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Un acteur bancaire lance un projet d'intelligence artificielle, et notamment d'IA générative, destiné à outiller la construction et le traitement des dossiers de crédit. Vous y venez comme référent métier aux côtés du chef de projet : c'est votre connaissance de l'octroi qui cadre ce que l'outil doit savoir faire. Votre rôle Apporter l'expertise métier de l'analyse et de la contre-analyse de dossiers d'octroi Traduire ces concepts métier en termes exploitables par les équipes IT et data, et challenger ce qu'elles proposent. Faire avancer un projet qui réunit plusieurs directions. Contribuer aux tests et à la recette fonctionnelle.

Dans la mise à disposition des projets métiers et techniques confiés, l'équipe garantit : - l'intégration et le déploiement des nouvelles solutions (mise à disposition des environnements et outils techniques) - l'exploitabilité des solutions déployées (supervision, circuit d'assistance, quantification/Qualification du suivi d'activités, ...) - les engagements Production vis-à-vis du service utilisateurs (disponibilité, stabilité, performance, sécurité …). - l'efficience du pilotage (périmètre, délais, charges et qualité). La Société devra fournir les prestations suivantes : - Piloter la mise en œuvre des composants Produits, - Piloter la Mise à Disposition (MAD) Produit des projets métiers et techniques, aussi bien sur les aspects infrastructures, logiciels, organisationnels, exploitabilité et engagements de Production. - Coordonner les opérations de mises en production applicatives et techniques dans le respect des normes et exigences de Production, des processus associés aux phases de livraison, validation, déploiement et garantie. Et concrètement, quelles sont les Missions ? - Accompagner le responsable de projet informatique dans l'expression de son besoin sur la qualité de service attendue en exploitation (normes et processus, standards de qualité production) et piloter la mise à disposition en production de ses projets métiers et techniques, dans le respect des engagements et exigences. - Accompagner les équipes projets dans la définition des solutions SI en pilotant les travaux de déclinaison opérationnelle de l'architecture technique définie avec les équipes supports concernées, les travaux de mise en conformité exploitation, disponibilité, sécurité, engagements pris dans le contrat de service. - Evaluer les impacts et risques de la mise en production de la solution avec les acteurs compétents. Communiquer et traiter les alertes ou points de vigilances auprès des instances projets ou des processus d'escalade managériaux. - Organiser, coordonner les ressources et travaux d'intégration des projets jusqu'à la production en ayant une vision globale de la solution d'architecture proposée et accompagner les équipes Production dans la conduite de ces changements (appropriation des évolutions…). - Piloter les livraisons, garantir la qualité et la complétude des livrables SI dans le respect des objectifs fixés. - Piloter des projets techniques de bout en bout.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Tech Lead hands-on pour une plateforme data de classe mondiale, bâtie selon les principes du Data Mesh sur AWS et dédiée aux activités de marché. Vous êtes le pilier technique d'une équipe distribuée : vous décidez de l'architecture, vous codez les composants critiques et vous tirez l'équipe vers le haut. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre et intégrez notre communauté d'experts. Vos missions : - Assurer le leadership technique d'une équipe de 4 développeurs, dont 2 travaillent à l'international. - Concevoir l'architecture de la plateforme : Data Mesh, microservices, API-first, patterns d'intégration et flux de données. - Développer les composants critiques et les PoC d'architecture en Java / Spring Boot et React / TypeScript. - Définir et faire respecter les standards de code et un SDLC robuste, via les code reviews. - Mentorer les développeurs et favoriser la montée en compétences sur la stack moderne. - Optimiser scalabilité, performance, résilience et sécurité (OAuth2, chiffrement, IAM). - Traduire les besoins métier en solutions techniques avec les chefs de projet et les Business Analysts. - Explorer les usages de LLM et d'agents IA pour exploiter les données en langage naturel. Environnement : Java, Spring Boot, React, TypeScript, Kubernetes (EKS), Helm, Terraform, ArgoCD, GitLab CI, AWS (S3, SageMaker, DataZone, Lake Formation), MongoDB, Spark, ELK. Ref : O-PPRDH

