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La mission consiste à intervenir en tant qu'Ingénieur Data dans le cadre d'un programme majeur de transformation du système d'information pour un acteur du secteur bancaire. Le programme inclut la modernisation de la plateforme data existante, la migration vers une nouvelle cible décisionnelle basée sur Snowflake et l'industrialisation de nouveaux usages data à forte valeur métier. Le consultant participera à la conception, au développement, au pilotage et à la livraison de datamarts décisionnels, à la migration des usages Talend vers DBT, ainsi qu'à l'alimentation des données brutes vers Snowflake. Il interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des usages, depuis l'analyse des besoins métier jusqu'aux développements, tests, mise en production, documentation et suivi post-déploiement.

L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.

Le/la Data & IA Engineer Senior est responsable de la conception, du déploiement et de la fiabilisation des architectures de données et des solutions d'intelligence artificielle, de la collecte des données jusqu'à leur exploitation par les utilisateurs. Rattaché(e) au Leader de la Transformation Numérique, il/elle intervient sur quatre axes principaux : Data Engineering : collecte, nettoyage, qualification et documentation des données ; conception et automatisation de pipelines ETL et de traitements Python. Intelligence artificielle : conception d'agents IA et de systèmes RAG intégrant des LLM, afin de répondre aux besoins métiers. Déploiement et exploitation : création d'API, intégration des solutions dans des applications web et mise en place de tableaux de bord décisionnels. Fiabilité et sécurité : tests, monitoring, gouvernance et traçabilité des données, gestion des accès et respect des exigences de cybersécurité.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Détecte les menaces invisibles et révolutionne l'analyse comportementale du SOCAu sein du Security Operations Center (SOC) d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Scientist Cybersécurité / SOC. Ton rôle consistera à renforcer les capacités de détection des cybermenaces par l'exploitation avancée des données de sécurité, en concevant des modèles prédictifs et d'analyse comportementale pour isoler les signaux faibles et optimiser la réponse aux incidents. Ton futur environnementTu évolueras au cœur du Security Operations Center d'une infrastructure d'envergure. En interface directe avec les analystes SOC, les ingénieurs SIEM et les spécialistes de la Threat Intelligence, tu interviendras sur des flux massifs de journaux d'événements. C'est le cadre idéal pour appliquer le Machine Learning et la Data Science à la lutte contre les cyberattaques, tout en industrialisant des modèles au sein d'architectures de données distribuées. Tes missions clésModélisation & Détection Avancée des Menaces (Mode DATA & IA) : Concevoir, développer et entraîner des modèles de détection d'anomalies sur des volumétries massives de journaux de sécurité (logs réseau, système, identité et applicatifs). Développer et déployer des algorithmes d'analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) pour identifier les compromissions de comptes et les mouvements latéraux. Mettre en œuvre des modèles de scoring et de priorisation dynamique des alertes afin de réduire le bruit et le taux de faux positifs pour les analystes. Réaliser l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des jeux de données complexes et fortement déséquilibrés. Évaluer rigoureusement les performances des modèles à l'aide de métriques adaptées à la détection d'intrusions (précision, rappel, ROC-AUC, taux de faux positifs). Industrialisation & Collaboration SOC (Mode RUN & MLOps) : Assurer l'industrialisation, le déploiement et le monitoring continu des modèles en production (MLflow, Docker, Kubernetes). Collaborer au quotidien avec les analystes SOC et les équipes d'investigation pour qualifier les détections et réinjecter les retours terrain dans l'entraînement des algorithmes. Mener une veille active sur les nouvelles techniques d'attaque répertoriées dans le cadre de référence MITRE ATT&CK. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 en Data Science, statistiques, informatique décisionnelle ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning, idéalement appliquée aux cas d'usage de la cybersécurité ou de la détection de fraude. Expertise Data Science & IA Impérative : Maîtrise des algorithmes de détection d'anomalies (Isolation Forest, autoencodeurs, One-Class SVM) et de l'apprentissage sur données déséquilibrées. Pratique confirmée de l'écosystème Python Data Science (Python, scikit-learn, PyTorch, pandas, numpy). Culture Cybersécurité & Données Massives : Bonne compréhension du fonctionnement d'un SOC, des typologies de menaces et de la matrice MITRE ATT&CK. Connaissance des architectures distribuées et des outils volumétriques (SQL, Spark, Kafka). Familiarité avec les solutions SIEM (Splunk, Elastic, Microsoft Sentinel) et le suivi de cycle de vie ML (MLflow). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsEsprit d'Analyse et Goût pour l'Investigation : Curiosité intellectuelle pour traquer les anomalies statistiques au sein de flux de données brutes. Rigueur Méthodologique : Précision scientifique indispensable dans la validation des métriques de détection et la gestion des faux positifs. Sens du Travail d'Équipe : Aisance relationnelle pour vulgariser les choix algorithmiques auprès des analystes sécurité opérationnels. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie.

