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Dans le cadre du développement de ses activités et de l'accélération de sa transformation digitale, notre client recherche un(e) Delivery Lead Digital, Data & IA. Au sein d'un environnement dynamique et transverse, vous serez responsable du pilotage de projets et produits Digitaux, Data & Intelligence Artificielle, de leur phase de cadrage jusqu'à leur mise en œuvre et au suivi de la valeur délivrée. Véritable facilitateur(trice) entre les équipes métiers et techniques, vous garantirez la bonne exécution des projets, la coordination des parties prenantes et le respect des engagements en matière de qualité, de coûts et de délais. Vos principales responsabilités 1. Piloter les projets et produits Piloter des projets et produits dans un environnement Agile. Construire et suivre les feuilles de route, les priorités et les jalons. Garantir le respect des engagements de delivery, des délais, des coûts et de la qualité. Identifier les risques, dépendances et points de blocage, et mettre en œuvre les plans d'action adaptés. Préparer les arbitrages et assurer un reporting régulier auprès des sponsors et instances de gouvernance. 2. Coordonner les équipes et les parties prenantes Fédérer des équipes pluridisciplinaires : métiers, développeurs, architectes, Data Engineers, Data Scientists et équipes d'exploitation. Faciliter la collaboration entre les équipes métiers et IT. Animer les comités de suivi et instances de gouvernance. Accompagner la prise de décision et faciliter les arbitrages dans des contextes complexes. Veiller à l'alignement des différents acteurs autour d'objectifs communs. 3. Assurer le pilotage financier Construire et suivre les budgets des projets et produits. Piloter les dépenses et engagements CAPEX/OPEX. Suivre la consommation budgétaire et anticiper les écarts. Contribuer aux prévisions financières et aux exercices d'atterrissage budgétaire. Participer à la construction des business cases et au suivi de la valeur générée. 4. Piloter les prestataires et partenaires Assurer le suivi des prestataires et fournisseurs intervenant sur les projets. Veiller au respect des engagements contractuels, budgétaires et opérationnels. Suivre les charges, les délais et la qualité des prestations. Évaluer les livrables et garantir leur conformité aux attentes.

La mission vise à refondre une application critique (optimisation du parc nucléaire, planning d'arrêts, VU, modulation et économie de combustible) dans un environnement Python/FastAPI, PostgreSQL et frontend Vue.js. Le Tech Lead doit définir l'architecture, piloter l'orchestration des composants, garantir la maintenabilité, la performance et la cybersécurité de la solution. Il encadre le développement (revues de code, outillage qualité), contribue aux estimations macro des fonctionnalités et sécurise la documentation technique.

À la fois référent technique, manager et chef de projet, vous intervenez notamment sur les sujets suivants :Définir et faire évoluer l'architecture Data : ingestion, stockage, modélisation et exposition des données. Participer à la transformation de la plateforme actuelle et accompagner les réflexions autour des environnements Cloud Azure et Microsoft Fabric. Encadrer techniquement un Data Engineer et piloter plusieurs ressources externes. Organiser et prioriser les activités de l'équipe, accompagner sa montée en compétences et garantir la qualité des développements. Challenger les prestataires externes, aussi bien sur les choix techniques que sur la qualité des livrables, les délais et les coûts. Superviser le développement et l'industrialisation des pipelines et modèles de données. Garantir les bonnes pratiques en matière de qualité de code, tests, performance, documentation et maintenabilité. Intervenir sur les problématiques de qualité et de gouvernance de la donnée. Jouer le rôle d'interface entre les équipes techniques et les métiers, avec une réelle capacité à vulgariser les problématiques Data auprès d'interlocuteurs non techniques. Participer aux futurs projets du groupe autour de l'Intelligence Artificielle, notamment sur des réflexions liées aux agents IA. Vous évoluez notamment autour des technologies et concepts suivants :Python, SQL, ETL/ELT, Talend, SSIS, Azure, Data Warehouse, Data Lake, modélisation en étoile, orchestration, DevOps, BI et Microsoft Fabric. La maîtrise de l'ensemble de cette stack n'est pas indispensable. Le groupe recherche avant tout une personne disposant d'un socle Data Engineering solide, capable de prendre du recul sur l'architecture et de challenger les solutions existantes.

