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Le poste fait partie de la Direction de la Transformation Stratégique qui compte notamment quatre équipes data : BI & Data Analytics, Data & AI Technology, Data Science & AI, Stratégie & Projets Data. Sous l’autorité du/de la Responsable Data & AI Technology et du/de la Team Leader, le/la Data Engineer réalise la conception, le développement et la maintenance des systèmes – produits, services et plate-forme – permettant la collecte, la transformation, le stockage et la distribution des données. Il/elle intervient également sur l’architecture data pour garantir des solutions robustes, performantes et évolutives. Missions clés : • Conçoit, développe et maintient des systèmes – produits, services et plate-forme – permettant la collecte, la transformation, le stockage et la distribution des données • Assure le développement logiciel lié et prodigue son support aux équipes data & business dans leurs propres développements • Intervient sur l’architecture data pour garantir des solutions robustes, performantes et évolutives • Participe activement à la montée en compétence des équipes data & business et les accompagne dans l’adoption des bonnes pratiques data et DevOps • Administre et fait évoluer la plate-forme data en collaboration avec la DSI, développe les outils nécessaires Compétences attendues : • Expertise en Python et SQL, appliquée dans des environnements data complexes et exigeants, intégrée dans des pratiques DevOps (Git, CI/CD, ELK …) o Expérience solide et opérationnelle avec les outils de la modern data stack et notamment Snowflake, Airflow et Soda • Expérience démontrée dans la conception d’architectures data modulaires, scalables et résilientes, combinée à des connaissances avancées en infrastructure et cloud, en particulier Azure. • Forte sensibilité aux technologies émergentes, en particulier l’IA, avec une capacité à identifier des cas d’usage pour le business et à les intégrer dans des produits data mais aussi dans la plate-forme data

Vous interviendrez au sein d’une entité spécialisée dans la cybersécurité des données liées au Cloud, IA, Big Data et Blockchain. Votre rôle sera d’apporter une expertise avancée en sécurité pour accompagner les projets Gen-AI et garantir la conformité des usages des technologies Microsoft et des standards internationaux. Missions principales : Assurer l’assistance sécurité des projets et centres de compétences sur les sujets Gen-AI . Définir et mettre en œuvre des architectures sécurisées pour les technologies Microsoft (Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML). Produire des dossiers de sécurité : analyses de risques, recommandations, blueprints, normes et standards. Réaliser des revues de code et audits sécurité des composants logiciels. Participer à la définition des KPI de gouvernance , tableaux de bord et roadmap de sécurité AI. Contribuer à la rédaction des politiques d’usage des LLM et guidelines de sécurité. Assurer le reporting et la consolidation des exigences sécurité pour les projets France et International.

Dans le TOP 10 des Sociétés de Conseil en Ingénierie en France , le Groupe SCALIAN intervient sur des activités de services en management de projets industriels, supply chain, architecture et développement de systèmes numériques embarqués, applicatifs de systèmes d'information et d'Intelligence artificielle dans des secteurs d’activité aussi variés que l’aéronautique, le spatial, l’automobile, le ferroviaire, les services, le luxe ou le retail etc. Créée en 1989, SCALIAN compte aujourd’hui plus de 5500 collaborateurs répartis dans 11 pays et 15 implantations en France pour un chiffre d’affaires de 550 millions d’euros. SCALIAN travaille pour des grands Groupes du CAC40 sur des projets en AT ou au forfait. Labellisée Great Place to Work, SCALIAN connait une croissance de 20% chaque année. Pourquoi SCALIAN ? Parce que Scalian vous accompagne dans le développement de votre carrière : programme d'onboarding complet sur 1 an avec votre manager et votre RH, programmes de formation personnalisés, communautés techniques, événements internes Parce que Scalian favorise la Qualité de Vie au Travail : certifications Great Place to Work® et Best Workplaces for Women, prime de cooptation, prime vacances, accord télétravail Parce que Scalian développe une politique RSE concrète et ambitieuse : mobilité durable, actions environnementales, actions handicap (accord agréé, processus de recrutement inclusif, formation des managers et des recruteurs, mission handicap avec temps dédié : )