Secteur : Édition Spécialisée & Services Technologiques | Périmètre International Type de contrat : Freelance Domaine : Intelligence Artificielle & Data Engineering Portée : France (Périmètre Européen) 1. Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). 2. Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés. Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source). 3. Profil Recherché & Stack Technologique Diplôme requis : Master, Ph.D, Diplôme d'Ingénieur ou équivalent en Informatique / Data. Stack Technologique Cible (à challenger) : Langages : Python 3.11+ (maîtrise requise), Go. Indexation : Bases vectorielles (pgvector, Weaviate, Qdrant, OpenSearch), recherche hybride / BM25. Embeddings & NLP : sentence-transformers, modèles d'embeddings, tokenisation, parsing de documents. RAG & LLM : LangChain, RAG, reranking, OpenAI, Mistral, Bedrock. Data & Infra : PostgreSQL, Airflow / Spark (ou équivalent), Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes. Tests & Qualité : Pytest, évaluation de la pertinence (recall, nDCG, MRR). Compétences Attendues : Expérience avérée en Data Engineering / Information Retrieval sur des volumes massifs en production. Expertise Retrieval : maîtrise de l'indexation, des embeddings et de la recherche hybride, capacité à mesurer puis améliorer la pertinence. Culture Data : pipelines reproductibles, qualité et lignage des données, versioning des datasets et des index. Solide culture IA / ML : embeddings, NLP et bonne compréhension des LLM (sans nécessairement être un expert serving). Polyvalence appréciée : une appétence pour d'autres langages (Java notamment) pour prêter main-forte sur des sujets transverses est un vrai plus. Anglais fluide requis (contexte européen quotidien). 4. Soft Skills & Qualités Recherchées Vision Produit : Comprendre les enjeux métiers pour prioriser les fonctionnalités. Vos index et votre moteur de recherche sont gérés comme un produit : vous considérez les autres développeurs comme vos clients. Leadership Technique & Pédagogie : Capacité à évangéliser les bonnes pratiques data, retrieval et IA auprès des autres développeurs. Obsession de la Qualité : Rigueur absolue sur la sécurité des données et la fiabilité des services. Esprit d'Innovation : Curiosité active pour les avancées de l'écosystème IA, NLP et data. Communication : Savoir vulgariser des concepts complexes auprès de différents interlocuteurs. 5. Pourquoi ce poste est unique ? Vous intervenez au moment de la prise de décisions structurantes avec un réel pouvoir d'influence sur la stack finale. Indexer et rendre pertinent un patrimoine documentaire massif et hétérogène au service de l'IA constitue un défi data rare. L'objectif n'est pas de simplement 'livrer une feature', mais de créer le standard industriel du groupe pour les prochaines années.

Dans le cadre du développement de plateformes Data et de nouveaux usages liés à l'Intelligence Artificielle et à l'IA agentique, nous recherchons un Architecte Cybersécurité Cloud, Data & IA Senior capable de concevoir et sécuriser des architectures complexes dans un environnement Cloud AWS. Le consultant interviendra en transverse avec les équipes Architecture, Cybersécurité, Cloud, Data et IA. Missions principalesConcevoir les architectures de sécurité des plateformes Data, IA, GenAI et IA agentique. Sécuriser les flux de données de bout en bout : ingestion, stockage, traitement, exposition et consommation. Définir les modèles IAM / RBAC / Zero Trust et appliquer les principes de moindre privilège. Sécuriser les identités humaines, techniques et celles des agents IA. Définir les mécanismes de chiffrement et de protection des données : KMS, PKI, certificats et gestion des secrets. Sécuriser les environnements AWS : S3, Lambda, API, bases de données et composants Data. Sécuriser les accès des agents IA aux outils, API et données. Prendre en compte les risques spécifiques GenAI / LLM / RAG : prompt injection, fuite ou exfiltration de données, accès non autorisés et actions autonomes. Définir les guardrails et mécanismes de contrôle des modèles IA. Intégrer la sécurité dans les architectures et pipelines Terraform / IaC / CI/CD. Réaliser des analyses de risques et challenger les architectures techniques. Produire les standards et dossiers d'architecture sécurité. Accompagner les équipes Cloud, Data et IA dans la mise en œuvre des recommandations.

