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En tant que Tech Lead SAS, vous serez responsable de la qualité, de la cohérence et de la performance des solutions data développées au sein de l'équipe. Vous rejoindrez une équipe de 6 collaborateurs internes (business analyst, data engineer, chefs de projets) et des ressources externes, et vous travaillerez en étroite collaboration avec les chefs de projets. Livrables attendus : - Code source versionné, testé et conforme aux standards ; - Documentation technique à jour (spécifications, exploitation) ; - Cartographie des données ; - Packages de migration validés et documentés ; - Reporting d'avancement et analyses d'impact. Compétences Compétences techniques : - SQL et SAS : maîtrise avancée, optimisation de requêtes ; - Versioning et CI/CD : Git/GitLab, mise en place et gestion de pipelines d'intégration continue, déploiement automatisé ; - Data Engineering : Conception de pipelines data, gestion de la qualité des données ; - Monitoring et diagnostics : Monitoring et analyse de performance. Compétences clés Obligatoire SAS

Dans le cadre d'un besoin de renfort managérial et Data, nous recherchons un Manager de Transition / Data Manager Senior pour intervenir sur un périmètre lié à la rémunération variable. La mission combine une forte dimension de pilotage, de transformation de données et d'exploitation de la Data, avec un enjeu particulier autour de Power BI et de la migration des outils de reporting. Tes missions principales : Prendre en charge le pilotage du périmètre Data pendant une phase de transition Accompagner les équipes dans la continuité des activités et la structuration des priorités Superviser les travaux liés à la rémunération variable Contribuer à la migration et à l'évolution des reportings sous Power BI Fiabiliser les données utilisées pour les analyses et restitutions Participer à la transformation et à l'exploitation des données Identifier les écarts, anomalies et axes d'amélioration Structurer les processus de suivi et de contrôle des données Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des nouveaux outils et reportings Assurer le lien entre les enjeux métiers, les besoins de pilotage et les équipes Data Produire les éléments de synthèse et de suivi nécessaires au management Contribuer à l'amélioration continue du dispositif

Nous recherchons un Ingénieur Développeur d'agents IA / Développeur Full Stack & IA pour rejoindre une équipe en charge d'une infrastructure de données et concevoir des agents autonomes dans un environnement Cloud AWS. Mission freelance à Gémenos : présence sur site 3 jours sur 5 et télétravail partiel. Démarrage dès que possible, fin prévue le 31 décembre 2026. TJM proposé : 308,55 € HT/jour maximum selon profil. Vos missions : • Concevoir et développer des agents IA, leurs skills et leurs tools à partir d'un framework d'orchestration interne en TypeScript. • Développer et maintenir les interfaces utilisateurs des outils des agents en Vue 3.js. • Intégrer les API de systèmes bancaires et assurer leur interopérabilité avec les agents. • Exploiter les données métier dans Snowflake via des outils dédiés ou une couche sémantique. • Déployer les agents et leurs interfaces sur AWS, et assurer leur capacité à monter en charge dans le respect des standards de sécurité. • Veiller au respect des contraintes PCI-DSS / PCI-CP dans les interactions entre les agents, les données et les API. • Collaborer avec les architectes sécurité, Product Owners, ingénieurs DevOps et équipes de conformité.

Dans le cadre d'un projet de décommissionnement de SAP BW, une organisation renforce son équipe Data Platform pour concevoir, industrialiser et optimiser ses pipelines de données sur Google Cloud. Les données sources sont déposées sous forme brute dans BigQuery via SAP Datasphere. La mission porte principalement sur leur transformation en modèles analytiques fiables, performants et exploitables pour les usages décisionnels. Livrables attendus : - Pipelines de transformation développés avec dbt dans BigQuery. - Modèles analytiques structurés et documentés. - Tests de qualité intégrés aux traitements. - Développements versionnés et intégrés au processus CI/CD. - Documentation technique et d'exploitation. Missions principales : - Concevoir et développer les transformations de données sous BigQuery à l'aide de dbt. - Structurer les modèles selon une architecture en couches de type médaillon : données brutes, données nettoyées et harmonisées, puis modèles analytiques. - Traduire les règles de gestion définies avec les interlocuteurs métier et techniques en transformations SQL. - Optimiser les performances et les coûts des traitements BigQuery, notamment par le partitionnement, le clustering et les stratégies de chargement adaptées. - Mettre en place des tests et des contrôles de qualité des données. - Industrialiser les développements en appliquant les bonnes pratiques de versionnement, de revue de code et d'intégration et de déploiement continus. - Contribuer à la fiabilité des pipelines et à l'analyse des anomalies. - Documenter les modèles de données, les transformations et les procédures d'exploitation. - Selon les besoins, contribuer à l'exposition des données dans Looker à l'aide de LookML.

Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation digitale de ses activités, notre client recherche un Business Analyst / Data Engineer expérimenté pour accompagner les équipes opérationnelles de Fraîcheur de Paris (FrDP) dans l'exploitation, l'optimisation et l'évolution de leurs solutions digitales. La mission comprend également une forte dimension Data Engineering, Cloud et Intelligence Artificielle, avec une participation aux projets de transformation et de valorisation des données. Missions principales 1. Business Analysis & Support applicatif – Forecast2Run • Accompagner les équipes de conduite FrDP dans l'utilisation quotidienne de Forecast2Run. • Assurer le support applicatif et le maintien en conditions opérationnelles (MCO). • Participer aux tests du fonctionnement entièrement automatique sur le réseau CENTRE. • Réaliser les diagnostics, analyses et reportings liés aux performances de l'application. • Maintenir et optimiser le paramétrage des réseaux de conduite. • Analyser, qualifier et suivre les incidents jusqu'à leur résolution. • Proposer et coordonner les actions correctives. • Piloter le backlog Run et suivre les demandes d'évolution. 2. Data Engineering & Développement Python • Développer et maintenir des scripts Python pour automatiser les traitements et contrôles de données. • Participer aux projets de développement Data liés aux activités de conduite et aux opérations. • Contribuer au projet GET de migration des référentiels Finance, Achats et Opérations. • Consolider la cartographie des données FrDP et veiller à leur conformité avec les référentiels Groupe et GBU via Collibra. • Participer aux projets de mise à disposition et de valorisation des données sur Databricks. • Assurer un rôle de backup sur la gestion du Data Lake et des API (AWS, Scalingo, Gravitee). 3. Intelligence Artificielle & Innovation • Contribuer aux projets Data et IA liés notamment à la détection de fuites, aux capteurs communicants et à la maintenance. • Utiliser GitHub Copilot et les outils d'IA générative pour assister les activités de développement et d'automatisation. • Évaluer et contrôler la qualité du code généré par l'IA. • Participer à l'acculturation Data et IA des équipes métier. • Contribuer à l'animation des communautés internes Data et IA. 4. Coordination & Pilotage • Collaborer avec les Product Owners, Tech Leads, développeurs et équipes d'exploitation. • Assurer l'interface entre les équipes métier, IT et partenaires externes. • Participer aux rituels Agile et aux comités de suivi. Référence de l'offre : lru1h34tbs

