Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique dans le secteur de l'aérospatial et de la défense, nous recherchons un Data & AI Engineer expert Dataiku DSS pour accompagner le développement et l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. L'objectif est d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valorisation des données, depuis leur ingestion et leur préparation jusqu'à leur exploitation au travers d'applications métiers, de visualisations et de solutions d'IA générative. Le consultant évoluera dans un environnement exigeant en matière de sécurité, de confidentialité et de qualité des données, avec des enjeux importants de cloisonnement des datasets et de traçabilité. Avantages de la mission : Projet à forte valeur ajoutée dans un secteur stratégique, à la croisée de la Data et de l'Intelligence Artificielle. Périmètre technique complet, de l'ingestion des données jusqu'aux applications métiers et aux agents IA. Environnement stimulant, avec des problématiques concrètes de sécurité, de qualité et d'exploitation des données. Autonomie et responsabilités sur la conception et la mise en œuvre des solutions. Collaboration avec les équipes métiers, permettant d'avoir un impact direct sur les usages des solutions développées.

Bonjour ✋ 🎯 La mission Notre client, un grand groupe français, recherche un(e) Chef(fe) de Projet Data pour rejoindre son pôle Architecture & Data. L'objectif : piloter des projets liés aux échanges de données et aux flux, dans un contexte de transformation des méthodes et du socle technologique. Tu seras au cœur des sujets, avec un rôle à la fois fonctionnel, technique et projet. 🚀 Tes missions : Recueillir les besoins auprès des responsables applicatifs et les traduire en solutions concrètes Piloter plusieurs projets/sujets Data en parallèle Planifier les différentes étapes et suivre les délais, risques et livrables Coordonner les équipes internes, techniques et les éventuels centres de services Comprendre les architectures SI et identifier les impacts entre les différents projets Modéliser les flux et cinématiques d'échanges de données Rédiger ou mettre à jour les spécifications techniques Suivre les développements et réaliser la recette des livrables Assurer le reporting et l'avancement auprès des différentes parties prenantes 🛠️ Environnement technique Data / Intégration : SQL API REST Informatica IDMC : MDM, CAI, API Center, CDI, CDQ Informatica PowerCenter Microsoft : Microsoft Fabric Power BI Lakehouse / Data Warehouse Azure APIM Azure DevOps : Boards, Repos BI : IBM Cognos

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Tech Lead pour piloter la construction d'une data platform cloud autonome et gouvernée, au service d'une filière métier de la banque d'investissement. Vous rejoignez un programme de transformation multi-annuel et vous orientez les choix techniques et d'architecture. Vos missions : - Structurer le socle DevOps : infrastructure AWS décrite en Terraform (réseau, sécurité, IAM), pipelines CI/CD, environnements dev/staging/prod avec versioning et rollback. - Mettre en place le monitoring et l'observabilité de la plateforme, avec des déploiements automatisés maîtrisés. - Concevoir l'architecture d'orchestration des données (Airflow, Astronomer, Dagster) et les workflows ETL/ELT. - Déployer un framework de data quality : contrôles intégrés aux pipelines, alertes, dashboards et tests automatisés. - Proposer des outils self-service, des templates et des patterns réutilisables pour les équipes qui alimentent et consomment les données. - Garantir la gouvernance et la conformité : contrôle d'accès, chiffrement, traçabilité, data lineage. - Former et accompagner les équipes, et animer les bonnes pratiques DevOps et data. Ref : O-XXRBC

Contexte Construire de nouveaux modèles de risque de crédit ou valider les modèles existants Réaliser des backtestings pour vérifier la fiabilité des modèles dans le temps Mener des études statistiques pour aider les équipes métier à piloter le risque Conseiller les filiales sur leurs méthodes de modélisation Faire évoluer les outils de suivi avec les équipes informatiques Contribuer aux guides méthodologiques et à la veille réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors

Ta mission sera de Garantir la robustesse du data contract registry (Aurora + Python fastAPI) Monitorer et prendre des actions proactives de management Assurer le support et l'accompagnement tournant sur les outils de l'équipe (S3, Glue, Unity Catalog, data contract registry) Restituer dans le datalake les metadonnées de nos produits Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques proposées au sein de l'équipe Participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Gouvernance automatisée (Data contract registry, access management, metadata management) Etroite collaboration avec les staff engineer de la plateforme pour le développement de nouvelle features (ADR)

