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Nous recherchons un Développeur SAP BTP / CPI senior - Integration & Data Conversion pour une mission de très longue durée dans le cadre d'une implémentation SAP S/4 Hana Cloud. Vous participerez à toutes les étapes du projet. Vous devez être capable de d'intervenir techniquement sur les projets d'intégration et de conversion de données, tout en contribuant à la mise en œuvre de solutions autour de SAP BTP, des APIs et des flux entre SAP, Legacy Systems et les différents systèmes. Mission: • Développer et maintenir des flux d'intégration autour de SAP BTP et de l'Integration Suite, en lien avec SAP, les systèmes legacy et les systèmes satellites. • Mettre en œuvre des interfaces techniques basées sur API, événements, fichiers ou middleware, selon les schémas définis par le projet. • Effectuer des activités de conversion de données • Contribuer aux tests techniques, aux tests d'intégration et à la correction des bugs • Documenter les développements réalisés et participer au transfert de connaissances aux équipes internes Livrables: • Dossier d'intégration technique/cadre de données. • Mappage d'interface et stratégie API/BTP. • Documents de conception technique détaillée sur les flux et conversions critiques. • Stratégie et plan de conversion de données avec cartographie, règles de transformation et séquencement. • Support pour les tests d'intégration, les cycles de validation et le basculement. • Documentation et transfert de connaissances aux équipes internes

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, développe en interne une Data Marketplace appelée Galileo. Cette plateforme constitue un guichet unique couvrant l'ensemble du parcours data de ses collaborateurs : Data Discovery, Data Quality, Data Governance, Data Transformation, Pipelines Monitoring et BI Hub. Elle intègre également des fonctionnalités avancées d'Intelligence Artificielle. Déployée auprès d'une centaine d'utilisateurs en 2025, Galileo est en phase de déploiement progressif jusqu'en 2028, avec un objectif de 8 000 utilisateurs dans 19 pays répartis sur trois activités : Energy Supply B2C, Energy Supply B2B et Energy Trading. Mission Le Data Engineer intègre l'équipe Produit Galileo pour porter l'excellence technique de la Marketplace. Il développe des flux de données s'appuyant sur les composants AWS, met en place des processus de data quality, et garantit la qualité technique des flows ainsi que la performance de l'application face à des volumes de données complexes. Il travaille en étroite collaboration avec le Product Owner et les autres membres de l'équipe data pour implémenter des solutions répondant aux demandes métiers. Responsabilités - Développer et maintenir des fonctionnalités complexes en Python et Scala. - Garantir la fidélité de l'implémentation vis-à-vis des demandes et des micro-interactions. - Concevoir et faire évoluer une architecture back-end modulaire et scalable (composants réutilisables). - Assurer la gestion et l'optimisation des flux de données. - Optimiser les performances des ingestions (temps de chargement, qualité, retry). - Collaborer activement aux rituels agiles et aux revues de code pour garantir la qualité et la maintenabilité. - Documenter les choix techniques et l'architecture. Environnement technique - Cloud : AWS (Lambda, Glue, Redshift, StepFunctions, DynamoDB), Azure (Azure Function, Cosmos DB…) - Langages : Python, Scala - Streaming : Kafka, Kinesis, EventHub, EventGrid - CI/CD : Git, pipelines CI/CD - AI Frameworks : LangChain, LangGraph (atout) - Méthodologie : Agile