Dans le cadre du développement et de la sécurisation des usages de l'intelligence artificielle au sein d'un grand compte du secteur bancaire et financier, CYNERS recherche un AI Security Officer / Architecte Cybersécurité IA Senior (H/F). Vous interviendrez en qualité de référent sécurité sur les technologies d'intelligence artificielle générative, les Large Language Models (LLM), les architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les agents IA. Votre objectif sera d'accompagner l'adoption sécurisée de ces technologies, d'identifier et maîtriser les risques cyber associés et de contribuer à la définition et à l'évolution du référentiel de sécurité IA. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'architecture, de développement, Data, innovation, sécurité et gouvernance. Vos principales responsabilités : 1. Architecture et sécurité des systèmes IA Analyser les architectures IA, les flux de données, les composants techniques et leurs dépendances. Évaluer la sécurité des solutions LLM, RAG et des systèmes multi-agents. Identifier les risques liés aux modèles, aux données, aux fournisseurs et aux composants tiers. Challenger les choix d'architecture et recommander des mesures de sécurité adaptées. Participer aux revues de sécurité et au suivi des plans de remédiation. 2. Sécurisation des LLM et de l'IA générative Évaluer les risques de prompt injection, d'exfiltration de données et de divulgation de secrets. Définir les contrôles de sécurité applicables aux modèles, prompts, API et connecteurs. Accompagner la sécurisation des composants open source et des intégrations tierces. Contribuer à la définition des exigences de protection des données et des accès. 3. Sécurité des architectures RAG et des agents IA Analyser les risques associés aux sources documentaires, embeddings, index et bases vectorielles. Définir les mécanismes de contrôle d'accès et de cloisonnement des données. Sécuriser les identités, permissions, secrets et capacités d'action des agents IA. Mettre en œuvre les principes de moindre privilège, de validation humaine et de traçabilité. Définir les mécanismes de contrôle et de révocation des actions sensibles. 4. Gouvernance des risques et référentiel AI Security Réaliser des analyses de risques et des exercices de threat modeling appliqués à l'IA. Contribuer à l'évolution des standards et baselines de sécurité IA. Définir les scénarios de menace, exigences de sécurité, critères de validation et indicateurs de suivi. Accompagner le traitement des écarts, exceptions et risques résiduels. Assurer une veille sur les menaces émergentes et les bonnes pratiques AI Security. 5. Secure SDLC et DevSecOps appliqués à l'IA Intégrer les exigences de sécurité IA aux cycles de développement. Définir des security gates et des contrôles adaptés aux projets IA. Contribuer aux stratégies de tests de sécurité spécifiques aux LLM et systèmes agentiques. Accompagner l'automatisation des contrôles dans les pipelines CI/CD. Participer à l'amélioration continue des dispositifs de logging et monitoring. Vous occuperez un rôle de référent technique et méthodologique, avec une forte dimension transverse et une capacité à accompagner les équipes dans leurs décisions d'architecture et de sécurité.

Nous recherchons un Senior Product Owner Data & IA pour accompagner un grand groupe international dans l'évolution de sa plateforme Data et la modernisation de son système décisionnel. Vous piloterez la roadmap Data et les livraisons, en coordination avec les équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur la migration des outils BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Missions - Définir et piloter la roadmap Data. - Prioriser les besoins, gérer le backlog et suivre les livraisons. - Coordonner les équipes techniques, métiers et les parties prenantes. - Piloter les évolutions techniques de la plateforme Data. - Accompagner les projets de migration et de modernisation BI. - Contribuer à l'adoption de l'IA au sein des équipes techniques.

Au sein de l'équipe FinOps, vous contribuerez activement à la structuration et à l'amélioration continue des pratiques de pilotage des coûts : Déployer et faire vivre les standards FinOps sur les environnements Cloud et IA. Piloter le suivi des consommations et les prévisions budgétaires. Accompagner les projets dans leurs estimations de coûts et leurs démarches d'optimisation. Analyser les alertes de dépassement budgétaire et les anomalies de consommation. Réaliser des audits de comptes Cloud et assurer le suivi des plans d'actions. Concevoir et faire évoluer les KPI et tableaux de bord sous Power BI. Participer à l'acculturation des équipes grâce à des actions de sensibilisation et des webinaires. Contribuer aux réflexions et expérimentations autour de l'IA appliquée au FinOps Environnement techniqueCloud : AWS, GCP, S3NS FinOps : AWS Cost Explorer, AWS Budgets, Cost Anomaly Detection, Compute Optimizer, CUDOS, GCP Hub FinOps Data & Reporting : BigQuery, Looker Studio, Power BI Collaboration : Jira, Confluence, SharePoint IA Générative : Claude, Gemini, Copilot, Mistral Microsoft Power Platform & Power Automate