Dans le cadre de projets de transformation et de modernisation de notre système d'information Data, nous recherchons un Architecte Data Senior disposant d'une solide expérience en modélisation, urbanisation et architecture des données. Vous interviendrez sur la définition et l'évolution des architectures Data, avec une forte dimension stratégique et technique autour des environnements Cloud AWS, Amazon Redshift et des architectures de type Data Mesh. Votre rôle sera de garantir la cohérence, la qualité, la gouvernance et la bonne structuration du patrimoine de données, tout en accompagnant les équipes dans la mise en œuvre des architectures cibles. Vos principales missions1. Architecture et urbanisation Data Définir et faire évoluer les architectures Data en cohérence avec les enjeux métiers et les orientations du système d'information. Concevoir les architectures cibles et définir les principes d'urbanisation des données. Garantir la cohérence, l'interopérabilité et la rationalisation des flux et des référentiels de données. Définir les standards et les bonnes pratiques d'architecture Data. 2. Modélisation des données Concevoir et faire évoluer les modèles de données conceptuels, logiques et physiques. Définir les modèles de données adaptés aux besoins métiers et aux contraintes techniques. Garantir la qualité, la structuration et la cohérence des modèles. Accompagner les équipes dans l'application des principes de modélisation et de conception des données. 3. Architecture Cloud et Data Platform Concevoir et accompagner la mise en œuvre d'architectures Data sur AWS. Participer à la définition et à l'optimisation des architectures autour d'Amazon Redshift. Définir les principes d'intégration, de stockage, de transformation et d'exploitation des données. Veiller à la performance, à la scalabilité, à la sécurité et à la disponibilité des plateformes Data. 4. Architecture Data Mesh et gouvernance Définir et accompagner la mise en œuvre des principes d'architecture Data Mesh. Promouvoir une approche orientée Data Products et Domaines métiers. Définir les principes de gouvernance, de qualité et de gestion du cycle de vie des données. Accompagner la mise en place de pratiques de Data Ownership et de responsabilisation des domaines. Garantir la cohérence globale de l'écosystème Data. 5. Accompagnement et expertise Apporter une expertise technique et architecturale auprès des équipes Data et des métiers. Collaborer avec les architectes techniques, les Data Engineers et les équipes de développement. Participer aux choix technologiques et aux études d'architecture. Formaliser les dossiers d'architecture, les standards et la documentation technique. Environnement techniqueCloud : AWS. Data Warehouse : Amazon Redshift. Architecture Data : Data Mesh, Data Lake, Data Warehouse, Data Products. Modélisation : modélisation conceptuelle, logique et physique des données. Urbanisation : architecture d'entreprise, cartographie et gouvernance des données. Data Management : Data Governance, Data Quality, Data Ownership. Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data ou architecture des systèmes d'information. Expérience significative en tant qu'Architecte Data Senior. Solide expertise en modélisation des données et en urbanisation Data. Très bonne connaissance des architectures Cloud AWS. Expérience concrète sur Amazon Redshift. Bonne maîtrise des architectures Data Mesh et de leurs principes de mise en œuvre. Excellente compréhension des architectures Data Lake et Data Warehouse. Bonne connaissance des enjeux de gouvernance, de qualité et de sécurité des données. Capacité à définir des architectures cibles et à les traduire en solutions techniques concrètes. Excellentes capacités d'analyse, de communication et de vulgarisation. Autonomie, leadership technique et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand environnement bancaire, nous recherchons un Data Engineer / Data Lake Developer expérimenté pour renforcer une équipe IT Data et accompagner le déploiement d'une nouvelle plateforme Databricks. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation des composants nécessaires à l'alimentation et à l'exploitation du Data Lake, au sein d'un environnement Agile et international. MissionsConcevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données robustes et scalables, en batch et temps réel. Développer et maintenir les flux ETL Talend alimentant le Data Lake et les systèmes consommateurs. Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks. Mettre en œuvre et optimiser les modèles de données cibles. Automatiser les transformations, la documentation et les tests avec dbt. Développer et configurer des flux CDC (Change Data Capture). Mettre en place les bonnes pratiques de Data Quality, monitoring, alerting et logging. Développer des composants réutilisables : templates de pipelines, librairies partagées et frameworks CI/CD. Réaliser les développements et tests associés. Participer aux mises en production et à l'industrialisation des solutions. Compétences techniques recherchéesForte expertise sur Talend ETL : développement, debugging et industrialisation. Bonne maîtrise de Python et PySpark. Expérience significative sur Databricks : Jobs, Workflows, Delta Lake, Notebooks et optimisation. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur les requêtes complexes et l'optimisation des performances. Expérience pratique de dbt pour la transformation et la modélisation des données. Bonne connaissance des problématiques CDC / Change Data Capture. Une expérience sur Qlik Replicate / Attunity est fortement appréciée. Connaissance de Kafka appréciée. Connaissances en Java. Expérience DevOps : Git, CI/CD, automatisation des tests et des déploiements. Utilisation d'outils d'IA générative pour accélérer les développements Python, PySpark et SQL, le refactoring et les tests. Profil recherchéVous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Engineering / Data Lake. Vous êtes autonome, rigoureux, proactif et disposez de solides capacités d'analyse. Vous êtes également à l'aise dans des environnements exigeants et possédez un bon relationnel client. Anglais courant obligatoire.

