Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Missions principales Architecture et trajectoire technologique • Concevoir des architectures de calcul, stockage et plateformes DATA (On-premise, Cloud ou hybrides). • Élaborer la cible d’architecture DATA : catalogage, gouvernance, sécurité, interopérabilité. • Formaliser les patterns d’architecture, standards et bonnes pratiques. 1. Collecte et formalisation des besoins métiers et techniques • Animer des ateliers avec les directions métiers et laboratoires pour recueillir et qualifier les besoins. • Réaliser des cartographies techniques et fonctionnelles. • Identifier les contraintes et les gains attendus. 2. Analyse et ingénierie des systèmes existants • Réaliser du reverse engineering sur les systèmes existants, y compris non gérés par la DTI. • Identifier les redondances, obsolescences et pistes d’optimisation. 3. Proposition et priorisation de projets • Construire un plan d’action priorisé des projets techniques. • Appuyer la priorisation stratégique en lien avec la gouvernance DATA et le SDSI 2030 (qui reste à construire). 4. Pilotage et accompagnement technique des projets • Coordonner les travaux techniques, tests de performance et intégration. • Contribuer directement à la mise en œuvre technique et au transfert RUN. 5. Contribution à la gouvernance DATA • Participer aux instances du Programme DATA et du SDSI. • Contribuer à la définition des standards techniques et à la documentation des services. 4. Missions secondaires • Participation à des projets de plateformes mutualisées (MFT, ETL, forges logicielles, calcul). • Étude et éventuel déploiement de solutions cloud ou hybrides selon arbitrages stratégiques. • Veille technologique sur les infrastructures et technologies data. • Capitalisation documentaire et accompagnement à la montée en compétence des équipes. 5. Compétences requises 5.1 Compétences techniques • Architecture des systèmes de stockage : NAS, SAN, Object Storage, archivage. • Environnements de calcul : clusters Linux/Windows, HPC, Slurm, conteneurisation (Docker, Singularity), GPU, orchestration.Systèmes et virtualisation : VMware, Hyper-V. • Réseaux et sécurité : segmentation, performance, supervision, monitoring. • Plateformes DATA/Analytics : architectures DATA, interopérabilité technique, …. • Outils de transfert et d’intégration : MFT, ETL, pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins). • Cloud et hybridation : connaissance d’Azure, OVHcloud, Scaleway ou équivalents publics. • Outils de supervision et d’observabilité : Grafana, Prometheus. • Documentation technique : rigueur rédactionnelle, utilisation d’outils tels que PlantUML, Mermaid ou Visio. 5.2 Compétences transverses • Gestion de projet technique : planification, suivi, priorisation et reporting. • Capacité d’analyse et d’arbitrage technique, sens de la décision et de la fiabilité opérationnelle. • Aptitude à dialoguer avec des interlocuteurs variés (chercheurs, ingénieurs, équipes métiers, directeurs, CDO, RSSI). • Autonomie, curiosité, rigueur documentaire et esprit de synthèse. • Sens du service public et respect de la confidentialité scientifique.

Contexte de la mission : Mon client recherche un Data Engineer confirmé pour intervenir sur des activités d’analyse, de spécification, de développement, de test et de maintenance au sein d’un environnement Data. Missions : -Analyser les besoins et spécifier les solutions Data -Développer les traitements et flux de données -Réaliser les tests -Assurer la maintenance des développements existants Environnement technique : -Outils de développement : PowerCenter (Informatica), SQL Developer, DbVisualizer -Langages : SQL, PL/SQL -SGBD : Oracle, Hive -Méthodologie : SAFE Profil recherché : Data Engineer confirmé (3 à 8 ans) disposant d’une expérience significative sur des environnements Data, avec une forte maîtrise des outils ETL, des bases de données et des langages SQL / PL-SQL.

En tant que Développeur Python spécialisé en automatisation, vous interviendrez sur la conception, le développement et l’optimisation de scripts et d’outils destinés à automatiser les processus internes. Vous contribuerez à réduire les tâches manuelles répétitives, améliorer la fiabilité opérationnelle et accélérer les workflows techniques et métiers. Vous travaillerez en collaboration directe avec les équipes techniques (Ops, Data, Infrastructure) pour identifier les besoins, proposer des solutions innovantes et garantir la performance des outils développés.

