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Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Mener des études prospectives concernant l'évolution du SI Data et décisionnel · Identification des enjeux et objectifs, élaboration d'une vision, d'une macro architecture globale, d'une roadmap ..., · Evaluer la faisabilité des nouveaux besoins et définir les nouvelles solutions SI nécessaires pour y répondre (recherche de solution, POC, architecture de la solution …) Enrichir les normes et standards d'architecture Contribuer à l'évolution de la cartographie SI Data et décisionnel et les mises à jour du POS. Accompagner les architectes Data : vision architecturale, structuration fonctionnelle, applicative et technique, intégration et interopérabilité avec le reste du SI, NFR … Evaluer les dernières innovations (veille) et leur possible usage et intégration dans le SI Data. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Dossier d'Architecture applicative et technique (DA) Livrables : Normes et standards d'architecture d'entreprise mis à jour Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI mis à jour Dossier d'Architecture applicative et technique (DA) Etudes d'architecture POC Compte rendu de revue

Contexte : Dans le cadre d'un programme de transformation digitale des activités Trésorerie d'un grand groupe international, nous recherchons un(e) Consultant(e) MOA Trésorerie & Reporting Décisionnel disposant de solides compétences en gestion de projet afin d'accompagner le développement de solutions décisionnelles, l'automatisation de reportings et l'optimisation des flux de données issus de plusieurs systèmes de Trésorerie. Vous intervenez en étroite collaboration avec les équipes Métier Trésorerie, les responsables applicatifs et les programmes de transformation pour accélérer la digitalisation des processus de reporting et d'analyse notamment autour de l'Intelligence Artificielle. Vos responsabilités : Recueillir et analyser les besoins métiers auprès des équipes Trésorerie et Finance Rédiger les spécifications fonctionnelles Extraire, transformer et consolider les données provenant de différents systèmes Treasury et Finance Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et reportings décisionnels Automatiser les traitements actuellement réalisés manuellement Définir et mettre en œuvre des modèles de données adaptés aux besoins métiers Piloter des projets BI/Data de bout en bout Assurer la coordination avec les équipes métiers, techniques et les partenaires externes Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données Participer aux phases de recette, déploiement et conduite du changement Documenter les solutions mises en œuvre et assurer le transfert de compétences

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

Le prestataire sera rattaché directement au responsable Gouvernance data et Architecture data. Le prestataire sera responsable du pilotage de la construction, de l'affinage et de la mise en oeuvre de la trajectoire data. La trajectoire data englobe la collecte, la mise à disposition des données dans le Data Hub jusqu'aux usages qu'ils soient analytiques ou opérationnels. La trajectoire data doit englober les programmes stratégiques, le déploiement progressif des nouveaux progiciels en remplacement du legacy qui viennent impacter les sources de données, ainsi que le décommissionnement des systèmes décisionnels legacy. Cette trajectoire s'inscrit dans la continuité de la construction de la Fondation du Data Hub. Enfin, la trajectoire data doit inclure la stratégie de reprise de l'historique données, de même que l'archivage des bases mortes au fil de la transformation du SI. Le prestataire sera chargé de construire la trajectoire sur 4 niveaux : • Planning général data • Planning détaillé – gigogne – par domaine data • Perspectives technologiques • Planning détaillé des décommissionnements Le prestataire devra également organiser le suivi du pilotage du delivery et produire les synthèses permettant au management d'avoir de la visibilité au bon niveau et de prendre des décisions éclairées. À ce titre, il s'assure de la prise d'engagement et du respect des engagements de la conception de la trajectoire jusqu'à sa mise en oeuvre. Le prestataire devra également s'assurer que les trajectoires par domaine data s'articulent de façon cohérente de façon globale et avec les sujets transverses Groupe. Activités principales : • Coordonne et anime les travaux des Data Partners et architectes data dans la construction de cette trajectoire • S'assure que les approches proposées permettent de délivrer de la valeur de façon optimisée et conforme aux engagements calendaires et budgétaires. S'assure aussi que l'effort est adapté selon la pérennité ou non des sources de données et des usages • Définit les attendus de chaque chantier avec les coûts, les prérequis, les dépendances et les équipes impliquées. Le prestataire s'appuiera en outre sur les experts et les squads data • Capte les besoins éventuels besoins en termes de capacités technologiques • S'assure du bon delivery, mesure la vélocité en coordination du RTE • Remonte les risques, définit les leviers de réussite et déclenche les plans d'actions nécessaires. Le prestataire sollicitera les managers concernés sur les besoins en Capacité à Faire.

