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Nous recherchons un Expert Data Management senior pour intervenir dans le cadre d’un audit d’une plateforme de trading ultra low latency et high availability pour un acteur majeur du secteur bancaire. La mission consiste à piloter le Data Management Assessment sur une plateforme critique, en analysant les flux de données existants, les architectures de stockage, de réplication, de backup, d’archivage et de reprise d’activité. L’objectif est d’identifier les impacts potentiels des choix d’architecture data sur la latence de trading , la performance CPU, le couplage applicatif, la cohérence des données de marché et la résilience opérationnelle. Le consultant devra être capable de comprendre des environnements existants complexes, d’analyser les flux applicatifs et data, puis de formuler des recommandations concrètes pour améliorer la performance, la robustesse, la résilience et la maîtrise des risques opérationnels. Missions principales Piloter le Data Management Assessment dans le cadre d’un audit de plateforme de trading. Collecter, analyser et structurer les informations liées à l’architecture data existante. Étudier les flux de données, les dépendances applicatives et les mécanismes de couplage trading. Évaluer l’impact des choix de réplication, backup, archivage et DR sur la latence. Identifier les risques liés à la performance CPU, à la latence, à la cohérence des données et à la résilience. Proposer des recommandations d’optimisation sur les architectures data et les flux existants. Automatiser certaines analyses ou reporting via Python, SQL ou outils data. Contribuer à la formalisation des constats, findings et livrables d’audit. Apporter une vision sur l’usage potentiel de l’IA pour l’analyse, l’automatisation ou la détection d’anomalies.

Contexte de la mission Description du besoin : La mission consiste à concevoir et faire évoluer les solutions existantes ou prévisionnelles. Faire évolution des solutions Bigdata et le maintien en conditions opérationnelles des socles Hadoop Cloudera Hors-Prod et Prod et la participation aux projets d’évolution technique de ces socles. Activités principales : - Participer aux projets d’évolution pour le Socle Hadoop existant : - évolutions logicielles et matérielles, sécurité, amélioration de l’existant, évolution des fonctionnalités techniques ou fonctionnelles; - la participation attendue peut se situer sur le pilotage, la définition d’architecture et la rédaction des dossiers et la mise en œuvre; - Participer au MCO du socle Hadoop: - Administration et exploitation: supervision, optimisation, gestion des incidents et des performances ; - support expertise aux équipes Etudes et exploitation - Participer au projet de nouvelle solution de type Plate-forme DATA: - Etude d'impact, préconiser les choix techniques, définir les standards et normes, rédiger le dossier d'architecture technique; - Mise en oeuvre; - Mise en production: transfert de connaissances aux équipes exploitation, rédaction des procédures d'administration et dossiers d'exploitation Les compétences recherchées sont autour de la solution Hadoop et des plateforme DATA, mais les compétences supplémentaires sur d’autres solutions Data comme le décisionnel seront très appréciées. La mission nécessite une totale autonomie mais aussi la capacité à s'intégrer et travailler en équipe. Des astreintes ou interventions ponctuelles en HNO pourront être ponctuellement demandées.

Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers. Vos missions : Conception et développement: Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses). Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL). Optimiser les performances des traitements de données. Technologies: Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL. Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL. Expérience avec les clouds (GCP) Collaboration: Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers. Participer à la définition de la roadmap data.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

Bonjour à tous 😀 🚀 Contexte de mission Nous recherchons un Data ingénieur - Référent technique Nifi et Data , vous intervenez au sein d’une équipe Data & IA sur des environnements critiques à forte volumétrie. L’objectif : concevoir, optimiser et sécuriser les flux de données dans un contexte de production exigeant, avec des enjeux forts de continuité de service . 🎯 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (Apache NIFI / Databricks) Optimiser les flux existants (performance, fiabilité, scalabilité) Assurer le RUN et le support (HNO / 24-7) Mettre en place et améliorer les processus CI/CD Superviser les traitements (monitoring, alerting) Participer aux études techniques et POC Produire la documentation et les reportings d’incidents Être force de proposition sur l’ amélioration de l’architecture data ✅ Must Have Expertise Apache NIFI Très bonne maîtrise de Databricks Expérience solide sur Azure Bon niveau en Python & Spark Expérience en environnement de production critique (RUN / incidents) Connaissance CI/CD (Git / GitLab) Expérience en monitoring (type DataDog) Bonne maîtrise des bases de données (PostgreSQL) Expérience en Agile / Scrum ➕ Nice to Have Connaissance AKS (Kubernetes) Expérience avec Zookeeper Background sur des projets data à forte volumétrie Culture DevOps / automatisation avancée