Contraintes fortes du projet Le livrable est défini dans le cadre du projet Compétences techniques requises Python – Confirmé – Impératif GitLab CI/CD – Confirmé – Impératif Apigee (ou équivalent API Management) – Confirmé – Important OpenAPI / Swagger – Expert – Important Connaissances linguistiques Français : Courant – Impératif Anglais : Professionnel – Impératif Description détaillée – Définition du profil Au sein de l’équipe API Platform , la mission consiste à contribuer activement à l’amélioration de la plateforme API afin de faciliter et standardiser la production et la consommation d’API au sein du groupe. Missions Diriger la conception, le développement et la mise en œuvre de la gouvernance API et des solutions associées. Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires pour définir les exigences et spécifications des API. Garantir que les API sont sécurisées, évolutives et conformes aux meilleures pratiques du marché. Encadrer et accompagner les développeurs en apportant leadership et support technique. Superviser les processus de tests, de déploiement et de maintenance des API. Évaluer et améliorer en continu la performance et la fiabilité de la plateforme API. Porter et faire respecter les décisions techniques au profit de la communauté. Assurer une veille technologique sur les tendances et innovations liées aux API. Challenges Automatisation des processus de publication et de documentation des API (IA générative, pipelines CI/CD, etc.). Compétences et skills attendus Techniques & Architecture Expérience en API Management (Apigee ou solution équivalente). Excellente compréhension des API REST / OpenAPI . Connaissance de l’ Infrastructure as Code (Terraform). Expérience en architecture serverless AWS (Lambda, API Gateway, DynamoDB). Mindset DevOps / SRE (automatisation, observabilité). Conception et développement de pipelines CI/CD . Capacité à travailler en autonomie.

Contexte du poste Dans un contexte de structuration et de croissance d’une organisation technologique en pleine transformation industrielle , nous recherchons un(e) Responsable Systèmes Embarqués (Hardware & Firmware) . Le périmètre s’inscrit au cœur de la conception, du développement et de l’industrialisation de solutions embarquées intégrées à des plateformes destinées à la gestion intelligente des services urbains (mobilité, environnement, réseaux), en lien avec des enjeux de territoires connectés, de Smart Cities et d’optimisation des services publics/privés . Rattaché(e) à la direction R&D, le/la responsable contribuera à consolider l’excellence technique, la qualité industrielle et l’impact sociétal des produits embarqués dans des domaines stratégiques d’innovation technologique. Missions principales Management & organisation Piloter, encadrer et développer une équipe de développeurs embarqués seniors, tout en favorisant un leadership fédérateur, structurant et orienté résultats industriels . Structurer et optimiser les processus de développement, de qualité, de test, de documentation et de capitalisation technique . Mettre en place les rituels agiles , coordonner les activités pluridisciplinaires et fournir un reporting régulier vers la direction. Qualité & industrialisation Déployer et superviser des bancs de tests automatisés et des standards qualité rigoureux pour assurer fiabilité, robustesse et conformité des systèmes embarqués. Définir et garantir les cycles de release, les politiques de versioning, les tests de régression, et les indicateurs qualité associés. Piloter la gestion des incidents critiques , la réduction de la charge de support technique, et les relations avec les partenaires externes et sous-traitants électroniques . Expertise technique & innovation Garantir la cohérence des architectures électroniques et firmware à forte intégration technique dans des produits embarqués. Arbitrer et accompagner les choix technologiques sur les plateformes, outils et composants clés (MCU/SoC, OS embarqués, bus industriels, IoT). Conduire une veille technologique continue , proposer des innovations et anticiper les évolutions produit (IA embarquée, nouveaux capteurs, protocoles IoT). Missions secondaires Participer à la conception produit en amont (NPI) pour anticiper les besoins industriels et les contraintes de fabrication. Contribuer aux démarches de certifications et conformité régulatoire (normes CE, EMC). Intervenir comme support technique avancé sur les sujets transverses complexes. Représenter l’expertise technique dans des échanges internes ou externes de haut niveau. Stack technique Matériel & microcontrôleurs : architectures électroniques, MCU/SoC ARM. Développement : C embarqué. Systèmes : Linux embarqué (Yocto, BSP). Protocoles & bus : CAN, SPI, I2C, UART. Outils & méthodologies : Python, Git, CI/CD. IoT & communications : LoRa / LoRaWAN, Bluetooth, WiFi, GNSS, OTA. Normes & certifications : CE, EMC.