ContexteDans le cadre de l'accélération de sa transformation Data et Digitale, notre client souhaite renforcer son organisation en recrutant un Head of Data Platform H/F capable de définir, piloter et industrialiser la plateforme Data Groupe. La plateforme vise à fournir un environnement mutualisé, sécurisé, gouverné et scalable permettant aux différentes entités métiers de développer et d'exploiter efficacement : Des Data Products ; Des solutions de reporting et de Business Intelligence ; Des cas d'usage analytiques avancés ; Des solutions d'Intelligence Artificielle. Le candidat évoluera au sein de l'écosystème Data & Digital Services et collaborera étroitement avec les équipes IT, Architecture, Cybersécurité et les directions métiers. MissionLe Head of Data Platform est responsable de la stratégie, de l'architecture, de la gouvernance et de l'exploitation de la plateforme Data Groupe. Il garantit l'alignement entre les besoins métiers, les objectifs stratégiques de l'entreprise et les capacités technologiques de la plateforme. Il agit comme un véritable propriétaire de produit (« Platform as a Product ») en pilotant l'évolution, l'adoption et la création de valeur de la plateforme Data. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie Data PlatformVision et roadmapDéfinir la vision cible de la plateforme Data Groupe. Construire et maintenir la roadmap stratégique pluriannuelle. Définir les priorités d'investissement et d'évolution technique. Aligner la stratégie Data Platform avec la stratégie d'entreprise. Operating ModelConcevoir et mettre en place une organisation orientée produit. Structurer le modèle : Core Platform Data Domains Data Products Value Streams Pilotage de la performanceDéfinir et suivre les indicateurs clés : Adoption de la plateforme Qualité de service Disponibilité Performance Satisfaction utilisateurs Coûts d'exploitation ROI des investissements Data 2. Pilotage opérationnel de la plateformeRun & OperationsGarantir la disponibilité et la résilience de la plateforme. Superviser les activités d'exploitation. Assurer le suivi des incidents majeurs. Piloter les plans d'amélioration continue. Performance & ScalabilitéAssurer la montée en charge de la plateforme. Anticiper les besoins futurs. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. FinOpsMettre en œuvre une gouvernance des coûts Cloud. Optimiser les usages Snowflake. Maîtriser les dépenses Power BI. Définir des modèles de refacturation ou de consommation. 3. Architecture et industrialisationArchitecture DataDéfinir les standards d'architecture Data Groupe. Garantir la cohérence des solutions mises en œuvre. Participer aux comités d'architecture. IndustrialisationPiloter la mise en place de : Pipelines Batch Pipelines Streaming Frameworks de développement réutilisables Automatisation des déploiements Modern Data StackContribuer aux choix et à l'industrialisation autour de : Snowflake Azure DBT Spark Power BI APIs InnovationAccompagner l'intégration : Des Data Products De l'IA Générative Du Machine Learning Des services analytiques avancés 4. Gouvernance et Data ProductsGouvernance DataDéfinir le modèle de gouvernance de la plateforme. Définir les rôles et responsabilités. Structurer les processus de gouvernance. Data ProductsAccompagner les domaines métiers dans la création de Data Products. Définir les contrats de données. Organiser le cycle de vie des produits Data. Qualité des donnéesMettre en place les standards de qualité. Définir les indicateurs de qualité. Garantir la traçabilité et la conformité des données. 5. Développement du self-service DataEnablement des équipesFournir des services mutualisés. Développer des accélérateurs et composants réutilisables. Simplifier l'exploitation de la plateforme. AdoptionFavoriser l'autonomie des équipes Data. Accompagner les utilisateurs métiers. Développer une culture Data à l'échelle du Groupe. 6. Management et leadershipManagement d'équipesEncadrer les équipes Data Platform. Accompagner la montée en compétences. Développer une culture d'excellence opérationnelle. Gestion des partenairesPiloter les fournisseurs et intégrateurs. Superviser les prestations externes. Garantir la qualité des livrables. Coordination transverseInteragir avec : Data Office Directions métiers IT Infrastructure Architecture Groupe Sécurité Risques et Conformité 7. Sécurité et conformitéSécuritéMettre en œuvre : IAM RBAC RLS Data Masking Chiffrement Audits et contrôles d'accès RéglementationGarantir la conformité avec : RGPD DORA Politiques Groupe Exigences d'audit interne Environnement techniqueCloudSnowflake Microsoft Azure Power BI Cloud On-premiseIBM Cognos IBM TM1 Power BI Report Server Technologies DataDBT Spark API Management Data Catalog Data Marketplace Streaming et Batch Processing MéthodologiesData Product Management Platform Engineering DevOps FinOps Agile / Product Operating Model