Freelance / Portage : Chef de projet SI / Chef de projet MOE Senior – Finance, Risque & Data Finance Localisation : Issy-les-Moulineaux (92) – 2 à 3 jours de télétravail/semaine Démarrage : 04/01/2027 Durée : 60 jours fermes + 570 jours optionnels (630 jours maximum) TJM négociable : 530 € max Expérience : Plus de 7 ans Secteur : Banque / Finance Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques liés aux systèmes d'information Finance et Risque, je recherche un Chef de projet SI / MOE Senior pour accompagner le pilotage de projets de reporting réglementaire et l'intégration de solutions applicatives. Le consultant interviendra dans un environnement bancaire exigeant, en collaboration avec les équipes métiers, MOA, MOE, architectes, éditeurs et responsables applicatifs. Principales missions : Analyser les expressions de besoins métiers et participer au cadrage des projets. Définir les solutions envisagées, les plannings, les budgets et les livrables. Piloter les projets SI de bout en bout, du cadrage jusqu'à la mise en production. Coordonner les équipes MOA, MOE, architectes, éditeurs et autres contributeurs. Préparer et animer les instances de gouvernance : COSOL, CODEL, CVA et COPROJ. Assurer le suivi des coûts, délais, risques, dépendances et plans d'action. Produire les reportings opérationnels et budgétaires à destination du PMO et des responsables de domaine. Piloter l'intégration de progiciels et assurer le suivi des travaux techniques. Intervenir en tant que responsable applicatif sur les solutions confiées. Garantir la qualité, la conformité et la bonne livraison des projets. Compétences indispensables : Plus de 7 ans d'expérience en gestion de projets SI / MOE. Solide expérience en pilotage de projets informatiques complexes. Maîtrise du cadrage, de la planification et du suivi budgétaire. Expérience en coordination d'équipes techniques et fonctionnelles. Capacité à piloter des projets d'intégration de progiciels. Maîtrise des méthodologies de gestion de projet en cycle en V. Expérience dans la préparation et l'animation de comités projet. Excellentes capacités de communication, de synthèse et de reporting. Autonomie, rigueur et capacité à gérer plusieurs interlocuteurs. Environnement technique : Deloitte ARC OpenShift PostgreSQL GitLab et chaînes CI/CD Unix / Shell Intégration applicative et progicielle Atouts : Expérience significative dans le secteur bancaire. Connaissance des domaines Finance, Risque et Conformité. Expérience sur des projets de reporting réglementaire. Connaissance des enjeux de production de données financières et réglementaires. Expérience en responsabilité applicative. Capacité à échanger aussi bien avec les équipes métiers qu'avec les équipes techniques. Profil recherché : Je privilégie un Chef de projet SI / MOE expérimenté, capable de prendre en charge des projets complexes, de coordonner plusieurs équipes et de sécuriser les engagements en matière de qualité, de coûts et de délais. Une expérience dans un environnement bancaire, notamment sur des projets Finance, Risque ou de reporting réglementaire, sera particulièrement appréciée.