Contexte Le consultant sera responsable de la mise en œuvre de solutions de cybersécurité conformément aux règles de gouvernance, aux standards et aux bonnes pratiques de l’entreprise. Il contribuera également à l’accompagnement des métiers dans leur transformation autour de l’intelligence artificielle. Le projet vise à développer une approche innovante de cybersécurité afin de répondre à l’émergence des systèmes d’IA offensifs tels que Anthropic Mythos Preview , avec un focus particulier sur la détection et la gestion des vulnérabilités. Dans le cadre de ce Work Package : Le premier objectif consiste à développer un agent IA capable d’analyser du code source afin d’identifier les vulnérabilités, tout en réduisant les faux positifs et les faux négatifs, et en proposant des plans de remédiation pertinents. Le second objectif est de développer un agent capable de générer automatiquement des correctifs sous forme de nouveau code, accompagnés des tests de non-régression associés Description de la mission Nous recherchons 2 Ingénieurs Seniors IA Sécurité & DevSecOps pour intervenir à temps plein au sein d’une équipe collaborative. La composition de l’équipe pourra combiner des expertises complémentaires, par exemple : 1 expert DevSecOps / Plateforme et 1 spécialiste sécurité IA ; ou 2 profils polyvalents couvrant les deux domaines. Les candidats doivent être fortement opérationnels (« hands-on ») et capables de concevoir, développer, tester et industrialiser des solutions de cybersécurité basées sur l’IA, avec un focus sur : l’analyse sécurisée du code, la priorisation des vulnérabilités, la remédiation automatisée, et la validation via des tests de non-régression. Livrables attendus Concevoir et développer des agents IA capables d’analyser du code source, d’identifier les vulnérabilités, de réduire les faux positifs et faux négatifs, et de produire des recommandations de remédiation contextualisées. Développer des capacités de remédiation automatisée permettant de générer du code sécurisé de remplacement ainsi que les tests de validation et de non-régression associés. Intégrer la solution dans une chaîne DevSecOps incluant : des contrôles CI/CD, des workflows de revue sécurisée, la traçabilité, des contrôles qualité (quality gates). Collaborer au sein d’une équipe pluridisciplinaire Client/Sopra pour affiner les cas d’usage, challenger les hypothèses et co-concevoir l’architecture cible, les interfaces et les mécanismes de sécurité. Participer aux expérimentations, benchmarks et démarches d’amélioration continue portant sur : la qualité de détection, la pertinence des remédiations, la robustesse opérationnelle. Apporter un jugement d’ingénierie solide afin de garantir que les productions générées restent sécurisées, explicables, testables et maintenables dans un environnement d’entreprise. Compétences techniques Programmation et automatisation Excellente maîtrise de Python . Solides pratiques d’ingénierie logicielle. Expérience en génération de code, refactoring et automatisation des tests. Sécurité applicative Bonne maîtrise des principes de développement sécurisé. Connaissance approfondie des vulnérabilités courantes (type OWASP). Expérience en revue de code et stratégies de remédiation. Outils d’analyse de code Expérience avec les solutions : SAST (Static Application Security Testing), SCA (Software Composition Analysis), détection de secrets, contrôles basés sur des politiques de sécurité. Capacité à améliorer la qualité des détections et à réduire les faux positifs. Ingénierie IA Expérience avec les LLM, les agents IA, le prompt engineering, les pipelines d’évaluation et les mécanismes de garde-fous (« guardrails ») pour les usages techniques ou sensibles en matière de sécurité. DevSecOps et intégration plateforme Pipelines CI/CD. Gestion de versions (Git et workflows associés). Environnements conteneurisés. Conception d’interfaces. Observabilité. Contrôles et points de passage de sécurité. Tests et validation Tests unitaires. Tests d’intégration. Tests de non-régression. Méthodes d’assurance qualité permettant de valider le code généré ou corrigé automatiquement.

Métiers Fonctions Pilotage de projet ou de programme Product owner Spécialités technologiques BI Infrastructure & Cloud Devops Conduite du changement Gouvernance des données Type de facturation Assistance Technique (Facturation avec un taux journalier) Compétences Technologies et Outils Python (7 ans) Airflow (7 ans) Apache (7 ans) AWS (7 ans) Databricks (7 ans) SQL (7 ans) Power BI (7 ans)Méthodes / Normes AgileSAFe Soft skills Leadership Description et livrables de la prestation Contexte de la mission : Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data & Analytics dédiée au pilotage d'actifs industriels, notre client recherche un Product Owner Data & Analytics Senior pour accompagner le développement et l'adoption de nouveaux services data à destination des métiers. La plateforme a pour objectif de fournir des données fiables, industrialisées et accessibles afin de faciliter la prise de décision et l'amélioration de la performance opérationnelle. Le consultant évoluera au sein d'un environnement agile et collaborera étroitement avec les équipes métiers, data, BI, architecture et développement. Le poste s'inscrit dans une organisation produit structurée, en interaction directe avec un Product Manager garant de la vision produit, de la roadmap stratégique et de l'alignement avec les enjeux business. Missions : 1. Pilotage Produit - Recueillir, analyser et challenger les besoins des parties prenantes métiers. - Traduire les besoins en Epics, Features et User Stories. - Construire, maintenir et prioriser le backlog produit. - Garantir la cohérence fonctionnelle des évolutions développées. - Définir les critères d'acceptation et valider les livrables. 2. Coordination Agile - Animer les cérémonies Agile / SAFe : - Sprint Planning - Backlog Refinement - Sprint Review - Sprint Retrospective - Assurer la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques. - Suivre l'avancement des développements et identifier les risques. 3. Data & Analytics - Contribuer à la conception et à l'évolution de produits Data, Analytics et BI. - Participer à la définition des indicateurs de performance et des usages analytiques. - Accompagner les sujets liés à la qualité, la gouvernance et l'accessibilité des données. - Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data Science. 4. Adoption et Accompagnement - Favoriser l'adoption des nouveaux services data auprès des utilisateurs. - Recueillir les retours d'expérience et identifier les opportunités d'amélioration. - Accompagner la conduite du changement et la montée en compétence des utilisateurs. 5. Gouvernance - Contribuer aux instances de gouvernance Data. - Participer aux arbitrages de priorisation en fonction de la valeur métier. - Assurer l'alignement entre les besoins opérationnels et les objectifs stratégiques. Expertise souhaitée Environnement technique : - Databricks - Apache Airflow - Power BI - SQL - Python - AWS Expérience : - Minimum 7 ans d'expérience en tant que Product Owner. - Au moins 5 ans d'expérience dans des environnements Data, BI ou Analytics. - Expérience significative sur des plateformes Data, produits Analytics ou solutions Self-Service BI. - Une expérience dans un environnement industriel est fortement appréciée. Compétences : - Gestion et priorisation de backlog produit. - Rédaction de User Stories et critères d'acceptation. - Maîtrise des méthodologies Agile et du framework SAFe. - Bonne compréhension des problématiques Data, Analytics et BI. - Sensibilité aux enjeux de qualité et gouvernance des données. - Forte orientation valeur métier et expérience utilisateur. Soft Skills : - Excellent relationnel. - Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers, techniques et managériaux. - Esprit de synthèse et capacité de vulgarisation. - Leadership transversal. - Excellentes capacités de communication et d'animation. Mobilité Non renseigné