CONTEXTE Expérience: 1 ans et plus Métiers Fonctions : Conseil métier, AMOA, Business Analyst Spécialités technologiques : BI, Reporting, API objectif : offrir une vue consolidée et fiable des données pour tous les métiers et accompagner le SELF BI. · Sortie de SAS vers Power BI pour le moment une prochaine étape se fera probablement vers des outils snowflake · Modernisation des outils MISSIONS 1. Analyse métier et besoins - Recueillir et formaliser les besoins des métiers - Traduire les demandes en spécifications fonctionnelles claires - Garantir la cohérence des données (identifiants et des champs) 2. Consolidation et qualité des données - Superviser la consolidation des données provenant de plusieurs sources (Nantes, Inde). - Contribuer à l’amélioration de la qualité des données et à la définition des standards. 3. Conception et restitution - Définir des vues métiers adaptées (extractions, dashboards). - Mettre en place des solutions de reporting via Power BI et outils analytiques. 4. Accompagnement de la transformation - Promouvoir le self Bi auprès des équipes métier : l’accès direct et autonome - Participer à la phase de transformation vers un modèle Data Next. - Sensibiliser les métiers à l’usage des outils et à la gouvernance des données. Expertise souhaitée Technique : - Bonne connaissance des datawarehouses, modèles de données, requêtes SQL, SAS. - Maîtrise des outils de BI (Power BI). Profil recherché · Expérience confirmée en Business Analysis orientée data. · Sensibilité technique + compréhension des enjeux utilisateurs. · Capacité à travailler dans un environnement international (Inde, France, Italie). Soft skills : · Communication claire avec les métiers et les équipes techniques. · Sens de la qualité et de la cohérence des données. · Proactivité : crée un lien fort avec les métiers afin d’accompagner la transformation vers le SELFBI

Pour un client du secteur bancaire , nous recherchons un Chef de Projet Data avec 8 à 10 ans d’expérience . Démarrage ASAP – URGENT Compétences clés Connaissance du domaine Finance Expérience bancaire Power BI, Business Objects, Shell Missions principales Pilotage et coordination de projets Data / BI Encadrement et coordination d’équipes techniques Recueil et analyse des besoins métiers Suivi des développements, gestion des risques, planning et reporting Animation des comités et communication projet Garantie de la qualité des livrables (SFG/SFD, tests, MEP, documentation)

Context Dans le cadre d’un programme de transformation data au sein de la R&D, notre client souhaite être accompagné dans la définition de sa stratégie data avec un focus fort sur la modélisation. La mission vise à établir un état des lieux précis, à définir une vision cible réaliste et ambitieuse, puis à construire une roadmap priorisée sur les 12 à 24 prochains mois. Mission 1. Diagnostic & analyse * Réaliser un état des lieux rapide et structuré des usages actuels de la donnée et des pratiques de modélisation au sein de la R&D. * Identifier les forces, faiblesses, opportunités et irritants dans les processus, outils et interactions. 2. Vision & stratégie * Définir une vision cible data claire couvrant : * La gestion et l’exploitation de la donnée, * Les pratiques de modélisation et de data science, * Les besoins associés : compétences, organisation, méthodes, technologies. * Proposer un cadre stratégique cohérent avec les ambitions R&D du groupe. 3. Roadmap Data * Construire une roadmap data 12–24 mois comportant : * Les initiatives prioritaires, * Les projets structurants liés à la modélisation et à la donnée, * Les quick-wins permettant un impact rapide, * Les critères de priorisation et de pilotage. 4. Animation & restitution * Animer des ateliers avec les équipes R&D (scientifiques, data, IT). * Faciliter la convergence vers une vision commune. * Produire des recommandations concrètes, opérationnelles et priorisées. * Restituer les livrables à la direction R&D et/ou Data.

Etude des candidatures la semaine du 29 décembre => Notre client, un acteur incontournable du marché des loisirs, recherche un(e) PPO - Tech Business Analyst E-commerce 5 ans d’expérience Expérience en DSI ou DIGITAL Factory uniquement, profil technique Expérience e-commerce fortement souhaitée Rédaction de tickets, suivi de backlog, suivi de sprint, Recette fonctionnelle, support utilisateur Le client recherche un profil curieux qui ne craint pas de rentrer dans les sujets et mettre les mains dans les outils.