Nous recherchons un Expert OMS pour être le référent technique sur les sujets d'intégration omnicanale, assurer la cohérence des flux et accompagner les évolutions et incidents liés à l'écosystème e-commerce. Être le référent technique sur les sujets OMS et intégration Concevoir et faire évoluer les interactions entre l'OMS et les différents systèmes : ERP, WMS, PSP, POS, APIs… Analyser les flux, logs et incidents et accompagner leur résolution Coordonner les équipes métiers et techniques sur les sujets d'intégration Accompagner les phases de conception, build et mise en production Garantir la qualité de la documentation technique

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Localisation : IDF Présence sur site : 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 04/01/2028 TJM : 630 € Expérience : Plus de 7 ans Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data sur GCP, vous interviendrez sur la conception et le développement de solutions visant à améliorer les pratiques d'ingénierie logicielle, l'outillage des développeurs et l'automatisation des traitements. La mission porte notamment sur le développement d'agents IA destinés à accompagner les équipes techniques dans leurs activités, avec une montée en autonomie progressive sur différents domaines de la Data Platform. Objectifs de la missionConcevoir et développer des agents IA dédiés à l'outillage des équipes de développement. Contribuer à l'automatisation des activités de conception, de développement et de mise en production. Participer à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et de déploiement. Contribuer à la modernisation, à la sécurisation et à l'observabilité de la plateforme. La roadmap prévoit notamment le développement d'agents dédiés à l'outillage des développeurs (MCP, skills, cartographie des pipelines), puis leur extension à différents domaines : DBT, Kafka Streams, APIs et Dataproc, de la conception jusqu'à la mise en production, avec des mécanismes de rollback. En parallèle, les travaux se poursuivent sur la modernisation du socle, notamment les migrations, la sécurisation et l'observabilité. L'objectif principal de la mission est de concevoir et développer ces agents IA. Compétences requises – Must Have Solide expérience en ingénierie logicielle ou plateforme sur GCP, notamment sur les sujets CI/CD, tests et observabilité. Pratique du traitement batch (dbt / BigQuery) ou du streaming (Kafka). Expérience avérée dans la conception et la mise en production d'au moins un agent IA, utilisé par d'autres personnes. Compétences appréciées – Nice to Have Expérience dans la création de serveurs MCP ou l'utilisation de frameworks d'agents tels que ADK ou Claude Agent SDK. Expérience en équipe plateforme ou Developer Experience, avec des outils internes utilisés par plusieurs équipes. Expérience dans la mise en place de dispositifs d'évaluation d'agents ou de systèmes LLM.

🌍 ContexteDans le cadre de l'évolution d'une plateforme Customer 360, nous recherchons un(e) Senior IT Business Analyst technico-fonctionnel Data pour accompagner un client du secteur retail / mode, dans un contexte international. À l'interface entre les équipes métier, Data et techniques, vous contribuerez à transformer les besoins en spécifications détaillées et accompagnerez les évolutions de la plateforme, de l'analyse jusqu'à la mise en production. 🎯 Vos missionsRecueillir, analyser et challenger les besoins métier et techniques. Étudier les processus existants, les flux, les API, les modèles de données et les échanges entre systèmes. Rédiger des spécifications technico-fonctionnelles détaillées : règles de gestion, mappings, transformations, contrôles et gestion des exceptions. Réaliser des analyses de données en SQL afin de comprendre l'existant et de définir les règles adaptées. Rédiger les User Stories et les critères d'acceptation, et maintenir la documentation projet. Préparer et piloter les migrations de données : analyse des sources et cibles, règles de reprise, contrôles et réconciliation. Définir et piloter la stratégie de tests fonctionnels, d'intégration, de bout en bout et de non-régression. Concevoir, développer et maintenir des tests automatisés sur les API, les flux et les données. Suivre les anomalies et accompagner les équipes techniques jusqu'à la mise en production. Gérer et prioriser le backlog en fonction des besoins et des contraintes du projet. 💻 Environnement techniqueSQL, Microsoft Azure, Snowflake, Dataiku, API REST, JSON, XML, CSV, Postman, Newman, XRay, Jira, Confluence et SharePoint.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et grandis avec nous ! Industrialise les plateformes Big Data mondiales et garantis la résilience des socles Data/IA de la banqueDans le cadre de l'accélération et de la modernisation des architectures informatiques d'un grand compte bancaire international, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Production & RUN Data/IA. Au sein d'une équipe Data/IA globale constituée de 25 experts répartis entre Paris et Singapour, ton rôle sera hautement technique et névralgique : tu prendras en charge le maintien en conditions opérationnelles (MCO), l'industrialisation, le support N2 et l'optimisation des plateformes Big Data distribuées et hautement résilientes, à la fois on-premise et sur le Cloud. Ton futur environnementTu évolueras au cœur de la direction de la production informatique mondiale, au sein d'une squad internationale fonctionnant en méthodologie Agile. En relation permanente avec les équipes Build, les architectes Cloud et les entités clientes du groupe à travers