux validations techniques et aux audits.

Contexte du poste Dans un contexte d’accélération des usages de l’IA et d’exigences croissantes en cybersécurité et conformité réglementaire (NIS2, RGPD, AI Act, bonnes pratiques ISO/IEC 42001, 27001/27005…), l’organisation souhaite structurer et formaliser sa politique de cybersécurité appliquée à l’IA. Le Chef de projet IA / Cybersécurité jouera un rôle clé dans la définition du cadre, sa mise en œuvre opérationnelle, et l’accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principales 1. Élaboration de la politique de cybersécurité appliquée à l’IA Construire une politique cybersécurité dédiée aux projets IA (purs ou intégrant des briques IA). Définir les exigences de sécurité adaptées aux différents types d’IA (ML, LLM, modèles embarqués, services cloud, etc.). Intégrer les enjeux liés aux données (qualité, confidentialité, gouvernance, gestion des jeux d’entraînement). 2. Définition du processus de prise en compte de la cybersécurité dans le cycle de vie des projets IA Conception d’un processus de sécurité couvrant tout le cycle : idéation, cadrage, conception, entraînement, validation, déploiement, exploitation. Coordination avec les métiers, les équipes d’ingénierie, les architectes, le juridique, la data gouvernance et le RSSI. Intégration du processus dans la gouvernance projet et dans les instances existantes. 3. Rédaction du livrable de référence : “Politique de prise en compte de la cybersécurité dans les projets et produits IA” Le livrable inclura notamment : L’organisation cible et les rôles/responsabilités (Métiers, Data, RSSI, Architectes, Juridique, Achats…). Les jalons de validation et exigences à contrôler à chaque étape. Les points de contrôle cyber spécifiques aux projets IA (robustesse des modèles, attaques adversariales, données sensibles, dérives de modèle, dépendances cloud…). Les grilles d’évaluation et matrices de risques cyber appliquées à l’IA (risques modèles, risques données, risques d’exploitation). Les clauses contractuelles types pour appels d’offres et contrats incluant de l’IA : obligations de sécurité, exigences de gestion et protection des données, auditabilité et monitoring, obligations de conformité (AI Act, RGPD…), obligations en matière de gestion de vulnérabilités IA. 4. Préparation de la phase opérationnelle Préparer le passage de la politique à l’opérationnel. Former et sensibiliser les équipes (ingénierie, métiers, achats, juridique). Participer à la structuration du dispositif opérationnel et soutenir l’Expert IA / Cybersécurité. Contribuer à la mise en place des outils de suivi, audit, monitoring sécurité des modèles.

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Lyon (2 jours TT) Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Description de la mission: Au sein d’un centre de services de cybersécurité vous rejoindrez une équipe internationale DevSecOps et vous serez responsable de la conception, du développement et la mise en œuvre d’applications. Missions : Cette équipe a pour principales missions de : • Faire la conceptualisation de la solution, le « proof of concept », l'estimation des efforts, le développement, la mise en œuvre, le déploiement et les phases de support. • Développer un code sécurisé, propre, réutilisable et bien documenté en suivant une méthode AGILE. • Configurer les environnements de développement, de test et de production en local et/ou dans le cloud • Maintenir la qualité du code, la documentation relative au développement, le déploiement en production, et le transfert de connaissances (KT).