Je recherche unv Data Platform Engineer – DataOps / SRE (orienté Databricks & Dataiku) une prestation d’accompagnement dans l’objectif de garantir la fiabilité, la performance et l’industrialisation des solutions data au sein de l’équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d’architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu’à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l’architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Responsabilités principales : Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production. Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident. Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien Conception et mise en œuvre des architectures de production pour les nouveaux projets Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) ; Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Alimentation du backlog des Services de production ( CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Connaître les environnements de Production et Containers Apport d’expertise autours de la pratique DEVOPS Connaissance de l'intégration Continue Connaissance des Infrastructures/ serveurs / OS/Base De Donnée /Flux/firewall Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public Maîtrise de l’ordonnancement (Schedulers) Connaissance des pratiques Agile et DevOps Connaissance de l'intégration Continue (Continuous Integration) : Outil de gestion de versions, Référentiel du code source (GitLab, Bit bucket,..), référentiel binaires (Nexus, Artifactory…), orchestration (Jenkins, …). Connaissance de la Livraison Continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d’environnement, déploiement, Infrastucture as code (Ansible, Puppet, Chef) Connaissance des processus et Outils du Time2fix et Time2repair

Missions Concevoir et développer des applications de A à Z Développer des APIs et services backend robustes en Python Participer au développement frontend et aux interfaces utilisateurs Déployer et maintenir les applications sur des environnements cloud Intégrer des solutions IA et GenAI dans des produits clients Participer aux choix d'architecture et aux réflexions techniques Échanger directement avec les clients et comprendre leurs enjeux métier Accompagner ponctuellement les équipes lors de workshops et hackathons techniques Stack technique Backend Python FastAPI / Django / Flask Frontend React Next.js TypeScript Cloud & DevOps AWS ou GCP Docker Kubernetes CI/CD IA LLM RAG Agents IA LangChain / LlamaIndex (bonus) Mobile (bonus) React Native Flutter Kotlin Swift

Nature de la mission Pilotage technique d’une squad (organisation, priorisation, rituels) Industrialisation CI/CD et mise en œuvre GitOps Conception d’architectures cloud, conteneurisées et data Gouvernance technique, standards et documentation Supervision performance, observabilité et sécurité Compétences / technos Kubernetes, GitOps ( ArgoCD, Helm, GitLab CI/CD ) Cloud / infra ( OpenStack, Ceph ) Observabilité ( Prometheus, Grafana, Loki ) Data : Kafka, Airflow, Iceberg, Trino, Spark Développement : Java (Quarkus), Python Profil lead/senior avec expérience environnements critiques 📅 Démarrage Août / septembre 2026 Modalités Localisation : Bordeaux (présence requise, télétravail partiel) Temps plein obligatoire Profils expérimentés / seniors attendus Missions longues durées

Objectif de la mission Mission de l’équipe : Collecte centralisée, production, validation et diffusion des données utilisées de manière transverse dans le reporting. L’objectif est de livrer, dans les délais, des données complètes et fiables aux autres équipes du département Reporting, ainsi que d’optimiser les canaux de production des contrôles de données. L’équipe est organisée autour de quatre piliers cibles. Cette organisation sera progressivement déployée en fonction des contraintes de production et métier. 1. Conception et mise en œuvre des contrôles de données L’équipe est responsable du renforcement des contrôles à réaliser afin de sécuriser la production du reporting. Elle a pour mission de concevoir de nouveaux contrôles de manière réactive, en s’appuyant sur la connaissance des données par ses membres, les incidents passés et les besoins de la communauté data. Le backlog des contrôles de données doit également être priorisé et mis en œuvre de manière agile. L’équipe est aussi responsable de donner une visibilité complète sur les résultats des contrôles de données à la communauté data, c’est-à-dire aux producteurs et utilisateurs de données. Chaque contrôle de données mis en œuvre doit produire des résultats mesurables afin d’alimenter les indicateurs de qualité des données, ou Data Quality KPI’s . 2. Production et analyse des contrôles de données L’équipe est responsable de réaliser les contrôles actuellement en place et ceux qui seront déployés à l’avenir, ainsi que de fournir une analyse professionnelle des résultats. La production des contrôles se décompose en trois étapes principales : Sécuriser l’accès aux données à travers plusieurs bases de données et systèmes. Exécuter les processus de contrôle, selon la technologie utilisée, par exemple SQL ou Alteryx. Sauvegarder ou envoyer les résultats des contrôles selon un format convenu et standardisé, par exemple un tableau croisé dynamique. Les résultats des contrôles peuvent avoir deux types d’issues : Les résultats binaires, de type « vrai ou faux », déclenchent directement un processus de remédiation. Les autres types de résultats, par exemple des variations numériques déclenchées, nécessitent d’abord une analyse approfondie afin de déterminer s’il s’agit ou non d’un réel problème. L’équipe s’appuie pour cela sur les connaissances data et asset management de ses membres. 3. Supervision et suivi de la remédiation des données Sur la base des résultats et analyses des contrôles de données, l’équipe est responsable d’initier et de superviser la remédiation des données détenues par d’autres équipes. L’équipe est responsable de toutes les données calculées principalement des données agrégées, et doit donc corriger ses propres données lorsque cela est applicable. Tous les incidents doivent être enregistrés et suivis dans le système choisi, AskNow . À partir de la connaissance data des membres de l’équipe et des interactions avec la communauté data, l’équipe est responsable de prioriser les processus de remédiation afin de maximiser la valeur livrée aux utilisateurs finaux, notamment aux clients. Les incidents ou problèmes post-production doivent être évalués à la lumière de l’usage et de la sensibilité des données, afin d’adopter une approche proactive et efficace pour sécuriser les prochaines productions. 4. Animation de la communauté data Afin d’améliorer la communication et la connaissance autour des données dans l’entreprise, l’équipe est responsable de créer et de gouverner une communauté data, composée d’utilisateurs et de producteurs de données. Cette communauté a les objectifs suivants : Donner de la visibilité aux utilisateurs internes et externes sur la qualité des données des reportings. Donner de la visibilité à la communauté data sur les plans d’action de remédiation, qu’il s’agisse d’actions ponctuelles ou de nouveaux contrôles à développer. Donner la parole à la communauté data afin de capter les améliorations pertinentes. Identifier de nouveaux besoins à travers la gouvernance et les projets. Accroître l’efficacité en communiquant de manière proactive sur les problèmes, afin d’éviter une charge de travail inutile en aval. L’équipe est responsable de créer et piloter cette gouvernance via différents canaux de communication : emails de KPI, tableaux de bord de contrôles, forums data, communication proactive lors d’événements dédiés, etc.