Contexte Au sein d'un grand groupe pharmaceutique international, vous rejoignez l'équipe Produits Data & IA. Vous pilotez un produit analytique mondial qui permet aux filiales d'accéder en self-service à des données corporate fiables, de les croiser avec leurs données locales et de construire leurs propres analyses pour faciliter la prise de décision. Le produit s'inscrit dans un contexte à fort enjeu : l'évolution de l'écosystème CRM pharma, avec la séparation entre Veeva et Salesforce, dont vous accompagnerez les choix. Vos missions Porter la vision et la roadmap du produit analytique Piloter l'équipe de développement en Agile : backlog, priorisation, user stories Recueillir les besoins des filiales et des parties prenantes, et les traduire en fonctionnalités Garantir la fiabilité et la qualité des données corporate mises à disposition en self-service Faciliter la combinaison des données corporate avec les données locales des filiales Suivre la valeur et l'usage du produit Identifier et anticiper les risques, proposer des actions correctives Collaborer avec les équipes transverses et les parties prenantes à tous les niveaux Environnement SQL et analyse de données Données Veeva CRM en contexte pharmaceutique Méthodologie Agile Google Cloud Platform/BigQuery et Power BI (fortement appréciés)

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un chantier d'excellence opérationnelle autour de l'industrialisation du numérique et de création de standards numériques pour notre client, une plateforme data groupe a été créée permettant aux entités métiers de réaliser leurs cas d'usage de valorisation de la donnée. Cette plateforme se caractérise par deux éléments clefs : · Un socle de données composé des données internes (SI du client) et externes, ainsi que des données produites au sein même de la plateforme · Un écosystème cohérent d'outils dédiés à la donnée dont la matrice est le cloud (qu'il soit public, de confiance ou interne). Notre client a défini un modèle de plateforme de données organisé en sept groupes de fonctionnalités. Les groupes « Plateformes Data&IA – Socle technique » et « Plateformes Data&IA – Outillage et Data Management », rattachés au département « Centre Data & IA », sont porteurs de compétences et de services dans les domaines de mise en œuvre de plateformes mutualisées Data & IA : Intelligence Artificielle, Echanges, Traitement et Stockage de la donnée, Data Management & sécurité, Data visualisation. Ils ont notamment pour mission d'apporter du conseil, de l'expertise, de l'accompagnement et de mener à bien les projets qui leur sont confiés. Ces groupes sont regroupés au sein d'un train SAFe en charge de délivrer le macro-produit « Plateformes Data & IA » pour le groupe. La prestation demandée vise à intégrer l'épic Data Management et sécurité. Tâches à réaliser : Conception et réalisation des fonctionnalités de Data Management (Catalogage des données / Produits de données, Qualité & observabilité de données) Déploiement des fonctionnalités de Data Management Mise en place des rapports sur la solution de Data management Collaboration étroite avec les équipes de la Plateforme Data&IA ainsi que les métiers. Compétences recherchées : Obligatoires : Développement WEB : Maîtrise avancée du développement backend en Java et Kotlin. Développement WEB : Maîtrise avancée du développement frontend avec React. Socle technique Open Metadata : Bonne maîtrise d'OpenMetadata, notamment de l'interface UI/UX, du modèle de métadonnées (Entities), des APIs REST et du framework d'ingestion. PBI OnLine : Bonne maîtrise de Power BI pour la création, l'exploitation et la visualisation de données. FrameWork : Bonne connaissance de Spring Boot pour le développement d'APIs et de services backend. CI/CD: Bonne connaissance des outils et pratiques CI/CD, notamment Ansible, GitLab, ArgoCD et OpenShift. Data Management : Notions générales pour comprendre les besoins métiers et la solution mise en place Framework SAFe : Bonne maîtrise pour intégration dans le tarin et collaboration avec le triumvirat JIRA : Utilisation simple pour le suivi des backlogs et des métriques agiles Confluence : Documentation et formalisation de la spécification Optionnelles : Maitrise de l'anglais Expérience nécessaire : 5 années minimum d'expérience (Confirmée en développement et gestion de projets Data & IA) Méthodologie : AGILE, SAFE, Gestion de projet / Backlog, CICD

Contexte de la mission Grande institution financière publique, DSI, équipe de comptabilité détaillée (environ 9 personnes, Île-de-France). L'équipe est responsable d'une application de gestion des écritures comptables détaillées : collecte des écritures et des données de gestion, rapprochements mensuels compte-gestion. Cette application est construite sur Data Stage. La DSI veut en sortir pour aller vers Python ou Java, avec une ambition de fin mi-2027. L'équipe manque de ressources sur le sujet : le renfort permettrait d'accélérer la sortie de Data Stage. Objectifs et livrables Comprendre l'existant Data Stage (jobs, flux, règles de collecte et de rapprochement). Réécrire et migrer les traitements vers Python ou Java dans le cadre du décommissionnement. Garantir l'équivalence des résultats avec l'existant, en lien avec les business analysts comptables. Travailler en équipe agile avec le PO, les BA et les experts comptables Profil recherché Développeur ou data engineer connaissant Data Stage (pour lire l'existant) et solide en Python ou en Java (pour transformer). Appétence pour un environnement comptable : écritures, rapprochements. Utilisation de l'IA appréciée. Basé en Île-de-France. Environnement Data Stage (existant), Python et Java (cible), fonctionnement agile (SAFE). Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Migration DE données JAVA Python ETL SAFE Comptabilité Rapprochement comptable SQL Data Stage