Description de la mission Au sein de la direction financière d'un grand groupe bancaire, vous contribuerez à la construction d'un dispositif de contrôle des données dans un contexte réglementaire et prudentiel. La mission comporte deux volets : mettre en place un premier dispositif de contrôle combinant analyses sur des populations complètes et investigations par échantillonnage, puis définir une organisation pérenne permettant de renouveler les campagnes selon une approche fondée sur les risques. Vous interviendrez en collaboration avec l'équipe projet, les métiers, les entités concernées et les équipes IT. Missions principales Cadrage et mise en œuvre du dispositif initial : Définir le périmètre des données à contrôler et sélectionner les contrôles pertinents par catégorie de données. Formaliser les règles de contrôle et coordonner leur traduction en requêtes sur les bases centrales avec les équipes IT. Coordonner l'exécution des contrôles sur les populations concernées et restituer les résultats par entité. Définir les échantillons à investiguer en combinant sélection des éléments les plus significatifs et sélection aléatoire. Faire qualifier les anomalies par les métiers et identifier les faux positifs. Accompagner les entités dans le lancement des actions de remédiation et contribuer aux réponses aux recommandations. Construction du dispositif pérenne : Formaliser une méthodologie permettant de définir et de renouveler les campagnes de contrôle. Intégrer les demandes d'ajustement, leur justification, les retours des utilisateurs, les risques inhérents aux données et les facteurs aggravants. Prioriser les données et les zones de risque à tester. Contribuer à la définition du fonctionnement cible et à la préparation d'une première campagne de contrôles. Pilotage et coordination : Organiser le suivi hebdomadaire pendant la phase de démarrage. Préparer et animer les ateliers avec les différents contributeurs. Rédiger les comptes rendus et suivre les actions. Préparer les supports de comité de pilotage et restituer l'avancement au chef de projet.

Contexte Dans le cadre de l'évolution de son organisation IT, notre client recherche un Responsable IA & Intégration de Données chargé de définir et piloter l'architecture d'intégration, les initiatives Data/BI et les projets IA afin de soutenir la transformation des métiers. Le poste intervient de manière transverse auprès des domaines Client & Digital, Logistique & Industrie, ERP & Finance. Mission Véritable référent technique et architecte opérationnel, vous pilotez les sujets d'intégration de données, Business Intelligence, Intelligence Artificielle et architecture applicative. Vous définissez les standards d'intégration, accompagnez les équipes projets et garantissez l'alignement des solutions avec les besoins métiers et les orientations IT. Principales responsabilités • Définir et piloter l'architecture d'intégration de données et les stratégies API. • Concevoir et superviser les flux de données entre les systèmes de l'entreprise. • Développer et faire évoluer les capacités BI, analytics et valorisation de la donnée. • Piloter les initiatives IA/ML et accompagner leur mise en œuvre. • Garantir la qualité, la gouvernance et la cohérence des données. • Accompagner les responsables applicatifs dans la conception des solutions techniques. • Assurer le support d'architecture sur les projets et les activités de run. • Encadrer et développer l'équipe IA & Intégration de Données. Référence de l'offre : 7e4lpryel5

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

Missions principalesRecueillir et analyser les besoins auprès des équipes métier. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires et exploitables par les équipes techniques. Analyser les données, leurs sources et leurs règles de gestion. Concevoir et faire évoluer les modèles de données. Réaliser la cartographie des données et identifier les dépendances entre les différents systèmes. Participer à la définition des règles de gestion et des KPI. Contribuer aux travaux de Data Mapping et de documentation des modèles. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Architects, équipes IT et interlocuteurs métier. Participer aux phases de tests, recette et validation des données. Identifier les problématiques de qualité et de cohérence des données. Documenter les processus, flux et modèles de données.