Nous construisons une plateforme legaltech/fintech B2B SaaS innovante destinée aux entreprises privées, notamment adossées à des fonds de private equity. La plateforme existe sous forme de MVP avancé et a déjà des premiers clients utilisateurs. Produits Une interface web pour les entreprises, leurs actionnaires et l’ensemble des acteurs de leur écosystème pour suivre et participer aux opérations capitalistiques. Technologies Langages: TypeScript, GraphQL Frontend React, Next.js (app-router) Apollo, graphql-codegen next-intl, i18n Shadcn, Tailwind CSS Backend NestJS, NestJS/Apollo TypeORM / PostgreSQL DocuSign Postmark Infrastructure AWS ECS Fargate, S3, Route53 Vercel GitHub Actions IA Nous avons identifié 3 domaines où nos clients pourraient bénéficier de l'IA et testons actuellement le marché pour valider que nos clients sont prêts à confier une partie de leurs processus à des agents spécifiques. Vos responsabilités en tant qu'Ingénieur Produit Full Stack senior/CTO: Définir et porter la vision technologique alignée avec la stratégie produit et business Piloter l’architecture applicative (scalabilité, sécurité, performance, dette technique) et améliorer de façon continue la stack technique Structurer, recruter et faire grandir l’équipe tech (engineering, data, infra, security) Mettre en place des standards d’excellence : qualité de code, tests, CI/CD, observabilité Garantir la sécurité, la conformité (RGPD, ISO/SOC le cas échéant) et la résilience de la plateforme Être un partenaire clé dans les décisions stratégiques et interagir efficacement avec le CEO, les opérations et les sales pour accompagner la roadmap produit