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Expert Data Platform H/F Description de la mission : Sous la responsabilité du Product Owner du domaine et piloté par un backlog de demandes, le prestataire sera amené à : Études et expertise • Réaliser des études techniques d'évolution autour de l'écosystème Cloudera. • Analyser les impacts techniques et fonctionnels des évolutions envisagées. • Produire des dossiers d'architecture et notes de cadrage. • Présenter les conclusions et recommandations aux responsables techniques et métiers. Exploitation et support expert • Assurer le support de niveau 3 sur l'ensemble de la plateforme Data Hub. • Participer aux cellules de crise lors d'incidents majeurs de production. • Réaliser les analyses de causes racines et définir les plans de remédiation. • Accompagner les équipes d'exploitation DataOps N2. ________________________________________ Interventions • Possibilité d'interventions en Heures Non Ouvrées (HNO). • Participation à des opérations sensibles de production. ________________________________________ Environnement technique Expertise obligatoire • Cloudera CDP • Administration et exploitation de clusters Hadoop Cloudera • Maintien en condition opérationnelle de plateformes Data • Support expert N3 Niveau avancé • Linux Red Hat Enterprise Linux (RHEL) • Ansible • AWX • Talend • Scripting Shell Compétences appréciées • Kubernetes • Docker • Git • GitLab • Jenkins • OpenShift • Terraform • Python • Java • Scala ________________________________________ Activités d'exploitation La mission comprend : • Support N3 • Gestion des incidents de production • Participation aux cellules de crise • Gestion des changements • Capacity Planning • Performance Tuning • Maintien en condition opérationnelle • Sécurisation et durcissement des systèmes • Interventions HNO ponctuelles ________________________________________ Profil recherché Séniorité • Consultant confirmé Critères de sélection Critères obligatoires • Expérience significative sur Cloudera CDP. • Expérience d'administration et d'exploitation de plateformes Hadoop. • Expertise Linux RHEL. • Expérience en support de production de niveau 3. Critères différenciants • Expérience Data Driven / Data Mesh. • Connaissance des architectures événementielles. • Connaissance des solutions Lakehouse. • Connaissance des environnements Kubernetes et OpenShift. • Expérience dans des environnements critiques à forts enjeux de disponibilité. Compétences / Qualités indispensables : Cloudera Data Platform (CDP), Hadoop, MCO Data Platform, Linux RHEL Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience Data Driven / Data Mesh. • Connaissance des architectures événementielles. • Connaissance des solutions Lakehouse. • Connaissance des environnements Kubernetes et OpenShift. • Expérience dans des environnements critiques à forts enjeux de disponibilité.Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Au sein de la squad Monitoring d'une banque, le Data Engineer développera de nouvelles fonctionnalités de Nightwatch, outil de monitoring transverse déjà en production s'appuyant sur Kafka, contribuera à la maintenance des composants transverses et renforcera l'outillage de gestion des environnements. L'équipe, localisée principalement à Paris avec des IT et métiers à Porto, travaille en agile (Scrum) et en contact avec les métiers, sur une plateforme Big Data Hadoop Cloudera on premise (HDFS, Hive, HBase, Kafka, Ranger), avec Spark 3.2 et Scala 2.12 ainsi que Java, ordonnancement Control-M, IntelliJ ou VS Code avec le plugin IA générative KiloCode, DevOps Jenkins, XLDeploy et XLRelease, et suite Atlassian (Bitbucket Git, Jira, Confluence). Missions : - Développer les nouvelles fonctionnalités de Nightwatch, outil de monitoring transverse s'appuyant sur Kafka - Participer en mode collaboratif à la conception technique des fonctionnalités à développer - Rationaliser et mutualiser les composants pour une architecture optimisée, sans redondance, cohérente et évolutive - Assurer la maintenance des composants transverses (évolution, refactoring, optimisations) - Prendre en charge les montées de version des composants et les tests associés - Renforcer l'outillage technique de gestion des environnements - Participer aux revues de code et à l'amélioration de la qualité du code - Participer aux déploiements en recette et en production dans un contexte DevOps - Rédiger et maintenir la documentation technique lorsque nécessaire - Participer aux cérémonies agiles et s'approprier les outils Jira et Confluence - Contribuer à la veille technologique de l'équipe - Présenter son travail à la communauté de Data Ingénieurs lorsque les opportunités se présentent Profil attendu : Profil Data Engineer disposant de très bonnes connaissances de l'écosystème Hadoop (YARN, HDFS, Hive, HBase, Kafka, Ranger) et d'une maîtrise de Kafka (Producer/Consumer), ainsi que d'une maîtrise de Java 21 et de Springboot. Il ou elle a de bonnes connaissances de Spark 3 et des techniques d'optimisation d'applications Spark, et des connaissances de Scala 2 en conjonction avec Spark. Une pratique de mise en place de pipelines CI/CD (DevOps), la maîtrise des bonnes pratiques de gestion de code et la capacité à analyser les besoins, estimer la charge et communiquer en français et en anglais, en adaptant son discours aux Infra, Devs, Business Analysts et utilisateurs, sont attendues. Une connaissance de frameworks fonctionnels de type ZIO ou Cats serait un vrai plus, ainsi que des connaissances en containerisation et une connaissance générale du SI CIB, notamment d'un SI Finance. Langues : Français et anglais : B2 minimum, C1/C2 souhaité

Calytis recherche un Data Engineer Expert pour accompagner l'un de ses clients majeurs du secteur de l'assurance dans la transformation de son système d'information et l'industrialisation de sa plateforme de données. Votre mission Intégré à une Data Factory, vous interviendrez sur des projets stratégiques de conception, de développement et d'industrialisation de flux de données. Vous contribuerez également à la mise en place d'un modèle de données d'entreprise, au développement de Data Products et à l'amélioration de la gouvernance des données. Vos principales activités Analyser les besoins métiers et techniques et rédiger les spécifications associées. Concevoir et développer des pipelines de données performants et industrialisés. Mettre en œuvre des traitements et orchestrations de données sur AWS. Développer des transformations de données avec Snowflake et dbt. Concevoir et faire évoluer les modèles de données et objets métier. Participer à la construction de Data Products et à la structuration des données d'entreprise. Utiliser Azure DevOps pour accompagner les processus de développement et de livraison. Contribuer à l'intégration de l'intelligence artificielle dans le cycle de développement logiciel (IA4DEV). Assurer les tests, la qualité des développements, la correction des anomalies et la documentation technique. Garantir le respect des standards d'architecture, de sécurité et de gouvernance des données.