Contexte L’entreprise recherche un expert Talend capable de concevoir, industrialiser et optimiser des flux de données dans un environnement moderne orienté cloud. Le rôle consiste à renforcer l’équipe Data dans un contexte d’industrialisation, de migration ou de modernisation des pipelines existants. Missions Conception et développement Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT sous Talend (Open Studio ou Talend Data Integration). Mettre en place des jobs complexes (gestion d’erreurs, reprise, optimisation des performances). Définir et structurer les modèles de données selon les bonnes pratiques. Industrialisation et optimisation Optimiser les performances des jobs existants. Mettre en place les bonnes pratiques de versioning, CI/CD, automatisation des déploiements. Assurer la qualité, la traçabilité et la robustesse des flux. Intégration Cloud / Écosystème Intégrer Talend à un environnement cloud (Azure, AWS ou GCP, selon le client). Exploiter les services de stockage et de traitement du cloud (exemples : Azure Data Lake, AWS S3, BigQuery). Implémenter des orchestrations via Airflow, Talend TAC, ou équivalent. Support et expertise Accompagner les équipes internes dans l'utilisation de Talend. Diagnostiquer et résoudre les incidents sur les chaînes de traitement. Documenter les processus et assurer la mise en production. Compétences techniques attendues Indispensables Talend Data Integration (niveau expert, minimum 5 ans). Maîtrise des jobs complexes : tMap, tFlowToIterate, tJava, tREST, tFileInput/Output, etc. ETL/ELT avancé : transformations, normalisation, gestion des erreurs, optimisation. SQL avancé (PostgreSQL, Oracle, SQL Server ou autre). Connaissances solides en architectures Data (Batch, temps réel, Data Lake, Data Warehouse). Versioning Git. Méthodologies CI/CD (Jenkins, GitLab CI ou équivalent). Souhaitables Connaissances cloud (Azure / AWS / GCP). Orchestration Airflow, Control-M ou équivalent. Talend Administration Center (TAC). Notions en API, microservices, REST. Connaissances en Data Quality / Data Governance (optionnel). Soft skills Capacité d’analyse précise et rigoureuse. Autonomie et fiabilité. Capacité à challenger les besoins métier de manière factuelle. Communication claire avec l’équipe Data. Profil recherché Minimum 5 à 7 ans d’expérience sur Talend. Expérience dans des environnements Data complexes. Capacité à intervenir comme référent ou expert technique.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer / Python / Azure pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'énergie Description 🧩 Contexte de mission Dans le cadre du renforcement de l’équipe Data, nous recherchons Data Engineer spécialisé en Python, PySpark et Microsoft Fabric , évoluant dans un environnement Azure Cloud . Les consultants seront responsables de la conception, du développement et de la mise en production de pipelines et architectures data au sein d’un contexte orienté performance, scalabilité et industrialisation. 🎯 Missions principales & rôle Le Data Engineer interviendra sur : La collecte et l’analyse des besoins métiers et utilisateurs La conception d’architectures de données robustes et scalables Le développement de pipelines de données (ingestion, transformation, modélisation) La mise en production des pipelines et leur optimisation continue La maintenance et l’évolution des architectures existantes Le respect des bonnes pratiques et standards d’ingénierie data 📌 Objectifs Concevoir une architecture data fiable, évolutive et documentée Industrialiser les pipelines pour garantir performance et qualité Assurer un haut niveau de disponibilité et de maintenabilité des solutions Accompagner les équipes internes dans la compréhension et l’usage des pipelines Contribuer à la structuration et à la maturité data de l’organisation