Nous recherchons un(e) Intégrateur(trice) Industry 4.0 pour rejoindre l’équipe Manufacturing 4.0 d’un grand acteur de l’aéronautique, dans le cadre d’un projet ambitieux de modernisation des systèmes industriels et digitaux de l’usine du futur. Contexte : Les usines produisent des éléments de turboréacteurs en titane avec une précision extrême (jusqu’à 10 µm). L’équipe Manufacturing 4.0 apporte des outils digitaux et des moyens technologiques pour soutenir les équipes métiers et la production industrielle. Le projet vise à concevoir et déployer une solution Industry 4.0 intégrée, performante, sécurisée et scalable, incluant robotique, pilotage par la donnée et intelligence artificielle. Vos missions principales : Assurer l’intégration des différents modules du système d’information industriel. Préparer et réaliser les tests techniques du système « Usine du futur » : robustesse, performance, scalabilité, sécurité, traçabilité. Analyser les protocoles, flux et structures de données. Identifier et corriger les problèmes, proposer des améliorations. Participer à l’optimisation des performances du système et à la mise en place de la chaîne CI/CD. Collaborer étroitement avec les équipes IT, MES, UNS, PLM, maintenance et qualité industrielle. Profil recherché : Ingénieur ou bachelor expérimenté en informatique, avec 5+ ans sur des projets de grands systèmes d’information. Expérience en intégration de systèmes industriels et tests techniques approfondis (Recette, IVVQ, Qualification, Acceptance). Curiosité technique et capacité à résoudre les problèmes. Connaissance du monde industriel/OT et des architectures SI industrielles (atout). Bon relationnel, autonome et capable de travailler en équipe. Maîtrise du français à l’oral et à l’écrit ; anglais technique apprécié. Compétences techniques requises : Connaissance des architectures de systèmes d’information. Expérience sur cloud public (AWS, Azure, GCP). Idéalement : MES, conteneurs (Podman), IIOT, brokers (Kafka, MQTT), plateformes Big Data/Data Lakes. Certifications ISTQB, Katalon Practitioner ou équivalent appréciées. Conditions : Mission de 4 mois, possible extension. Présentiel sur le site industriel (Belgique) avec télétravail possible 1 à 2 jours/semaine. Horaires de jour, flexibles selon interventions. Qualités attendues : Autonomie, pro-activité, curiosité et esprit critique constructif. Esprit d’équipe, polyvalence et orientation résultat.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients situé à Libourne près de Bordeaux, je suis à la recherche d'un Expert Data Engineering Manager. Contexte et mission : Le client accélère sa transformation en matière de données et d'IA et structure son organisation autour d'un modèle opérationnel à deux équipes : • Équipe Produits de données (orientée vers les activités, axée sur la valeur). • Équipe Ingénierie des données (fourniture, exploitation et mise en œuvre de la plateforme). Il recherche donc un responsable Ingénierie des données expérimenté pour diriger l'équipe Ingénierie des données pendant une phase de transition critique. La mission couvre trois objectifs parallèles : • Mettre en place la future plateforme de données cible, dont la pile est actuellement en cours de validation et devrait être basée sur Databricks ou Snowflake sur Microsoft Azure. • Migrer progressivement les piles de données existantes vers la nouvelle plateforme. • Réaliser les projets commerciaux et clients en cours, à la fois sur les piles existantes et sur la nouvelle plateforme, sans perturber les opérations Ce poste exige un leadership fort et une grande discipline d'exécution. Responsabilités principales : • Diriger et gérer l'équipe d'ingénierie des données (équipe interne et partenaires externes). • Être responsable de la livraison, de la capacité et des performances opérationnelles sur les plateformes existantes et cibles. • Garantir la fiabilité, les performances, l'évolutivité et l'optimisation des coûts • Structurer et piloter le démarrage de la plateforme de données cible. • Planifier et exécuter la migration progressive de la pile existante vers la pile cible. • Assurer la livraison des projets commerciaux et clients en cours sur les deux piles. • Définir et appliquer les normes et les méthodes de travail en matière d'ingénierie des données. • Servir d'interface principale avec les parties prenantes des produits de données, de l'architecture et de l'informatique. • Soutenir et habiliter les équipes locales client Data sur les piles technologiques de données.

Descriptif du poste Expert reconnu en plateforme de données et architecture Lakehouse, incluant : Optimisation Spark / PySpark (AQE, broadcast joins, stratégies de caching, autoscaling de cluster). Politiques de cluster, configuration de cluster et pool, et optimisation des coûts. Monitoring, diagnostics et dépannage des performances à l'aide de métriques et event logs. APIs REST et CLI pour l'automatisation. Expert reconnu en utilisation de Delta Lake, incluant : Pipelines d'ingestion et de transformation (Bronze–Silver–Gold). Delta Live Tables pour les pipelines de production (CDC, expectations, orchestration). Structured streaming et traitement incrémental. Débogage des goulots d'étranglement de performance dans les workloads Delta (data skew, petits fichiers, auto-compaction). Expert reconnu en : Python pour l'ingénierie des données, programmation orientée objet, data science, tests unitaires (pytest) et packaging. SQL (SQL analytique, window functions, SQL Databricks). Spark / PySpark pour le traitement distribué et l'optimisation. Expert reconnu en utilisation de Unity Catalog, incluant : Implémentation du contrôle d'accès granulaire (sécurité au niveau des lignes et colonnes, vues dynamiques, masquage). Gestion des objets Unity Catalog à grande échelle (catalogs, schémas, tables, modèles et gouvernance des fonctions). Pratiques de développement sécurisé, protection des données et conformité réglementaire (RGPD, PII). Expert reconnu en Databricks Jobs et Workflows (orchestration des tâches, retries, monitoring), incluant : Databricks Repos et intégration Git / Gitflow. Déploiement des assets Databricks (notebooks, jobs, pipelines DLT) via des pipelines CI/CD. Databricks SQL editor et SQL Warehouses pour les dashboards ou pipelines de production. Infrastructure as Code utilisant Terraform (providers Databricks et Azure) et ARM templates. Maîtrise avancée de l'écosystème Databricks Machine Learning et Generative AI. Maîtrise avancée de MLflow (experiment tracking, model registry, model serving). Maîtrise avancée de la construction de pipelines ML utilisant Databricks AutoML, Feature Store et feature engineering. Expérience pratique avérée avec les outils de développement basés sur l'IA, incluant les workflows basés sur des agents. Bonne compréhension des normes d'interopérabilité émergentes telles que le Model Context Protocol (MCP) ou équivalent. Capacité à évaluer de manière critique et à intégrer de manière sécurisée les résultats générés par l'IA dans les workflows de développement.