Dans le cadre de sa stratégie de développement des usages numériques, notre client souhaite renforcer la valorisation de ses données et en faire un levier de croissance et d'amélioration de l'expérience utilisateur. Au sein de la Direction Data, plusieurs initiatives sont menées autour de la collecte, de la gouvernance et de l'exploitation des données, dans le respect des réglementations en vigueur. Dans ce contexte, notre client souhaite mettre en place un catalogue de données permettant de faciliter l'accès aux données, d'améliorer leur compréhension et de favoriser leur utilisation par les équipes internes. Nous recherchons un(e) Data Catalog Product Owner chargé(e) de piloter la mise en œuvre, la gestion et l'évolution du catalogue de données, en coordination avec les équipes métiers, Data et techniques. Vos missions1. Gestion et évolution du catalogue de donnéesParticiper à la mise en œuvre, au développement et à la maintenance du catalogue de données. Structurer et documenter les jeux de données : classification, annotation et description des métadonnées. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des métadonnées. Contribuer à la conception et à l'évolution du métamodèle du catalogue. Faciliter l'accès aux données et leur compréhension par les utilisateurs. 2. Pilotage produit et amélioration continueRecueillir et analyser les besoins des utilisateurs et des parties prenantes. Construire, maintenir et prioriser le backlog produit en collaboration avec le Data Manager. Définir les fonctionnalités attendues et piloter leur mise en œuvre. Coordonner les évolutions du catalogue avec les Data Stewards et les équipes techniques. Collecter les retours utilisateurs et proposer des axes d'amélioration. Suivre la réalisation des fonctionnalités et s'assurer de leur adéquation avec les besoins métiers. 3. Gouvernance et conformité des donnéesParticiper à la définition et à la mise en œuvre des politiques et procédures de gouvernance des données. Veiller à la qualité, à la traçabilité et à la bonne documentation des données. Contribuer au respect des exigences réglementaires, notamment du RGPD et des recommandations de la CNIL. Collaborer avec les équipes Privacy et Data Gouvernance afin de garantir la conformité des pratiques. 4. Formation et accompagnement des utilisateursOrganiser et animer des sessions de formation à l'utilisation du catalogue. Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de l'outil et l'adoption des bonnes pratiques. Assurer un support fonctionnel continu. Produire et maintenir la documentation utilisateur. 5. Coordination et adoption du catalogueCollaborer étroitement avec les Data Owners, Data Stewards, Data Managers, Data Scientists, Data Analysts et les autres parties prenantes. Assurer la coordination entre les équipes métiers, fonctionnelles et techniques. Favoriser l'adoption du catalogue par l'ensemble des départements. Définir et suivre des indicateurs de performance et d'adoption avec l'équipe Data Gouvernance. Analyser les usages et proposer des actions pour améliorer l'utilisation du catalogue.

Contexte de la mission lz client a entrepris un vaste projet d'évolution de son système de Revenue Management. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Scientist senior pour accompagner la réévaluation et modernisation de notre modèle de prévision de demande. Objectifs et livrables Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist, avec une expertise avérée en prévision de séries temporelles. Maîtrise du langage de programmation tels que Python ainsi que des outils de visualisation de données (Spotfire, PowerBI, etc.). Maîtrise des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, etc.) et des techniques statistiques avancées. Solides compétences en analyse de données. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Machine Learning (scikit-learn...) Expert Full Stack Python Confirmé Analyse de données Confirmé Prévision des séries temporelles Expert Mathématiques appliquées Confirmé

Contexte de la mission : Dans le cadre de la mise en place de notre Data Platform Snowflake et de la migration de SAP BW vers Snowflake, les 2 consultant AMOA DATA auront pour mission de renforcer l'équipe déjà constituée de 6 Data Steward. Le Data Steward — également appelé expert fonctionnel ou AMOA — est un profil non-développeur faisant le lien entre les équipes métier et les développeurs. Tâches à réaliser : · Piloter les activités et coordonner efficacement les différentes parties prenantes ; · Recueillir les besoins auprès des équipes métier ; · Rédiger les spécifications fonctionnelles et veiller à la clarté et à la précision de la documentation ; · Accompagner les développeurs lors des premiers tests ; · Accompagner les utilisateurs lors des recettes et des formations. Compétences recherchées : Obligatoires : AMOA BI avec connaissance SQL Optionnelles : SAP BW ou SNOWFLAKE : Connaissance permettant d'interagir avec des outils d'analyse de données et de reporting Pilotage de planning et de budget Expérience nécessaire : 5 années minimum d'expérience dont au moins 3 années dans la Data Analyse et/ou le pilotage de développeurs Langues : Anglais (Courant)

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Développeur BI Senior, pour rejoindre Ingéniance en CDI cadre. Dans le cadre de sa modernisation, notre client, acteur européen de la gestion d'actifs, construit une nouvelle solution analytique dédiée au reporting client. Vous en serez le référent technique, avec un modèle à créer de zéro. Vos missions : - Concevoir et développer un modèle SSAS Tabular sur Azure Analysis Services - Construire les modèles dimensionnels, relations, hiérarchies et mesures DAX - Mettre en place le partitionnement, le traitement et l'optimisation des performances - Développer et optimiser les requêtes, vues et procédures stockées SQL - Concevoir les processus d'intégration de données et garantir leur qualité et leur réconciliation - Traduire les besoins métier en indicateurs financiers et calculs analytiques - Gérer la sécurité et les accès, puis accompagner les tests et la mise en production Vous travaillez en lien étroit avec les équipes IT et les utilisateurs métier, en méthodologie Agile. Ref : O-GIAMT

Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.

En tant que Data Engineer senior, vous intervenez en appui du lead Data pour apporter une expertise technique solide sur les choix d'architecture et la conception des pipelines. Vous prenez part au design, au build et au run des flux de données, avec un regard critique sur les implémentations existantes et les axes d'amélioration. Vos responsabilités couvrent la mise en place et l'administration d'architectures de données (data lake, data warehouse), l'accompagnement des refontes techniques, ainsi que la production de reporting lorsque nécessaire. Vous contribuez également à la documentation des flux, des modèles et des traitements afin de sécuriser la maintenabilité et la transmission des connaissances. Le poste implique une forte autonomie, une bonne capacité de communication et une aisance à travailler avec les équipes métiers et techniques. Le rôle est compatible avec un fonctionnement en full remote, avec des déplacements ponctuels sur site.

Participer à la conception des architectures Data et aux choix techniques. Assurer l'orchestration des flux de données et l'industrialisation des traitements. Mettre en œuvre les pratiques CI/CD et les processus de déploiement. Réaliser les tests unitaires, garantir la qualité du code et contribuer aux mises en production. Participer à l'optimisation des performances et à la fiabilisation des traitements. Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un environnement Agile. Contribuer à la résolution des incidents et à l'amélioration continue des pipelines de données. Environnement techniqueCompétences indispensables : Scala Apache Spark Hadoop Databricks Compétences complémentaires : PySpark et Python AWS Apache NiFi Shell Unix Git / GitHub CI/CD et industrialisation des traitements Data

Contexte Dans le secteur bancaire, vous rejoignez une direction Data dont l'équipe accompagne les métiers dans leurs projets de Data Science, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production. L'équipe est internationale et fonctionne de façon assez autonome au sein d'un grand groupe. Elle regroupe des Data Scientists, un pôle ML Engineering et une équipe projets IA. Elle développe en interne une plateforme de Data Science destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme comprend : un environnement d'exploration et de développement Python, un framework d'industrialisation des modèles et une librairie interne, une plateforme d'exécution des modèles en production, un outil d'animation de la communauté d'utilisateurs. Elle met automatiquement à disposition des environnements de travail pour créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses et développer des agents IA. La plateforme compte plus de 500 utilisateurs et environ 400 containers en production. Le poste Ce rôle réunit deux volets. Côté Ops, vous êtes responsable de l'infrastructure qui supporte la plateforme. Côté Support, vous êtes l'interlocuteur des utilisateurs. Il s'agit d'un poste technique avant tout. Nous cherchons un profil ingénieur système ou DevOps qui souhaite se rapprocher des utilisateurs, et non un profil de support généraliste. Missions Ops – Infrastructure et exploitation Administrer, exploiter et automatiser les systèmes d'exploitation des clusters Construire et optimiser les images Docker, et assurer le run des containers de production Porter la vision technique de l'infrastructure et participer aux choix technologiques et d'évolution de l'architecture Optimiser le dimensionnement des ressources et les coûts associés Être l'interlocuteur privilégié des équipes infrastructure du groupe, qui fournissent les services managés on-premise utilisés par la plateforme Maintenir les composants à jour et contribuer aux déploiements applicatifs Participer à l'évolution des pipelines CI/CD (GitLab CI, GitOps) et de l'observabilité (logs, monitoring, traçabilité) Rédiger la documentation technique : architecture, gestion des changements et des incidents Assurer une veille technologique et participer à des POC Support utilisateurs Être le premier point de contact des utilisateurs de la plateforme et les accompagner dans son utilisation Analyser et résoudre leurs difficultés Assurer le support de niveau 1 sur les incidents, avec l'objectif de résoudre au moins deux tiers des tickets à ce niveau Mettre en place et faire évoluer les outils et processus de support Communiquer auprès des utilisateurs sur les mises en production, les interruptions de service et les évolutions Remonter les besoins des utilisateurs et proposer des évolutions de la plateforme Environnement technique Langages : Python, Go, Bash Système : GNU/Linux Containers : Docker, Kubernetes DevOps : GitLab, GitLab CI, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Timoni, Buildkit, Artifactory Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana, ELK, Jaeger Sécurité et réseau : Vault, Traefik, Keycloak (OIDC, JWT), Cert-manager Données et stockage : PostgreSQL, ClickHouse, Redis, MinIO (S3), Portworx Cloud privé on-premise