Nous recherchons un Data Engineer Hadoop pour intégrer une équipe dynamique dans le secteur bancaire. Ce rôle exige une expertise solide en gestion et analyse de données, avec un accent particulier sur l'utilisation de systèmes Hadoop, ainsi que des compétences en développement Python et SQL. RésuméLe poste de Data Engineer Hadoop consiste à travailler au sein d'une équipe pour gérer et analyser des données dans un environnement bancaire. L'objectif principal est d'assurer le bon fonctionnement des systèmes Hadoop tout en apportant des solutions basées sur Python et SQL. Responsabilités :Gérer et optimiser des pipelines de données en utilisant Hadoop et BigQuery. Développer des scripts en Python pour le traitement des données. Participer à la méthodologie agile en contribuant aux sprints Scrum. Collaborer avec l'équipe pour assurer des sauvegardes en cas de besoin. Assurer la qualité des données à travers l'écriture de requêtes SQL. Exigences clés :5-6 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Expérience avec Hadoop. Compétences solides en Python. Connaissance de SQL. Anglais requis. Atouts :Expérience avec BigQuery. Connaissance des méthodologies Agile. Expérience dans le domaine bancaire. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP). Autres Détails :Lieu : 94. Démarrage : ASAP. Durée : >12 mois. Télétravail : 2 jours / semaine.

Contexte de mission En tant que Data Engineer vous rejoignez l'équipe Data Engineering responsable de la mise en place, de l'évolution et de la maintenance de la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Cette plateforme a pour objectif de : • Collecter les données provenant des différents systèmes de paiement et outils métiers. • Transformer et structurer ces données pour les rendre exploitables. • Les mettre à disposition des différents métiers (pilotage, reporting, analyses, data science, conformité, lutte contre la fraude, etc.). Vous participez ainsi à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data, dans un contexte de forts volumes de données et d'exigences élevées en matière de performance, disponibilité, sécurité et qualité des données. L'équipe Data Engineering est une équipe transverse au sein de la Direction Data : les Data Engineers sont assignés aux équipes par projets et périmètres fonctionnels (monétique, finance, lutte contre la fraude…), au sein de équipes pluridisciplinaires comprenant un chef de projet et d'autres profils (Business Analyst, Data Viz, Data Analyst, etc.). Peu importe l'équipe ou le projet, l'ensemble des Data Engineers s'appuie sur un socle technique commun et des pratiques de développement standardisées (outillage, pipelines, CI/CD, qualité, sécurité), assurant cohérence, industrialisation et maintenabilité des solutions.