Context: Le client est un leader mondial de l’assurance engagé dans une transformation digitale majeure. Services: Fourniture de services informatiques standardisés à l’ensemble des entités du groupe, en favorisant l’alignement du portefeuille, l’excellence de service et l’efficacité des coûts ; Remplacement des plateformes de gestion de contenu historiques (Documentum, FileNet, NAS) par une plateforme CMX (Content Management eXperience) : une solution clé en main, en mode SaaS, proposant des API REST et une interface web, entièrement alignée avec les standards du groupe en matière d’architecture, de sécurité, de conformité et de résilience ; CMX est une propriété intellectuelle détenue à 100 % en interne, et l’enrichissement de ses capacités — ajout de fonctionnalités innovantes, nouveaux services basés sur l’IA et accélération des migrations vers le cloud — est critique pour son succès à long terme. Deliverables: Maintenance et évolution des outils cœur en Python, prototypage de nouveaux services à forte valeur ajoutée — en s’appuyant sur des technologies telles que l’IA générative, les technologies sémantiques et les patterns cloud-native — afin de générer un impact métier à l’échelle du groupe ; Collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, les product managers et les ingénieurs pour transformer des besoins émergents en services robustes et à forte valeur ; Construction et évolution des outils cœur : audit, stabilisation et refactorisation de scripts Python existants ; Garantie d’un code propre, conforme aux normes PEP8, avec des tests complets et une documentation associée ; harmonisation et développement de nouveaux modules, tels que la traduction de règles métiers exprimées en langage naturel en workflows techniques automatisés, stratégies de compression et de regroupement de fichiers ; Innovate & Prototype: Pilotage de sprints d’innovation courts et dynamiques pour explorer de nouveaux services répondant à des cas d’usage ciblés (tagging automatique, recherche sémantique, contrôle qualité des contenus) ; Conception de proofs of concept (POC), définition et remise en question des cas d’usage et besoins spécifiques via du prototypage rapide à des fins de laboratoire ; Évaluation de la faisabilité et proposition de roadmaps de mise en production ; Revue de code, partage des bonnes pratiques et mentorat des pairs sur le développement piloté par les tests (TDD), le CI/CD et l’architecture propre ; Contribution aux pipelines DevOps — CI/CD, infrastructure as code (Terraform, CloudFormation), déploiements automatisés. Expertise: Expertise en développement Python, sur des applications orientées données ou contenu (environ 10 ans d’expérience) ; Core Languages & Tools: Python (avancé), Git, Bash, Java, JavaScript (React/Vue) ; Data & AI: Pandas, regex, parsing JSON/XML, prompt engineering, NoSQL (MongoDB, MarkLogic), RDF/SPARQL, graphes ; Cloud & DevOps: AWS (S3, Lambda), CI/CD (Jenkins/GitLab CI), Terraform, OpenShift, Kubernetes, Artifactory, OpenLDAP ; Testing & Quality: Pytest, frameworks BDD (Behave/Cucumber), revues de code, Selenium, outils d’analyse de sécurité et de qualité (SonarQube, Snyk).