Contexte : Dans le cadre de la transformation du groupe assurance, plusieurs projets stratégiques sont en cours : Nouveau Référentiel Client (point unique de vérité sur clients MM individuels et entreprises) Programme CRM Plateforme Data / IA Refonte et évolution des espaces digitaux Autres projets de transformation SI La Direction de l’Architecture (MH TECH) est composée de 3 départements : Stratégie SI et gouvernance d’architecture Architecture SI Architecture Technique Objectif de la mission : Apporter une expertise en architecture de solution et fonctionnelle , contribuer à la définition des architectures applicatives et assurer un rôle de conseil stratégique auprès des équipes projets. Nature et étendue de la prestation : Le consultant sera amené à : Définir l’architecture applicative cible et les états stables de la solution Rédiger les dossiers d’architecture selon la méthodologie du groupe MH Analyser les demandes d’évolutions applicatives et leurs impacts sur la solution globale Contribuer aux dossiers d’arbitrage pour les décisions sur les évolutions Préparer et alimenter les Comités Solution Définir les interfaces et règles d’interfaçage du SI de gestion et son écosystème Conseiller et valider les choix techniques Identifier et suivre les adhérences entre programmes et projets de transformation Accompagner les projets de la phase de cadrage à la mise en production Assurer la cohérence entre livrables majeurs et projets connexes (spécifications, développement, recette, migration, conduite du changement) Modéliser la cartographie du SI gestion sous HOPEX (vision cible et trajectoire) Taille du projet : Projet de taille moyenne ou ensemble de petits projets Livrables attendus : Dossier d’architecture cible et états stables Dossiers d’analyse d’impacts et de valeur des demandes d’évolution Dossiers d’arbitrage Dossiers d’analyse des adhérences entre programmes et projets de transformation SI Analyses fonctionnelles et/ou applicatives sur thèmes transverses critiques Cartographies applicatives et données sous HOPEX Comptes rendus hebdomadaires Compétences attendues :Fonctionnelles : Connaissance du domaine assurance santé / prévoyance / épargne / retraite Expertise en enjeux digitaux et data Maîtrise des pratiques et méthodologies d’architecture SI : TOGAF, ArchiMate, UML, Zachman, SAFE, SCRUM, RUP Capacité à formaliser et communiquer l’architecture aux parties prenantes Techniques : Technologies digitales : SPA, BFF, Front SPA (Angular), JAVA EE 5-17, Spring Boot, microservices, API REST, Kafka, Kubernetes, OpenShift Sécurité et identité : SSO, OIDC, OAuth2, SAML, France Connect Data & IA : solutions Big Data Open Source, Cloud (Snowflake…), MDM, DQM, data virtualisation, LLM, RAG, Agentique Architecture CQRS et patterns associés, Cloud Ready Gouvernance et architecture data : GDPR, DORA, Observabilité LLM, Data Architecture Outil de référence : MEGA Modélisation de données : MERISE, UML

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer expérimenté, pragmatique et autonome, capable de travailler sur des projets data complexes avec les bonnes pratiques agiles. Le profil idéal a déjà travaillé en mode projet, connaît le Scrum et Kanban, et sait estimer précisément la charge de travail. Profil recherché : Expérience solide en Data Engineering (pas junior). Bonne connaissance des environnements cloud, idéalement GCP . Maîtrise des outils BigQuery, DBT, Airflow, Cloud Storage . Git et CI/CD indispensables. Expérience projet avec méthodologies Agile/Scrum/Kanban , capacité à estimer le reste à faire et à planifier un sprint. Capacité à être critique sur les données et à mettre en place quality by design . Jira utilisé régulièrement pour le suivi de projet. Anglais : un plus mais pas essentiel. Expérience dans un environnement industriel ou traitement de données en temps réel (Pub/Sub) est un plus. Polyvalence et curiosité : d’autres compétences data seront appréciées. Missions principales : Conception et développement de pipelines de données robustes. Analyse critique et validation de la qualité des données. Mise en place de contrôles pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données. Contribution à l’amélioration continue des pratiques Data Engineering et Agile de l’équipe. Processus de recrutement : Entretien avec le Tech Lead et le Chef de projet. Référencement fournisseur. Disponibilité : ASAP

Assurer l’ administration , l’ exploitation et l’ optimisation de la plateforme Data Lake du client. Garantir la supervision , la disponibilité , la performance et la sécurisation des environnements. Gérer les opérations courantes : monitoring, capacity planning, maintenance, correctifs, évolutions. Participer au support N2/N3 , analyse et résolution d’incidents, gestion des problèmes. Mettre en place des automatisations via AWX/Ansible, scripts Python & Shell. Contribuer au maintien en condition opérationnelle des services Airflow et des composants de la stack Cloudera. Participer aux changements , mises en production, et aux tâches d’amélioration continue. Assurer la gestion et la maintenance des accès via la solution IDM / FreeIPA . Collaborer avec les équipes DevOps, Data et Sécurité pour garantir la cohérence globale de la plateforme