Le contexteNotre client, un groupe de l'agroalimentaire, crée un poste de Data Analyst au sein d'une de ses branches. L'objectif : structurer toute l'architecture data de la branche, autour de son CRM et de ses ERP. Une équipe data groupe, chargée de l'administration, est déjà en place. Vous travaillerez en lien étroit avec elle. La mission peut démarrer par un état des lieux de 3 à 6 mois, puis se dérouler en deux temps. La missionTrois axes : collecte, structuration, décisionnel. Structuration et collecte : structurer la donnée et les extractions issues des ERP, et alimenter le datalake AWS. Dossiers de collecte : porter les dossiers de collecte pour chaque sujet. Intégration : travailler avec l'équipe data groupe pour valider les collectes et recetter l'intégration des données. Qualité : assurer la qualité de la donnée. Décisionnel : accompagner les métiers dans la prise en main de Dataiku et la formalisation de leurs tableaux de bord. Formulaires : développer des formulaires maison en Apps Script pour les besoins non couverts par les ERP. IA : accompagner les métiers dans l'usage de l'IA pour leurs développements.

Pour un acteur majeur du retail spécialisé, vous accompagnez la transformation du modèle Data ainsi que le développement et l'industrialisation d'une plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Le projet vise à accélérer la valorisation de la donnée, à moderniser les pratiques de Data Engineering et à préparer les nouveaux usages liés à l'intelligence artificielle et à l'IA générative. Intégré à une équipe Data, vous travaillez en étroite collaboration avec les Product Owners, les architectes, les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions Data, de la conception à la mise en production, dans un environnement agile et exigeant. Vos responsabilités : - Concevoir, développer et maintenir les pipelines et les flux d'alimentation de données sur Google Cloud Platform. - Réaliser les transformations et les modélisations de données avec BigQuery et dbt. - Participer à la conception et à l'industrialisation des architectures et des traitements Data. - Contribuer aux ateliers de cadrage, à l'analyse des besoins et à la rédaction des spécifications techniques. - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements développés. - Réaliser les tests unitaires, participer aux phases de recette et accompagner les mises en production. - Optimiser les traitements et les coûts d'exploitation dans une démarche FinOps. - Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement et d'industrialisation. - Contribuer au partage de connaissances et accompagner la montée en compétences des équipes. Livrables attendus : - Pipelines et flux de données développés, testés et industrialisés sur GCP. - Modèles de données et transformations développés avec dbt et BigQuery. - Documentation technique, spécifications et dossiers de conception des solutions mises en œuvre. Environnement technique : Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Storage, Composer, dbt, SQL, Git, Airflow, Python, Stambia / Semarchy XDI et CI/CD.

Nous recherchons un AI Engineer expérimenté pour une mission longue durée au sein d'un grand groupe, autour du maintien en condition opérationnelle et de l'évolution d'une plateforme d'intelligence artificielle générative. Contexte de la mission: Vous interviendrez sur une plateforme d'IA générative en production, avec pour objectifs de garantir sa stabilité, d'améliorer ses performances, de renforcer sa sécurité et de contribuer à l'industrialisation des solutions IA. Vos principales missions : Assurer la continuité de service et le bon fonctionnement de la plateforme IA. Optimiser les performances des solutions LLM et RAG. Contribuer à la sécurisation de la plateforme et à sa mise en conformité RGPD. Renforcer les stratégies de tests, automatiser les contrôles et améliorer la chaîne CI/CD. Participer aux évolutions techniques et à l'industrialisation des solutions d'IA générative. Mettre en place des pratiques d'observabilité et d'amélioration continue. Compétences techniques recherchées: IA générative : LLM, RAG, LLMOps, MLOps. Data Engineering : Hadoop, Hive, Spark, Kafka, Cloudera. Business Intelligence : Power BI, Cognos, Essbase. ETL et intégration de données : DataStage, Informatica, Talend. Industrialisation : DevOps, CI/CD, automatisation des tests, observabilité. Sécurité : protection des données, conformité RGPD et maîtrise des risques.