Data Scientist Expert Python Versailles Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, machine learning, Pour un client sur Versailles à raison de 3 jours de présence sur site par semaine , nous recherchons un Data Scientist Expert habilitable . Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d’autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.

Dans le cadre du renforcement d'une Data Platform Cloud, nous recherchons un Data Engineer afin d'intervenir sur des sujets transverses à forte valeur ajoutée. Vous rejoindrez une équipe dédiée à l'amélioration continue de la plateforme data et à la mise en place d'outils mutualisés au service des différentes squads. Votre rôle consistera à concevoir, développer et industrialiser des solutions permettant d'accélérer la production et la fiabilité des usages data. Vos principales missions seront : Développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Concevoir des composants et outils réutilisables par plusieurs équipes. Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements data. Accompagner les squads sur les bonnes pratiques Data Engineering. Contribuer à l'amélioration des performances, de la qualité et de la gouvernance des données. Collaborer étroitement avec les équipes Data, DevOps et Architecture.

Je suis à la recherche d'un Data Engineer GCP BigQuery Dataflow. GCP BigQuery Dataflow Collecte et intégration des données Construction des pipelines de données Gestion des plateformes de données Transformation et préparation des données Travailler sur la qualité des données Contexte : Donner une visibilité complète sur les contrats - Activer des parcours de renouvellement contextualisés (Golden Moments) - Mettre en place une personnalisation avancée - Fluidifier les parcours client Objectif cible : transformer l’application en hub digital de relation client financière.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Analyste spécialisé en Business Intelligence et analyse d'audience numérique Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence DAN/5344-3 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur la collecte et la qualité des données, l'analyse de performance par des indicateurs clés, et la conception de tableaux de bord et de rapports d'aide à la décision pour les parties prenantes internes. Activités principales Collecter, organiser et assurer la qualité des données en étroite collaboration avec les équipes éditoriales, techniques et juridiques. Analyser les performances à travers des métriques clés (KPIs) et recommander des améliorations. Concevoir et automatiser des tableaux de bord et des rapports. Surveiller les workflows analytiques pour assurer conformité et fiabilité. Garantir la conformité aux réglementations de protection des données (RGPD, confidentialité dès la conception/par défaut) dans tous les workflows analytiques. Produire, structurer et mettre à jour la documentation technique pour faciliter un transfert efficace des connaissances. Utiliser les outils de BI et de visualisation de données disponibles pour créer des rapports et tableaux de bord pour les parties prenantes internes. Livrer des rapports d'étude et des documents de recommandation stratégique (tagging, segmentation, attribution marketing, scoring, évaluations de qualité des données, analyse de parcours, etc.).