🎯 Contexte & Mission Dans le cadre du lancement d’un nouveau logiciel destiné à la gestion de crise dans le secteur médical, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour intégrer une équipe de 5 à 10 personnes . La solution inclura plusieurs modules : Communication en situation de crise Gestion des patients Services bureautiques Consultation & GED Services applicatifs innovants Le DevOps sera fortement sollicité au début du projet pour installer les outils, configurer les environnements et mettre en place les CI/CD. 🛠️ Missions principales Mettre en place les pipelines CI/CD (Jenkins) Automatiser les processus de build, test et déploiement Concevoir et gérer l’orchestration Docker / Kubernetes Gérer les environnements et l’infrastructure technique Contribuer aux spécifications et à la documentation Participer aux cérémonies Agile (Scrum) Surveiller et optimiser les performances Documenter, partager et améliorer les bonnes pratiques DevOps 📦 Livrables attendus Code, scripts & charts Documentation technique Spécifications techniques 🧰 Compétences techniques indispensables 🔥 Impératives Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé ⭐ Importantes Docker / Containers – Confirmé Nexus – Junior 🔧 Autres compétences appréciées Git / Maven Splunk – OpenSearch OpenID Connect – Keycloak Bases de données relationnelles Jira – Confluence Agile Scrum Normes qualité & sécurité Expérience dans le domaine médical → plus apprécié 🌍 Langues Français courant (impératif) Anglais lu/écrit 👤 Profil recherché Bac+2/3 à Bac+5 (école d’ingénieur, master) Minimum 4 ans d’expérience en DevOps Expérience déjà prouvée en : Automatisation et pipelines CI/CD Gestion de configuration Infrastructure Docker/Kubernetes Excellent communicant, autonome, collaboratif Esprit agile, adaptabilité, curiosité technique Capacité à monter en compétence rapidement

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Dans le cadre du déploiement d’un domaine majeur de conformité réglementaire lié au partage de données, une organisation internationale recherche un consultant senior pour accompagner la structuration, la gouvernance et le pilotage des dispositifs de conformité Data. La mission vise à apporter un support méthodologique, organisationnel et opérationnel afin d’aligner les pratiques, processus et gouvernances existantes avec les exigences réglementaires européennes relatives au Data Sharing. Le consultant interviendra en interface avec des équipes pluridisciplinaires (Data, IT, Sécurité, Juridique, Conformité et Métiers) et évoluera dans un environnement complexe et international. Il contribuera à la définition des modèles de gouvernance, animera et coordonnera des groupes de travail transverses, produira les livrables nécessaires à la prise de décision (roadmaps, plans d’action, supports de gouvernance) et accompagnera la transformation des pratiques liées à la gestion et au partage des données.

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Engineering Manager – Data Platform & Transformation H/F Description de la mission: L’entreprise accélère sa transformation Data & IA et structure son organisation Data autour d’un modèle opérationnel à deux squads : Data Product Squad (orientée métier et création de valeur) Data Engineering Squad (mise à disposition de la plateforme, exploitation et enablement) L’entreprise recherche un(e) Data Engineering Manager expérimenté(e) pour piloter la Data Engineering Squad durant une phase de transition critique. La mission couvre trois objectifs menés en parallèle : Lancer et structurer la future plateforme Data cible , dont le socle technologique est en cours de validation et devrait s’appuyer sur Databricks ou Snowflake sur Microsoft Azure Migrer progressivement les environnements data historiques vers la nouvelle plateforme Assurer la livraison des projets métiers et clients en cours , à la fois sur les stacks existantes et sur la nouvelle plateforme, sans perturber les opérations Ce rôle requiert un fort leadership et une excellente capacité d’exécution . Responsabilités principales Piloter et manager la Data Engineering Squad (équipes internes et partenaires externes) Être responsable de la delivery , de la capacité et de la performance opérationnelle sur les plateformes legacy et cible Garantir la fiabilité , la performance , la scalabilité et l’ optimisation des coûts Structurer et piloter le bootstrap de la plateforme Data cible Planifier et exécuter la migration progressive des stacks legacy vers la plateforme cible Sécuriser la livraison des projets métiers et clients en cours sur les deux environnements Définir et faire respecter les standards Data Engineering et les modes de fonctionnement Agir comme point de contact principal avec les équipes Data Product, Architecture et IT Accompagner et faire monter en compétence les équipes Data locales sur les stacks technologiques Data Compétences & Expérience requises Expérience avérée en tant que Data Engineering Manager / Lead dans des environnements complexes et en transformation Solide expertise en plateformes Data et en Data Engineering Expérience confirmée avec Databricks et/ou Snowflake , idéalement sur Azure Expérience du management d’équipes mixtes (internes, consultants, offshore / AMS) Bonne maîtrise des enjeux de run , de gestion des incidents et de pilotage des coûts Expérience de migration de plateformes legacy vers une plateforme cible Excellentes capacités de leadership et de gestion des parties prenantes Profil senior requis (autonome, pragmatique, orienté delivery) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Dans le cadre de ses projets Data, notre client cherche à renforcer ses équipes en intégrant 2 Business Analyst Data qui seront en charge de l'analyse et l'étude des besoins avec les métiers. Le rôle est stratégique puisqu'il faudra accompagner plusieurs entités du groupe dans les décisions fonctionnelles. Missions principales : - Analyse de besoins avec les métiers - Rédaction d’EDB (études de besoins) - Conduite d’ateliers de décisions fonctionnelles avec les autres entités du groupe. - Animation de meetings - Manipulation et requêtes SQL pour construction jeux de données

Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un Ingénieur Data , Expert ELK pour: accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données L’objectif est de passer d’une logique très outillée/infrastructure à une approche orientée usages data & métiers . Refonte complète de l’offre logs existante (tous types de logs : applicatifs, systèmes, réseau, sécurité) Forte volumétrie et enjeux de standardisation, qualité et exploitabilité de la donnée Missions Concevoir et mettre en œuvre les chaînes de collecte et d’ingestion des logs Implémenter et industrialiser les cas d’usage observabilité pour les équipes opérationnelles Accompagner les équipes métiers et techniques dans l’exploitation des logs Développer des dashboards et visualisations avancées (Kibana, évolution possible vers Grafana) Intervenir sur l’ensemble du cycle data : collecte → transformation → stockage → restitution Participer à l’évolution de l’offre groupe et à la structuration des bonnes pratiques Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source)

L’équipe Data Science recherche une prestation de Data Science Analyse - Edito & Produit. Une expérience de 2 ans est requise pour cette prestation. Prestations attendues : Déroulement des analyses : - Être à l’écoute et comprendre les besoins métier, - Proposer des méthodes et des axes d’analyses pertinents pour y répondre, - Tirer des enseignements et faire des recommandations en se basant sur les résultats de l’analyse - Synthétiser les résultats, les mettre en forme (Excel, Power Point) et les restituer à l’oral aux équipes métier - Communiquer régulièrement sur les résultats des analyses réalisées à l’ensemble de la direction Analyses pour enrichir l’animation et la stratégie éditoriales : - Profiling utilisateurs : par catégories de contenus, programmes, par chaines, par device … - Analyses de parcours : programmes ou catégories recrutants, fidélisants - Segmentation des utilisateurs selon leurs préférences de contenus, les moments de consommation, … Analyses pour enrichir la stratégie produit : - Audit des données issues des nouvelles fonctionnalités - Analyse de l’usage des fonctionnalités, profiling - Analyse de l’impact de nouvelles fonctionnalités sur le comportement utilisateur : recrutement, engagement - Analyse des parcours des utilisateurs sur les différentes offres digitales : entrée sur la plateforme, accès aux contenus, … Dashboards : - Être référent sur les dashboards de connaissance utilisateurs - Garantir la maintenance et la bonne mise à jour des dashboards existants - Ajustement des existants (nouveaux indicateurs, modifications de calculs,…) - Être force de proposition sur les évolutions des dashboards existants - Créer de nouveaux Dashboards : prise de besoin avec le métier, identification des indicateurs pertinents, maquette de visualisation, définition de la structure de la donnée, création du dashboard Power BI - Communiquer sur les dashboards, accompagner les équipes métiers dans leur utilisation, mettre en place des démos, … Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Pour mener à bien la prestation, le prestataire devra maitriser les expertises suivantes : · Au moins 2 ans d’expérience sur des analyses de connaissance utilisateurs ou clients dans les secteurs de l’audiovisuel, du retail ou du ecommerce · Maîtrise avancée de SQL (au moins 2 ans d’expérience en SQL) · Maîtrise de Google Cloud Platform et maîtrise de Big Query · Connaissance de Power Bi · Connaissance des données issues de Piano Analytics · Connaissance de l’interface Piano Analytics · Connaissance de la mesure Mediametrie et des données Nielsen · Expérience dans le secteur audiovisuel sur des problématiques éditoriales · Expérience dans le secteur digital, ecommerce · Goût pour les contenus audiovisuels / vidéos · Capacité d’analyse, de synthétisation et de vulgarisation

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.