le monde, tu évolueras dans un cadre hybride (3 jours par semaine chez notre client à Paris, avec possibilité d'astreintes HNO). C'est l'environnement idéal pour manipuler des technologies de streaming et de conteneurisation de pointe (Kafka, Kubernetes, Spark, ElasticSearch), intégrer des chaînes CI/CD avancées et piloter la performance FinOps d'un écosystème bancaire critique. Tes missions clésSupport N2, MCO & Intégration Client (Mode RUN & SUPPORT) : Accompagner les entités clientes internes dans l'intégration de leurs projets métiers sur les services Data et assurer leur acculturation continue aux technologies déployées. Assurer le support opérationnel de niveau N2 sur les environnements de développement et de production mondiaux. Garantir le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO) des plateformes : exécution des health checks, planification et réalisation des campagnes de patching et d'upgrades techniques. Collaborer avec les équipes Build pour le déploiement des socles informatiques sur les environnements Cloud et conteneurisés (Kubernetes). Gestion des Incidents Majeurs, Crises & FinOps (Mode RESILIENCE & GOUVERNANCE) : Participer activement à la gestion des incidents majeurs et des crises informatiques, en assurant l'analyse post-crise pour corriger l'utilisation et le cycle de vie des modèles. Suivre et appliquer la gestion des changements (Change Management), piloter le Capacity Planning des infrastructures et assurer le reporting FinOps. Déployer et suivre les outils de monitoring, les chaînes de livraison CI/CD (GitLab, GitOps, ArgoCD) et veiller au respect strict des exigences de sécurité bancaire. Enrichir, optimiser et maintenir à jour la documentation technique et opérationnelle. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, Big Data ou administration de systèmes distribués. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 6 ans en production informatique, ingénierie DevOps/SecOps ou administration de plateformes Data en environnement grand compte. Expertise Technique Data & Cloud Impérative : Solides compétences sur les technologies de streaming et de cache : Kafka, NiFi, Redis, MongoDB. Maîtrise des moteurs de recherche et de traitement : ElasticSearch, OpenSearch, Apache Spark (on-premise et cloud). Pratique du stockage objet S3 et très bonnes connaissances de Linux et Kubernetes. Maîtrise approfondie des processus CI/CD et des outils GitLab, GitOps, ArgoCD. Solides compétences en développement pour automatiser et scripter : Python, Scala, Java. Contraintes Opérationnelles & Langues : Anglais courant indispensable (pratique quotidienne écrite et orale avec les équipes de Singapour et l'international). Disponibilité pour assurer des astreintes (HNO) en fonction des impératifs de production. Tes atoutsRéactivité et Sang-Froid en Gestion de Crise : Capacité à conserver toute sa rigueur opérationnelle lors d'incidents majeurs sur des environnements critiques. Excellent Relationnel et Esprit de Service : Aisance naturelle pour accompagner les utilisateurs, dialoguer avec les équipes Build et vulgariser les contraintes de production. Rigueur et Sens des Coûts (FinOps) : Souci permanent de l'optimisation des ressources, du suivi de capacité et de la tenue des plannings de mise en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5 euros / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business et accompagnement aux certifications Cloud / Kubernetes / Kafka. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Rythme de travail : 3 jours par semaine sur le site client (Paris) et 2 jours de télétravail. (Note : Prestation ouverte aux freelancers sous statut portage salarial uniquement). 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie (Cas pratique d'incident N2 sur cluster Kubernetes/Kafka, questionnement CI/CD ArgoCD/GitLab, optimisation de pipelines Spark et gestion d'une crise de production en anglais). Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Prêt à rejoindre une équipe d'experts engagés ? N'hésite plus, rejoins la Storm Team ! Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Contexte : Dans le cadre de ses activités liées à la gestion et au traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst capable de garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. Le consultant interviendra sur les systèmes applicatifs dédiés à la gestion et au traitement des données, avec un rôle central dans leur intégration, leur qualification et leur exploitation. Missions principales : · Garantir la qualité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer la maîtrise et la qualité d'utilisation des données, notamment en matière de référencement, normalisation et qualification. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie, dans le respect des réglementations en vigueur. · Superviser et intégrer des données de différentes natures provenant de sources multiples. · Vérifier la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser la recette des données. · Contrôler et traiter les problématiques de doublons et de qualité des données. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. Livrables attendus : · Données intégrées et qualifiées conformément aux exigences de qualité. · Résultats de recette et contrôles qualité des données. · Analyses et actions de correction liées aux anomalies et doublons. · Éléments de suivi du référencement, de la normalisation et de la qualification des données. · Contributions à la politique de gestion et au cycle de vie des données. · Reporting et documentation relatifs à la qualité des données.