Dans le cadre de la modernisation de son système de gestion des données, notre client recherche un(e) Data Engineer afin de participer à la transformation et à l’industrialisation de ses traitements data. Vous intégrerez une équipe technique engagée sur des projets stratégiques liés à la migration d’applications historiques vers des technologies Big Data et Cloud plus performantes et évolutives. Vos missions Participer à la migration de traitements décisionnels développés sous Informatica et PL/SQL vers des solutions Big Data basées sur Spark (Java). Assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements existants afin de garantir leur stabilité et leur performance. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données dans un environnement Cloud moderne autour de Databricks. Industrialiser les traitements data afin d’améliorer leur fiabilité, leur automatisation et leur exploitabilité. Développer et maintenir des flux de données performants répondant aux besoins métiers et techniques. Collaborer avec les différentes équipes projets pour comprendre les besoins fonctionnels et proposer des solutions adaptées. Participer aux phases de tests, de validation et de mise en production des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’exploitation des plateformes data. Veiller à la qualité, à la cohérence et à la disponibilité des données au sein des environnements de production.

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / IA Scientist passionné(e) par les problématiques d’IA avancée et capable de concevoir des solutions robustes, innovantes et industrialisées. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant IA générative, vision par ordinateur, séries temporelles et architectures intelligentes complexes, avec une forte dimension recherche appliquée et production. Vos missions : 🎯 Vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à forte valeur ajoutée. Vous participez à l’ensemble du cycle de vie des modèles IA : Exploration et compréhension des données, Conception d’architectures, Entraînement et optimisation des modèles, Évaluation et validation, Déploiement, Monitoring des performances en production. Vous serez amené(e) à travailler sur des problématiques variées couvrant notamment : Le traitement de séries temporelles, La vision par ordinateur, Les systèmes d’IA générative, Des architectures hybrides combinant modèles IA, outils métier et flux décisionnels complexes. Compétences Techniques : ⚙️ Solides compétences en Data Science, Machine Learning et Deep Learning, avec une capacité à concevoir, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles IA en environnement réel. Bonne maîtrise des fondamentaux du Machine Learning (optimisation, biais/variance, généralisation, régularisation, validation croisée, métriques, robustesse et explicabilité). Bonne compréhension des architectures modernes (Transformers, attention, modèles séquentiels, multimodaux et architectures hybrides). Maîtrise des approches de representation learning (self-supervised, contrastive learning, transfer learning, fine-tuning, distillation, retrieval-based systems). Bonne compréhension des enjeux liés aux données (qualité, bruit, déséquilibre, data drift, domain adaptation). Capacité à concevoir des protocoles d’évaluation robustes et adaptés aux contraintes de production. Compréhension des systèmes avancés d’IA générative et agentique (multi-agents, tool calling, orchestration, grounding, alignement, hallucinations, sécurité). Forte appétence pour la recherche et l’innovation en intelligence artificielle, notamment sur les modèles génératifs et multimodaux. Compétences transverses : 🌐 Contribution aux choix techniques, aux décisions d’architecture et à la définition des standards IA/Data de l’entreprise. Interaction régulière avec les équipes métier, produit, data et infrastructure. Capacité à traduire un besoin métier complexe en solution IA pertinente et industrialisable. Esprit analytique permettant d’évaluer et challenger différentes approches algorithmiques et architectures neuronales. Capacité à proposer des solutions argumentées en tenant compte des contraintes de performance, coût, maintenabilité et scalabilité. Capacité à structurer des problématiques complexes en étapes claires et priorisées. Leadership technique, autonomie et sens du travail en équipe. Veille active sur les avancées en intelligence artificielle.

Contexte : Dans le cadre de la structuration et de la gouvernance des données au sein d’un système d’information complexe et fortement interconnecté, nous recherchons un Data Steward. Le Data Steward joue un rôle clé dans la qualité, la fiabilité et la bonne utilisation des données au sein de l’organisation. Il agit en interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les data owners afin de garantir la cohérence, la traçabilité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie. Missions principales :Gouvernance et qualité des données Définir, formaliser et maintenir les règles de gestion des données Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, unicité, cohérence, fraîcheur) Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Participer à la mise en place de processus de Master Data Management (MDM) Assurer le suivi des référentiels de données et des données de référence Modélisation et référentiels Contribuer à la définition des modèles de données conceptuels et logiques Participer à la structuration des dictionnaires de données et catalogues Garantir l’uniformisation des définitions entre les systèmes Collaborer avec les Data Architects et Data Owners sur la définition des objets métier Qualité et exploitation des flux de données Suivre les flux de données issus des systèmes sources (API, ETL, ESB, streaming) Contrôler la qualité des données injectées dans les plateformes analytiques Participer à la mise en place de contrôles automatisés (data quality checks, profiling, dédoublonnage) Contribuer au monitoring des flux et à la détection d’anomalies Support aux métiers Accompagner les utilisateurs métiers dans la compréhension et l’usage des données Garantir la bonne utilisation des référentiels dans les outils opérationnels et décisionnels Participer à la diffusion d’une culture data au sein des équipes Environnement technique :Data & Intégration API REST / SOAP ETL (type Azure Data Factory ou équivalent) ESB / Message Broker (Kafka ou équivalent) Bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server, MySQL) Bases NoSQL (MongoDB) Cloud & Data Platform Environnements Cloud (Azure principalement, éventuellement AWS ou GCP) Data Warehouse / Data Lake Solutions de gouvernance et catalogage de données BI & exploitation Outils de visualisation (Power BI, équivalent) SQL avancé pour analyse et contrôle qualité Outils de monitoring des flux et de data quality