Dans le cadre du renforcement de sa stratégie de protection des données, un grand groupe du secteur assurance recherche un Expert Cybersécurité spécialisé Data Protection / DLP (Data Loss Prevention) pour rejoindre son équipe Conseil en Cybersécurité. Au sein de la Direction Cybersécurité, vous contribuerez à la définition, au déploiement et à l'amélioration des dispositifs de prévention des fuites de données. Vous accompagnerez les équipes sécurité, techniques et métiers dans la mise en œuvre des cas d'usage de protection des données sensibles, la formalisation des règles de sécurité et le suivi des déploiements. Vos missions principales : • Participer à la définition des cas d'usage de protection des données sensibles • Accompagner le déploiement et l'amélioration des solutions DLP • Définir et formaliser les politiques et règles de protection des données • Collaborer avec les équipes postes de travail, infrastructures, M365 et cybersécurité • Participer aux actions de sensibilisation des utilisateurs • Animer des ateliers et réunions de travail • Produire les livrables projet : procédures, comptes rendus, supports de présentation et documentation opérationnelle • Apporter votre expertise sur les problématiques de sécurité des données dans le cadre de projets transverses L'environnement technique comprend notamment les sujets Data Security, Data Loss Prevention, Microsoft 365, Protection de l'information, Classification des données et gouvernance de la sécurité. Des déplacements ponctuels sur les différents sites du groupe sont à prévoir.

Nous recherchons un(e) Data Analyst confirmé(e) capable d'accompagner les métiers dans l'aide à la décision. Vous aurez la charge de : • Guider / recommander le Métier dans l'exploitation et la valorisation des multiples sources de données et identifier des leviers d'optimisation et d'amélioration des processus Business • Être l'intermédiaire entre le Métier et la DSI • Accroître la connaissance de la clientèle d'une entreprise, conduire des études sur les bases de données, suivre les outils datamining pour analyser l'impact des actions marketing • Mener et conduire des études (coordination/pilotage) Référence de l'offre : fg4e0kmnfb

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Data Architect Lead H/F Description de la mission : Service context Within an international insurance group's Agentic AI transformation, the semantic layer is identified as a layer sitting between data sources and the end users or systems that consume them. Its role is to abstract data structures (tables, column names, joins) into a business-friendly vocabulary (concepts, definitions, relationships, rules) that humans and machines can interpret. It is presented as an important component enabling LLM-based agents to interpret data in a trustworthy manner and to support the scalability of Agentic AI across multiple use cases. Service deliverables • Entity exploration to define a first approach for implementing the semantic layer in entities, based on selected Agentic AI use cases • Low-level design of reusable semantic assets, including business vocabulary, ontologies, business process, data product mapping, and governance aligned with standards defined at group level • Demonstration of value, feasibility validation, and learning through hands-on experimentation to enrich group standards Profile required / expertise • Expertise in data architecture, including data modelling, ontologies, graphs, data product, and data mesh • Expertise in producing reference architecture documents • Expertise in low-level design of data products, ontologies, and related assets • Expertise in data management • Expertise in the landscape of existing market data solutions and technologies, including Databricks, MS Fabric, and Collibra • Expertise in large-scale, federated, and complex organizations, with cross-entity services • Expertise in AI, LLMs, and Agentic AI architectures • English-speaking environment is mandatory Compétences / Qualités indispensables : Data architecture and data modelling, Ontologies and semantic layer design, Data products and data mesh, Reference architecture documentation, AI, LLMs and Agentic AI architectures, English mandatory Compétences / Qualités qui seraient un + : Anglais obligatoire Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Dans le cadre d'un programme stratégique, nous recherchons un Expert Cloudera / CDP pour intervenir sur la conception, l'administration, l'évolution et l'industrialisation d'une plateforme Data. Vous interviendrez au cœur d'un environnement technique exigeant, sur des sujets d'architecture, d'administration, d'industrialisation et de migration de plateformes Big Data. Vos principales responsabilités : Concevoir et faire évoluer l'architecture de la plateforme Data. Administrer et maintenir les environnements Cloudera / CDP. Participer aux migrations et aux évolutions de la plateforme. Industrialiser les déploiements et traitements via Ansible, Shell et CI/CD. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la fiabilité de la plateforme. Analyser et résoudre les incidents techniques complexes. Améliorer la supervision et l'observabilité de la plateforme. Rédiger la documentation technique et les procédures d'exploitation. Accompagner les équipes et contribuer au transfert de compétences.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Analyst (H/F) à Lille, France. Contexte : Au sein de la Direction Relation, Service client, Encaissement & Paiement, le Data Analyste Maitrisant sera amené dans sa mission à réaliser les tâches suivantes : Les missions attendues par le Data Analyst (H/F) : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Accompagnera et acculturer les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Une appétence sur la partie data intégration et stockage de la donnée sera nécessaire pour travailler efficacement avec les équipes IT.