Mission sur site à Toulouse, 2/3 jours de télétravail / semaine Accompagnement, expertise technique, tests et déploiement d'une solution SSPM. Nous recherchons un consultant spécialisé en architecture sécurité, idéalement avec une expertise en sécurité des données et des environnements Cloud/SaaS, pour nous accompagner tout au long de l'année 2027. L'objectif est de nous aider à prendre en main une solution SSPM, à la tester dans notre environnement, à évaluer sa pertinence et à accompagner son éventuelle installation et son déploiement. Le consultant interviendra sur les axes suivants : Accompagner la découverte et la prise en main de la nouvelle solution SSPM. Étudier les fonctionnalités et les capacités du produit. Définir les modalités d'intégration de la solution dans notre environnement technique. Réaliser des tests fonctionnels et techniques sur nos environnements. Évaluer la capacité de l'outil à détecter les mauvaises configurations, les risques liés aux identités et les expositions de données. Participer à l'installation, au paramétrage et à la configuration de la solution. Identifier les éventuelles limites techniques et fonctionnelles du produit. Formuler des recommandations sur son utilisation et son déploiement à plus grande échelle. Livrables attendus : Note de cadrage et stratégie de tests. Documentation d'installation et de configuration. Cahier de tests et résultats des expérimentations. Analyse des capacités et des limites de la solution. Synthèse des risques identifiés. Recommandations techniques et architecturales. Bilan final et préconisations pour un éventuel déploiement à l'échelle.

Secteur Défense / Aéronautique Profil : PMO expérimenté sur des programmes SAP S/4HANA, avec une bonne connaissance de la Data Migration SAP, idéalement en environnement industriel, Défense ou Aéronautique. Mission : piloter opérationnellement le chantier de migration des données Legacy (SAP ECC ou ERP tiers) vers S/4HANA, sur les domaines Manufacturing, Procurement, Qualité et Projets. Pilotage : construire et tenir le planning intégré de la reprise (vagues, chargements à blanc, répétitions de bascule, cut-over), produire les tableaux de bord d'avancement (taux de chargement, rejets, qualité des données) et préparer les comités (COPROJ, COPIL). Coordination : animer les points de synchronisation entre les consultants fonctionnels Data Migration, les Métiers, l'IT, l'intégrateur et les équipes techniques de chargement. Rôle de pilotage, sans encadrement hiérarchique des consultants. Gouvernance : tenir le registre des risques, actions, décisions et points ouverts, suivre les anomalies et les arbitrages, organiser les validations métier des chargements. Format : mission longue, consultant autonome, à l'aise côté AMOA comme côté MOE, distanciel / présentiel.

Nous recherchons un AI Community & Communications Lead (H/F) pour accompagner l'adoption de l'intelligence artificielle générative au sein d'un grand groupe international. Votre mission : concevoir, animer et développer un réseau de plusieurs centaines d'AI Champions, en lien avec le responsable du changement IA. Vos responsabilités : • Définir le modèle de fonctionnement de la communauté : rôles, proposition de valeur, onboarding, rituels, canaux et indicateurs. • Animer les communautés à travers les régions, métiers et filiales : webinaires, sessions de partage et espaces collaboratifs. • Concevoir le plan de communication et le calendrier éditorial de l'adoption IA. • Produire des contenus engageants : retours d'expérience, newsletters, posts, visuels, vidéos courtes et guides pratiques. • Recueillir les retours terrain et adapter les actions d'adoption avec l'équipe IA. • Partager des cas d'usage, prompts et agents, et utiliser les outils d'IA pour industrialiser les contenus et l'animation. • Mesurer l'engagement et l'impact des communications, avec un suivi hebdomadaire et un reporting mensuel. Mission de 12 mois à temps plein, démarrage dès que possible. Marseille : présence sur site au moins 2 jours par semaine.

Missions principalesRecueillir et analyser les besoins auprès des équipes métier. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires et exploitables par les équipes techniques. Analyser les données, leurs sources et leurs règles de gestion. Concevoir et faire évoluer les modèles de données. Réaliser la cartographie des données et identifier les dépendances entre les différents systèmes. Participer à la définition des règles de gestion et des KPI. Contribuer aux travaux de Data Mapping et de documentation des modèles. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Architects, équipes IT et interlocuteurs métier. Participer aux phases de tests, recette et validation des données. Identifier les problématiques de qualité et de cohérence des données. Documenter les processus, flux et modèles de données.

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques