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Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint

Je suis à la recherche d'un Directeur de programmes IT/Data complexes. Le client poursuit la centralisation et la modernisation du SI-RC. Le programme Plateformes Data & IA coordonne huit chantiers : BLEU/Microsoft Fabric, migration Teradata avant fin 2028, devenir Hadoop/Cloudera avant fin de support en juin 2027, trajectoire SAS, accès transitoire aux socles existants, plateforme Data On Premise souveraine, plateforme de services Data/IA et convergence ou migration du Cloud vers l'On Premise. Les patrimoines actuels comprennent notamment environ 52 To compressés sur Teradata et un Data Lake Hadoop/Cloudera d'environ 47 To. Les missions principales sont les suivantes : • Initialiser le programme : diagnostic du portefeuille, découpage, responsabilités, priorités, arbitrages et feuille de route pluriannuelle. • Piloter coûts, qualité, délais, risques, ressources, valeur, plannings, budgets, charges et dépendances interprojets. • Préparer les décisions et sécuriser les échéances Teradata (fin 2028), SAS (avril 2028) et Cloudera (juin 2027). • Appuyer les directeurs de projets internes sans se substituer à leurs responsabilités. • Éclairer les scénarios Cloud BLEU/Fabric, On Premise souverain, hybridation, convergence et réversibilité. • Garantir sécurité, conformité, souveraineté, indépendance numérique, standards ouverts et portabilité. • Tenir la cartographie consolidée des risques, organiser les revues de jalons et sécuriser le chemin critique. • Proposer et animer la comitologie stratégique, programme, opérationnelle et technique. Environnement technique : Teradata, Hadoop/Cloudera, SAS, Microsoft Fabric, Power BI, RAISE, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot, ETL/ELT, Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, API, événements, MLOps, agents, assistants IA, RPA, architectures Cloud / On Premise / hybrides, gouvernance et catalogue de données. Direction de programmes IT/Data complexes, multi-projets et multi-acteurs, avec budgets et échéances contraints Pilotage d'équipes importantes : ressources internes, éditeurs, intégrateurs, ESN et experts Architectures Data modernes Cloud, On Premise et hybrides Mise en œuvre de plateformes Data industrielles, gouvernées, sécurisées et exploitables Migration de plateformes décisionnelles/analytiques, données historiques, ETL/ELT, BI et data science Teradata, Hadoop/Cloudera, SAS, Microsoft Fabric, Power BI, gouvernance et catalogue Plateformes de services, API, événements, agents, assistants IA, MLOps et RPA Souveraineté, indépendance numérique, open source, portabilité, réversibilité, sécurité et RGPD

Nous recherchons un Tech Lead H/F pour un mission au Mans. En tant que Tech Lead, vous serez amené(e) à : Définir et faire évoluer l'architecture technique des applications et plateformes. Participer à la conception et au développement de solutions intégrant des composants d'IA / Machine Learning / GenAI. Accompagner les équipes de développement dans la mise en œuvre des solutions et assurer un rôle de référent technique. Réaliser les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les besoins fonctionnels et les contraintes du projet. Concevoir et développer des services et API en Python. Concevoir, déployer et optimiser des architectures AWS. Mettre en place les bonnes pratiques de développement, de tests, de qualité de code et de CI/CD. Garantir la scalabilité, la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux phases de conception, de revue de code et de résolution des problématiques techniques complexes. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, DevOps, Produit et Architecture. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA, du Cloud et des pratiques de développement.

ContexteMission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables. MissionsDévelopper une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Assurer la communication claire avec des profils non techniques Outils & Environnement & Compétences obligatoiresMaîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines) SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts) Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant) Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur Compétences appréciées (Nice-to-have)Agents IA déjà déployés en production MCP, Claude Code GitLab CI Vertex AI / KFP et MLOps avancé Analyse statique de code Python (AST/LSP) Connaissances en imagerie médicale et histopathologie Soft skillsAutonomie et rigueur Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Esprit de collaboration dans un contexte de recherche

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Architecte Cloud AWS sur Nanterre. Description détaillée: Architecte Cloud AWS (conception & accompagnement) Missions principales : - Études d'opportunité technico-économiques (comparaison de solutions, coûts, risques, impact organisationnel) - Challenge du fournisseur cloud AWS, production des dossiers et diagrammes d'architecture, validation des décisions structurantes - Accompagnement des projets métiers dans leur intégration à la Landing Zone AWS (ateliers, comptes-rendus, RACI – matrice Responsible/Accountable/ Consulted/Informed) Expérience attendue : architecte cloud AWS senior, capacité avérée à produire des livrables de comité (PowerPoint/Confluence), posture de conseil et de challenge technique face à un fournisseur cloud, expérience d'accompagnement de projets applicatifs. Certifications ÉLIMINATOIRES (100% obligatoires) : - AWS Certified Solutions Architect – Professional - à jour - AWS Certified DevOps Engineer – Professional - à jour - Terraform Associate (version 004) - à jour - AWS Certified Advanced Networking – Specialty - à jour Appréciée (non éliminatoire) : AWS Certified Security – Specialty - à jour Les livrables sont : Modules Terraform réutilisables, pipelines CI/CD (GitLab), scripting Python/Shell Études d'opportunité technico-économiques (comparaison de solutions, coûts, risques, impact organisationnel) Automatisation de la gestion des incidents via agent DevOps/IA Compétences techniques: Landing Zone AWS - Expert - Impératif Terraform - Expert - Impératif IAM, DevSecOps - Expert - Impératif FinOps - Confirmé - Impératif

ContexteDans le cadre de l'évolution et de la modernisation d'une Data Platform, nous recherchons un(e) Staff Data Platform Engineer pour contribuer à l'excellence engineering de l'écosystème data. Au sein d'une organisation Data Mesh mature, vous aurez un rôle transverse de facilitateur, d'accélérateur et de référent technique auprès des différentes équipes Data Engineering. Votre mission sera de faire le lien entre les capacités de la plateforme centrale et les besoins opérationnels des équipes produit, avec un fort enjeu autour de la Developer Experience (DevEx), de la standardisation des pratiques et de l'accélération de la mise en production des produits data. Vos missionsDeveloper Experience & Data EngineeringOptimiser le cycle de vie des pipelines Data, du développement local jusqu'à la production. Concevoir et standardiser des paved paths permettant aux équipes Data de développer et déployer plus efficacement. Développer et partager des composants, templates et outils facilitant le travail des Data Engineers. Contribuer à la mise en place de standards autour du CI/CD, des tests, de l'observabilité et de la qualité. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle au sein de la communauté Data. Innovation & IAIntégrer les outils d'IA générative et de développement assisté dans les pratiques quotidiennes des Data Engineers. Identifier et développer des cas d'usage permettant d'améliorer la productivité des équipes. Participer à la construction d'un AI Toolkit dédié aux besoins du Data Engineering. Accompagner l'évolution des pratiques vers une ingénierie Data augmentée par l'IA. Architecture & Excellence techniqueConcevoir des frameworks et patterns favorisant la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des pipelines. Mettre en place des mécanismes de feedback loop, observabilité, data quality et data contracts. Contribuer à l'évolution de l'architecture Data et à sa modernisation progressive. Challenger les pratiques et architectures existantes afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la transition progressive vers des architectures Open Lakehouse et des modèles Data modernes. Prendre en compte les enjeux de FinOps, sécurité et RGPD by design. Gouvernance & accompagnementÊtre le représentant des besoins de la communauté Data Engineering auprès de l'équipe Platform. Faciliter l'alignement entre les pratiques locales et les standards d'ingénierie globaux. Conseiller les équipes responsables du socle technique de la plateforme. Favoriser le partage de connaissances et la mutualisation des initiatives au sein de la communauté Data. Travailler avec des équipes internationales dans un environnement matriciel. Environnement techniqueData Engineering / Data Platform Data Mesh GCP / BigQuery Data Vault / Star Schema CI/CD DataOps Data Quality Data Contracts Observabilité API / CLI tooling YAML Automatisation GenAI / Copilots / AI Engineering Open Lakehouse FinOps GDPR / Privacy by Design

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.

À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.

Contexte de la mission Dans le cadre de la création d'une nouvelle direction dédiée à l'Intelligence Artificielle au sein d'un grand groupe français, nous recherchons plusieurs Senior AI Engineers / Agent Engineers pour participer au lancement d'un programme stratégique autour de l'IA générative et des agents IA. L'équipe part d'une feuille relativement blanche avec pour objectif de développer rapidement des cas d'usage concrets à forte valeur métier, notamment autour de l'automatisation de processus techniques et IT. Nous recherchons pour cette mission un profil combinant une véritable expertise en développement d'applications basées sur les LLM avec une forte culture Infrastructure, Kubernetes et DevOps. MissionsIntégré à cette nouvelle équipe IA, vous participerez à la conception et au développement de solutions d'IA générative appliquées à des problématiques d'infrastructure. Vous interviendrez notamment sur : La conception et le développement d'agents IA basés sur des LLM ; La mise en place d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant d'exploiter d'importants volumes de documentation technique ; La conception de workflows agentiques et d'automatisation autour de processus IT et Infrastructure ; Le développement des différents composants et services en Python ; L'intégration des agents avec des APIs et outils du SI ; Le déploiement et l'exploitation des solutions dans des environnements Kubernetes ; La collaboration étroite avec les équipes Infrastructure, Cloud et DevOps ; La participation aux choix d'architecture, aux standards de développement et aux bonnes pratiques de la nouvelle équipe ; L'industrialisation et la fiabilisation des solutions développées. Environnement techniquePython – Kubernetes – DevOps – LLM – RAG – IA Générative – Agents IA – Git – APIs – Cloud Selon les cas d'usage, l'environnement pourra également inclure des problématiques MLOps, ServiceNow et Infrastructure Réseau.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

Dans le cadre du développement d'une Factory dédiée à la conception de solutions innovantes autour de la Data et de l'IA, nous recherchons un(e) Tech Lead Full Stack / Lead Engineer. Cette entité rassemble des experts en architecture, développement logiciel, cloud et IA afin de concevoir des produits robustes, scalables et sécurisés répondant à des enjeux métiers stratégiques. Vous évoluerez dans un environnement d'excellence technique où l'architecture logicielle, la qualité de code, l'industrialisation et l'accompagnement des équipes occupent une place centrale. | Vos missions | \- Concevoir et faire évoluer les architectures applicatives. \- Participer aux développements Full Stack des solutions. \- Définir les standards techniques et les bonnes pratiques. \- Accompagner les développeurs dans leur montée en compétence. \- Garantir la qualité des développements, des tests et de l'intégration continue. \- Contribuer aux sujets DevOps, sécurité et observabilité. \- Participer à l'amélioration continue des processus d'ingénierie. | Contraintes spécifiques | Ce poste nécessitera une habilitation au secret de la Défense Nationale délivrée par les autorités compétentes (DGSI) | Environnement technique | \- Front-End : React / Angular / Vue.js \- Back-End : Python / Java / Node.js \- Cloud & DevOps : Kubernetes / Terraform / Ansible / GitLab CI / GitHub Actions / Infrastructure as Code \- Qualité & Sécurité : API REST / GraphQL / TDD / BDD / DDD / OWASP / DevSecOps \- Observabilité : Prometheus / Grafana / ELK Stack

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !

Nous recherchons un Consultant Cloud AWS Conception, architecture et industrialisation d'une Landing Zone AWS sécurisée et automatisée. ────────── Profil CloudOps / Run AWS (exploitation & automatisation) Missions principales : • Exploitation et industrialisation de la Landing Zone AWS : modules Terraform réutilisables, pipelines CI/CD (GitLab), scripting Python/Shell • Support N3 sur les solutions déployées, traitement des tickets dans le cadre ITIL (IT Infrastructure Library, référentiel de bonnes pratiques d'exploitation) • Automatisation de la gestion des incidents via agent DevOps/IA (objectif : -30% de MTTR – Mean Time To Recovery, temps moyen de rétablissement – d'ici T4 2027) et automatisation des processus Run (objectif : -50% de gestes manuels d'ici T4 2028) • Sécurité opérationnelle : politiques IAM (Identity and Access Management), durcissement, outils de surveillance AWS (CloudTrail, Config, GuardDuty, Security Hub) • Transfert de compétences aux équipes client Expérience attendue : CloudOps/DevOps AWS confirmé, forte pratique Terraform et CI/CD en production, expérience gestion d'incidents (N2/N3), à l'aise dans un cadre SAFe (Scaled Agile Framework)/Agile. Certifications ÉLIMINATOIRES (100% obligatoires) : • AWS Certified Solutions Architect – Professional • AWS Certified DevOps Engineer – Professional • Terraform Associate (version 003) • AWS Certified AI Practitioner (ou équivalent) Appréciée (non éliminatoire) : AWS Certified Security – Specialty