🎯𝐓𝐨𝐧 𝐭𝐞𝐫𝐫𝐚𝐢𝐧 𝐝𝐞 𝐣𝐞𝐮 : - Concevoir, développer et déployer des applications IA et Data robustes et maintenables. - Transformer des POC et prototypes en solutions utilisables par les métiers. - Développer des API et services backend sécurisés. Intégrer des technologies IA : LLM, RAG, OCR, Machine Learning, agents IA et pipelines de données. Assurer l'intégration avec les systèmes existants, les sources de données et les mécanismes d'authentification. Participer aux tests automatisés, CI/CD, revues de code et bonnes pratiques de développement. Garantir la performance, la sécurité, la qualité et la maîtrise des coûts des applications. Collaborer avec les équipes métiers pour traduire leurs besoins en solutions pragmatiques et pérennes.

Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables en utilisant Talend et les services de Google Cloud Platform (BigQuery, DataForm, Dataflow, Pub/Sub, CloudComposer). Vous serez au cœur de la construction d’une infrastructure de données moderne et performante : • Travaux sur le maintien des solutions au bon niveau technologique • Travaux sur la compliance réglementaire des assets • Améliorer la performance et la scalabilité des solutions existantes pour répondre aux besoins stratégiques de l’entreprise. • Collaborer étroitement avec les architectes, PO et Data Analyst pour garantir la qualité et l’exploitation optimale des données. • Maintenir une documentation technique précise et complète sur les processus et les solutions implémentés. • Réaliser la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Mettre en place et gérer des systèmes de monitoring et d’alerting pour assurer une supervision proactive des pipelines et systèmes de données, garantissant leur fiabilité et leur disponibilité. • Support au déploiement • Assurer la maintenance corrective ou évolutive • S’assurer de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l’équipe

Missions principalesSupport & Run Analyser et résoudre des incidents complexes Traiter les demandes de services et tickets (ServiceNow) Identifier et suivre les incidents récurrents Assurer un rôle de point d’entrée utilisateur Collaboration & amélioration continue Travailler avec les équipes produit pour : diagnostiquer les incidents définir des plans de remédiation prévenir les récurrences Contribuer à l' amélioration continue des plateformes Automatisation & optimisation Automatiser les demandes récurrentes Développer des scripts et outils internes Participer aux pratiques SRE / Perf4Ops Documentation & capitalisation Rédiger des procédures et documentations Capitaliser les solutions mises en place Partager les bonnes pratiques 📦 Livrables attendus Suivi des demandes via ServiceNow Documentation technique & procédures Scripts / automatisations des tâches récurrentes Contribution aux plans d’amélioration 🧠 Compétences techniques✅ Impératif – Confirmé Échanges : API, Kafka, ESB Observabilité & Monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana PagerDuty (alerting) ✅ Important – Confirmé Cloud & développement : GCP Python, Go Automatisation & IaC : Terraform, Ansible Kubernetes (K8s), Helm 🌐 Langues Anglais professionnel : impératif

Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP. Modélisation et Gestion des Données : ○ Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en collaboration avec les Data Analysts et les équipes métier. ○ Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données stockées et mises à disposition. ○ Mettre en place et gérer des stratégies de versioning des schémas de données et de cycle de vie des données. Run Opérationnel, Maintenance et Support N2/N3 : ○ Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 du produit Topase dans ensemble (GCP + Solution éditeur). ○ Développer et maintenir des scripts Bash pour l'automatisation des tâches opérationnelles, la supervision des flux, l'extraction/transformation de données et les tâches de maintenance système. ○ Écrire, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes pour l'analyse, la qualification, le diagnostic d'incidents, la manipulation et la restitution de données dans BigQuery et Oracle. ○ Gérer les incidents en collaboration avec l'éditeur et les équipes internes. ○ Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. ○ Gérer les incidents éditeur sur son CRM et participer aux ateliers de suivi.