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist Confirmé afin de rejoindre la direction Data/IA d'un grand groupe industriel. Vous intégrerez une équipe dédiée à la transformation data et à l'intelligence artificielle, et interviendrez sur plusieurs projets de data science et de data analyse à forte valeur métier. Sous la supervision d'un Lead Data Scientist, vous accompagnerez les équipes métiers dans l'identification de leurs besoins, la conception de solutions data adaptées et leur déploiement en production. Missions principales : Identifier, qualifier et prioriser des cas d'usage data science à forte valeur métier Concevoir, développer et évaluer des modèles de data science et d'intelligence artificielle Collecter, fiabiliser, enrichir et analyser les données nécessaires aux projets Développer des notebooks, codes et pipelines structurés, versionnés et documentés Participer au déploiement et à l'industrialisation des modèles sur les infrastructures de production Collaborer avec les équipes métiers et techniques et participer aux différentes instances projet : kick-offs, revues de sprint, comités de pilotage... Réaliser des benchmarks, analyses et recommandations afin de mesurer la performance et la valeur des solutions développées Valoriser les travaux réalisés à travers des démonstrations et des communications internes

Rejoignez une grande entreprise du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer pour piloter l'optimisation et la sécurisation d'une plateforme d'orchestration Airflow critique. Vous piloterez une mission stratégique combinant expertise technique, architecture cloud et mentorat d'équipes dans un environnement à fort enjeu de continuité de service. Contexte de la mission Vous intégrez une équipe Data Platform au sein d'un groupe majeur du secteur automobile. La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données transactionnelles complexes à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique approfondi ayant stabilisé les fondations, la mission porte désormais sur quatre axes stratégiques : optimisation architecturale et passage à l'échelle, sécurisation et résilience de bout en bout, évaluation et migration vers une infrastructure cible mieux adaptée, et montée en compétence progressive des équipes Dev et Ops. Environnement technique Plateforme actuelle : AWS MWAA avec SQS/SNS, Secrets Manager, CloudWatch et IAM ; plus de 200 DAGs en production avec DAG Factory dynamique existante. Méthodologie : approche Agile avec cycles d'optimisation, benchmarking technique et gestion de programme structurée. Périmètre : infrastructure multi-pays, multi-environnements (Dev/Ops séparés), avec enjeux forts de performance, coûts et conformité. Responsabilités : - Optimiser et faire évoluer l'architecture d'orchestration existante : enrichissement de la DAG Factory, migration vers les Datasets natifs Airflow, optimisation des performances au parse-time et runtime, mise en place de validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) - Concevoir et implémenter une stratégie de sécurisation robuste : politique de rotation des secrets, routage d'alertes différencié par type et criticité, hardening réseau et configuration, patterns avancés de résilience (retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers) - Piloter la phase d'étude et de benchmarking des alternatives à AWS MWAA (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) en regard des contraintes métier, puis élaborer une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et plan de transition - Prendre en charge la migration vers l'infrastructure cible retenue, en garantissant continuité de service, POC validant et bascule progressive en production - Conduire le programme de formation et de montée en compétence des équipes (~10 personnes Dev et Ops), favoriser la constitution d'une méta-équipe plateforme unifiée, et accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps) - Concevoir et faire appliquer des standards techniques transverses : patterns de conception, conventions de code, processus de review et bonnes pratiques d'observabilité - Piloter le capacity planning, le tuning de...