Nous recherchons plusieurs Architectes Technique OnPrem & Cloud pour une mission longue chez l'un de nos clients. Niveau expérimenté à senior requis. CONTEXTE DE LA MISSION Au sein de l'équipe Architecture de la Direction des Infrastructures et de la Production du groupe, le consultant contribuera aux activités : - Etudes techniques & Design - Cadrage budgétaire - Définition des best practices d'architecture - Documentation - Accompagnement de la stratégie Move2Cloud - Co-construction des solutions - Accompagnement des équipes d'exploitation et de développement Environnement général - Plateformes E-commerce - Plateformes BackOffice & Logistique - Cloud Public Azure & GCP - Cloud Privé (Infrastructure VMWARE Infogérée) - CDN Akamai, LoadBalancing BigIP F5, Firewalling (Checkpoint & Fortinet) - Bases de données MS SQL Server, PostgreSQL, MySQL, IBM DB2, Oracle - Big Data Hadoop, Terradata, MapR, BigQuery, DataBricks - Conteneurisation Docker & Orchestration AKS - Progiciels SAP, Siebel, HRAccess DESCRIPTION DE LA MISSION - Etude des besoins issus des équipes de développement - Etude de l'évolution des composants de plateformes techniques ou de l'intégration de nouveaux services - Rédaction des documents d'architecture et d'intégration générale et détaillée - Rédaction des supports d'aide à l'exploitation et accompagnement des équipes d'exploitation durant la transition - Contribution à l'évaluation budgétaire des solutions mises en œuvre - Support N3 des équipes d'exploitation Démarrage souhaité : au plus tôt Durée de la mission : Longue Paris

Lead ML EngineeringContexte de la mission Création d'une équipe dédiée à la personnalisation (PO, DS, Lead MLE, MLE) pour lancer des cas de recommandation et de ML en production. Stack GCP incluant Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow/Cloud Composer (et autres services GCP). Objectifs : créer les premiers use cases, déployer & A/B tester en prod, monitorer la performance. Activités attendues Définir l'architecture & la feuille de route technique (performance, scalabilité, sécurité). Coacher l'équipe pour garantir la qualité du code/modèles. Concevoir, construire & maintenir des pipelines ML de la collecte à l'exposition via API REST. Organiser le stockage ; assurer scalabilité, sécurité, stabilité des environnements. Mettre en place des infrastructures scalables et les workflows CI/CD ; industrialiser les modèles avec les DS. Collaborer avec Data Engineers & équipes techniques ; documentation & veille ; participation au cadrage/planification/réalisation.

Contexte L’année 2026 marquera une étape clé avec le lancement de plusieurs projets stratégiques autour de la modernisation du système d’information : remplacement d’un outil de vente digital, intégration d’une nouvelle solution de facturation, mise en place d’une plateforme Data, projets d’intégration et d’évolution du SI. Pour accompagner cette roadmap ambitieuse, nous recherchons un(e) Chef(fe) de Projet SI Senior capable de piloter plusieurs projets structurants et transverses. Missions principales Cadrer les projets : vision, objectifs, indicateurs de performance et impacts Analyser les besoins métiers en lien avec les équipes internes et les intégrateurs Définir et piloter les plannings, jalons et avancements Identifier les besoins en ressources et contribuer aux actions de staffing Piloter la rédaction des spécifications fonctionnelles / user stories Gérer les budgets (prévision, suivi, alertes) Coordonner les équipes internes et externes (intégrateurs, prestataires, infogérance…) Valider les livrables projets Animer les comités (COPIL, comités projet, ateliers) et produire les supports associés Gérer les risques, arbitrages et priorités Superviser les phases de tests, déploiement et conduite du changement Assurer la transition vers les équipes Run