Lead Technique Data Missions En tant que Lead Technique Data , vous collaborez étroitement avec des data engineers , data scientists et des équipes transverses (DevOps, IoT, logiciel). Votre mission principale consiste à concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données au cœur des projets d’IA. 1. Gestion et optimisation de la plateforme de données Normaliser et structurer les données : homogénéisation des formats, conception d’ontologies, mise en place de bonnes pratiques garantissant qualité et cohérence. Améliorer continuellement la plateforme : sécurité, scalabilité, optimisation des coûts, supervision et traçabilité. Mettre en œuvre la gestion de versions des données afin d’assurer une traçabilité complète, indispensable dans un contexte de dispositifs médicaux. 2. Développement de pipelines de transfert de données Concevoir et maintenir des pipelines ETL automatisés pour l’ingestion, le nettoyage et la transformation de données de santé. Garantir le respect des exigences RGPD : anonymisation, pseudonymisation et documentation complète des processus. Collaborer avec les équipes métiers pour intégrer de nouvelles sources de données et faire évoluer les pipelines. 3. Facilitation de l’accès aux données pour les data scientists Créer et gérer des datasets versionnés permettant des expérimentations reproductibles. Assurer des transferts de données volumineuses rapides, sécurisés et fiables. Adapter la plateforme aux besoins des data scientists : formats, structuration, enrichissement des métadonnées et support technique. 4. Automatisation et leadership technique Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour des déploiements robustes et sécurisés. Déployer des outils de supervision (tableaux de bord, alertes) pour assurer la stabilité des pipelines. Industrialiser les déploiements des infrastructures data. Apporter un leadership technique : cohérence architecturale, accompagnement des profils plus juniors, revues de code et diffusion des bonnes pratiques. L’équipe Data intervient de manière end-to-end : recueil des besoins, architecture, développement, QA, sécurité, déploiement et opérations, avec une réelle liberté technologique. Compétences et expérienceCompétences techniques Programmation : Python (avancé), Git / GitLab CI. Cloud & Big Data : AWS (API Gateway, Cognito, Lambda, S3, SageMaker, Glue, Athena, ECS), Delta Lake, Databricks. Orchestration & Infra : Airflow, Terraform. Bases de données : MongoDB et solutions de stockage à grande échelle. Standards web : API REST, protocoles HTTP/HTTPS. Compétences relationnelles Rigueur scientifique et forte capacité d’analyse. Aptitude à faire le lien entre data science, ingénierie logicielle et opérations. Capacité à produire une documentation technique claire et conforme aux exigences réglementaires. Expérience Minimum 7 ans d’expérience en ingénierie data, dont 2 ans ou plus sur un rôle senior ou de responsabilité technique. Bonne compréhension des enjeux de cybersécurité et de conformité réglementaire , en particulier pour les données de santé. Maîtrise de l’ anglais technique dans un environnement international. Atouts appréciés (optionnel) MLOps : orchestration, déploiement et supervision de pipelines ML. Connaissance des processus de certification CE / FDA pour logiciels ou algorithmes. Expérience avec des données de santé : signaux électrophysiologiques (EEG, ECG, EMG) ou données cliniques. Infrastructure : Linux, conteneurisation (Docker, registres d’images). Lieu de la mission: Paris TT: 3 jours

En tant que Tech Lead (CERT/CSIRT) , vous occupez un rôle central dans la protection de l’écosystème de l’organisation . Vous intervenez comme référent technique et opérationnel , avec une responsabilité directe sur la gestion des incidents critiques et l’évolution du dispositif de réponse à incident. Leadership technique – Blue Team Référent technique sur les briques clés de la sécurité opérationnelle : SIEM, Active Directory / Entra ID, EPP/EDR, forensic et reverse engineering Encadrement technique et accompagnement des analystes, avec une montée en compétences sur plusieurs zones géographiques Animation de sessions techniques, diffusion des bonnes pratiques et structuration du savoir-faire Blue Team Gestion des incidents et des crises Pilotage des plans de réponse aux incidents majeurs , de la détection à la remédiation Intervention experte en forensic numérique et reverse engineering Coordination des actions de remédiation et suivi des plans correctifs Réalisation d’analyses approfondies des causes racines ( Root Cause Analysis ) et restitution auprès des parties prenantes Optimisation des capacités de détection Évaluation continue de l’efficacité des stratégies de détection SOC Amélioration et optimisation des plateformes et outils de sécurité ( SIEM, EDR, SOAR, IA appliquée à la cybersécurité ) Contribution à l’industrialisation et à la fiabilisation des processus de détection et de réponse Contribution stratégique & veille Participation à la définition et à l’évolution des politiques de sécurité , en lien avec les équipes d’architecture Veille technologique proactive et échanges réguliers avec la Red Team pour anticiper les menaces émergentes Contribution au rayonnement et à l’enrichissement des connaissances du groupe via des communautés externes et partenariats Environnement technique & outils SIEM : Splunk (maîtrise du SPL ), Sentinel, Machine Learning EPP / EDR : Microsoft Defender, Palo Alto Cortex XDR, Trend Micro Deep Security Forensic / DFIR : DFIR-ORC, Volatility, outils open source (contribution active aux communautés) Réseaux & sécurité : Palo Alto GlobalProtect, IDS/IPS, VPN, analyse de logs (Wireshark) Systèmes & scripting : Windows, Linux, PowerShell, Python, Bash Compétences comportementales Forte initiative et capacité de prise de décision Esprit d’ équipe et leadership collaboratif Autonomie et sens des responsabilités Culture de l’ apprentissage continu et de l’amélioration permanente