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Expert Data Platform H/F Description de la mission : Sous la responsabilité du Product Owner du domaine et piloté par un backlog de demandes, le prestataire sera amené à : Études et expertise • Réaliser des études techniques d'évolution autour de l'écosystème Cloudera. • Analyser les impacts techniques et fonctionnels des évolutions envisagées. • Produire des dossiers d'architecture et notes de cadrage. • Présenter les conclusions et recommandations aux responsables techniques et métiers. Exploitation et support expert • Assurer le support de niveau 3 sur l'ensemble de la plateforme Data Hub. • Participer aux cellules de crise lors d'incidents majeurs de production. • Réaliser les analyses de causes racines et définir les plans de remédiation. • Accompagner les équipes d'exploitation DataOps N2. ________________________________________ Interventions • Possibilité d'interventions en Heures Non Ouvrées (HNO). • Participation à des opérations sensibles de production. ________________________________________ Environnement technique Expertise obligatoire • Cloudera CDP • Administration et exploitation de clusters Hadoop Cloudera • Maintien en condition opérationnelle de plateformes Data • Support expert N3 Niveau avancé • Linux Red Hat Enterprise Linux (RHEL) • Ansible • AWX • Talend • Scripting Shell Compétences appréciées • Kubernetes • Docker • Git • GitLab • Jenkins • OpenShift • Terraform • Python • Java • Scala ________________________________________ Activités d'exploitation La mission comprend : • Support N3 • Gestion des incidents de production • Participation aux cellules de crise • Gestion des changements • Capacity Planning • Performance Tuning • Maintien en condition opérationnelle • Sécurisation et durcissement des systèmes • Interventions HNO ponctuelles ________________________________________ Profil recherché Séniorité • Consultant confirmé Critères de sélection Critères obligatoires • Expérience significative sur Cloudera CDP. • Expérience d'administration et d'exploitation de plateformes Hadoop. • Expertise Linux RHEL. • Expérience en support de production de niveau 3. Critères différenciants • Expérience Data Driven / Data Mesh. • Connaissance des architectures événementielles. • Connaissance des solutions Lakehouse. • Connaissance des environnements Kubernetes et OpenShift. • Expérience dans des environnements critiques à forts enjeux de disponibilité. Compétences / Qualités indispensables : Cloudera Data Platform (CDP), Hadoop, MCO Data Platform, Linux RHEL Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience Data Driven / Data Mesh. • Connaissance des architectures événementielles. • Connaissance des solutions Lakehouse. • Connaissance des environnements Kubernetes et OpenShift. • Expérience dans des environnements critiques à forts enjeux de disponibilité.Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Contexte Dans le cadre de la migration de sa plateforme Data vers Databricks, notre client, un grand compte du secteur de l'énergie, souhaite disposer d'une vision complète des usages métiers de sa plateforme actuelle avant de lancer la bascule. Votre mission Recenser et documenter l'ensemble des cas d'usage data exploités par les équipes métier sur la plateforme existante (environ 50 cas d'usage identifiés) Mener les entretiens avec les utilisateurs et référents métier (au moins 50 rendez-vous) pour comprendre ce qu'ils font réellement avec la donnée : sources, traitements, fréquence, livrables produits, criticité, dépendances Faire le lien entre besoins métier et réalité technique (flux, jobs, tables, outils de restitution) Structurer et rédiger le livrable final : un document Word de recensement des cas d'usage, clair et exploitable pour préparer la migration Remonter les points d'attention et premiers éléments de priorisation

Nous recherchons un(e) Consultant(e) QA / Testeur(se) expérimenté(e) pour intervenir au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements et des infrastructures bancaires. Dans un environnement technologique exigeant, au cœur des systèmes interbancaires, vous intégrerez une équipe dédiée à l'homologation des systèmes d'information, intervenant à l'interface entre les équipes de développement et les équipes de production. Vous serez rattaché(e) au périmètre Référentiels & Data, dans un environnement structuré autour d'une solution de Master Data Management (MDM). Votre rôle sera de garantir la qualité fonctionnelle et technique des évolutions, des référentiels et des flux de données. 🎯 Vos missions Réaliser les recettes fonctionnelles et techniques sur le périmètre Référentiels & Data Concevoir et exécuter des campagnes de tests Effectuer des contrôles de qualité des données sur les référentiels à l'aide de requêtes SQL Réaliser la recette des migrations de données en comparant les données sources et les données migrées Vérifier les règles de validation ainsi que les processus d'import et d'export de données dans le MDM Identifier, qualifier et suivre les anomalies Assurer le suivi des campagnes de tests et des anomalies via Jira et Xray Collaborer étroitement avec les équipes techniques et fonctionnelles Environnement technique : SQL, PostgreSQL, MDM, EBX, SAP, Jira, Xray, Unix, Windows, Robot Framework

Nous recherchez pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne Profil recherché : x Qui sommes-nous : INGENIANCE est une ESN spécialisée en finance de marché, banque et assurance depuis plus de 18 ans. Nous accompagnons les grands acteurs bancaires et assurantiels français sur leurs projets les plus critiques, avec une expertise reconnue en Craft Development, Big Data, Cloud/DevOps et Agilité. Rejoindre Ingéniance, c'est intégrer une communauté d'experts, être accompagné par un management de proximité et construire son parcours sur des missions à forte valeur ajoutée. Build your success! Ref : O-KUPCP

Nous recherchons un Ingénieur Développeur d'agents IA / Développeur Full Stack & IA pour rejoindre une équipe en charge d'une infrastructure de données et concevoir des agents autonomes dans un environnement Cloud AWS. Mission freelance à Gémenos : présence sur site 3 jours sur 5 et télétravail partiel. Démarrage dès que possible, fin prévue le 31 décembre 2026. TJM proposé : 308,55 € HT/jour maximum selon profil. Vos missions : • Concevoir et développer des agents IA, leurs skills et leurs tools à partir d'un framework d'orchestration interne en TypeScript. • Développer et maintenir les interfaces utilisateurs des outils des agents en Vue 3.js. • Intégrer les API de systèmes bancaires et assurer leur interopérabilité avec les agents. • Exploiter les données métier dans Snowflake via des outils dédiés ou une couche sémantique. • Déployer les agents et leurs interfaces sur AWS, et assurer leur capacité à monter en charge dans le respect des standards de sécurité. • Veiller au respect des contraintes PCI-DSS / PCI-CP dans les interactions entre les agents, les données et les API. • Collaborer avec les architectes sécurité, Product Owners, ingénieurs DevOps et équipes de conformité.