Au sein du centre d'excellence monitoring, vous êtes le référent technique sur la solution Dynatrace pour l'ensemble des applications critiques de la banque. Votre mission consiste à concevoir et déployer l'architecture de monitoring full-stack, de l'installation des OneAgents à la configuration des modules log analytics et Real User Monitoring (RUM). Vous accompagnez les équipes applicatives dans la définition de leurs KPIs de performance, la création de tableaux de bord avancés et la mise en place d'alerting intelligent basé sur l'IA (Davis). Vous analysez les goulots d'étranglement complexes, optimisez les temps de réponse des transactions distribuées et participez à l'automatisation de l'observabilité (Monitoring as Code) via Terraform ou l'API Dynatrace. Vous jouez un rôle clé dans la culture "Performance by Design" en fournissant des métriques exploitables pour les phases de tests de charge et de production.

Le profil Fullstack Java / Angular intégrera une équipe de développement interne (développeurs + pilotage projet + AMOA). Missions principales : -Développer et maintenir l'interface Frontend en Angular (18+) selon les standards d'architecture et bonnes pratiques -Participer aux développements Backend Java/Spring Boot (microservices, flux métier) -Participer aux revues de code et à la qualité logicielle -Réaliser tests unitaires, intégration et éventuellement E2E -Contribuer à la conception technique (interfaces, modèles, logs, modes dégradés...) -Utiliser des outils d'IA générative pour accélérer/fiabiliser le dev (code, tests, doc), dans le respect des standards internes -Participer à l'analyse des besoins et à la préparation des développements -Amélioration continue (outillage, performance, maintenabilité) -Participer aux choix d'architecture et réflexions techniques -Contribuer à la documentation technique (MEP, PTI/PTE, specs, etc.) -Utiliser/contribuer aux chaînes DevOps (GitLab CI, SonarQube, Artifactory) -Collaboration avec UX/UI -Participation aux cérémonies agiles (Scrum) Livrables (exemples) : -Développement et livraison de fonctionnalités (merge) -Reporting d'avancement (Design/Build/Test) -Contribution à la documentation technique -Déploiements en environnements de tests / MES -Support recette -Contribution au dossier de MEP -Appui pilote / ouverture de service / analyse anomalies

Au sein de la nextSourcia Factory, nous concevons des applications web et mobiles innovantes à destination du B2B. Nous développons actuellement une solution SaaS pour accompagner les clients dans la digitalisation, en automatisant des processus métiers grâce à l’intelligence artificielle. Pour soutenir ce projet ambitieux, nous recrutons un développeur web full stack expérimenté, motivé à rejoindre une équipe passionnée et dynamique. Réalisations : Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités web performantes et scalables Participer aux choix d’architecture technique et aux évolutions du produit Rédiger et maintenir des tests unitaires et d’intégration Contribuer à l’amélioration des pipelines CI/CD dans une logique DevOps Participer aux rituels Agile de l’équipe Assurer une veille technologique continue Stack technique : Frontend : Next.js + Mantine Backend : NestJS + Express Base de données : MongoDB + Mongoose