Nous recherchons un Data Engineer Data Engineer Confirmé / Senior Compétences techniques: SQL - Confirmé - Impératif TALEND - Confirmé - Important DATAIKU - Confirmé - Important STAR SCHEMA - Confirmé - Important Description détaillée: Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, notre client a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Le Datalab facilite la création de requêtes, et la production de rapports et tableaux de bords évolutifs et adaptés aux besoins des utilisateurs sous le contrôle du client Il s’agit de reproduire au sein du Datalab (Dataiku, Vertica, Tableau Software) une liste de rapports et tableaux de bord existants dans les infocentres actuels conçus à travers des Univers Business Object. Compétences attendues : Relationnel Bon relationnel Capacité à travailler en équipe Capacité à présenter son travail Capacité à travailler en mode sprint et à respecter les délais Outils Très bonne connaissance du modèle en étoile / star schema DATAIKU PYTHON TALEND BDD VERTICA SQL avancé Socle de données De formation data Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de développement d'un socle data industrialisé dans les standard Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de MEP Expérience significative dans les gestions des init et delta de données Sujets attendus avec connaissance théoriques et expérience significative : collecte de données, implémentation du star schema en faits/dimensions dans les règles de l'art Expérience des tests et validation de données (secondaire) Full présentiel sur les premiers mois.

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l’entreprise Notre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l’avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d’investissement et des services financiers. Axée sur l’innovation, l’organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l’IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d’innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d’IA de pointe dans un environnement réglementé à l’échelle de l’entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôle Nous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l’IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d’IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d’architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requises Solide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) Atouts Expérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

📋 RÉSUMÉ Le/La Head of Data/IA est responsable de la définition, de la mise en œuvre et de l'évolution de la stratégie Data et Intelligence Artificielle de l'entreprise. Il/Elle dirige une équipe d'experts et assure l'intégration de solutions innovantes pour optimiser la performance opérationnelle et la prise de décision stratégique. 🎯 MISSIONS Définir et piloter la feuille de route stratégique Data et IA en alignement avec les objectifs business. Construire, développer et manager une équipe de Data Scientists, Data Engineers et MLOps. Superviser la conception, le développement et le déploiement de modèles d'IA et de solutions Data. Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des données. Évaluer et sélectionner les technologies et outils Data/IA pertinents. Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour identifier les opportunités et maximiser l'impact des initiatives Data/IA. Assurer une veille technologique constante et promouvoir l'innovation et les bonnes pratiques. 📦 LIVRABLES Feuille de route stratégique Data/IA validée et mise en œuvre. Déploiement réussi de modèles d'IA en production générant de la valeur mesurable. Amélioration continue de la qualité et de l'accessibilité des données. Croissance et développement des compétences de l'équipe Data/IA. Reporting régulier sur la performance et l'impact des initiatives Data/IA.

Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement et de l'accélération de son pôle Data suite à une réorganisation interne, notre client recherche un Data Engineer Confirmé pour accompagner plusieurs chantiers stratégiques de modernisation de sa plateforme Data. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation technologique avec la migration de l'architecture Data existante vers Microsoft Fabric, ainsi que la refonte et la migration de nombreux pipelines de données. Les avantages de la mission : Projet stratégique de transformation Data. Forte exposition aux technologies Microsoft Fabric. Participation à une migration d'envergure au cœur de la plateforme Data. Environnement technique moderne et stimulant. Équipe Data structurée et collaborative. Forte autonomie sur les sujets confiés. Mission avec visibilité et possibilité de prolongation. Mode de travail hybride avec 3 jours de présence sur site à Bordeaux.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📑 CDI (38-45 K€) - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Nantes - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour accompagner l’un de nos clients, acteur majeur dans son domaine d’activité, dans l’exploitation et l’évolution de ses plateformes data. 💻💼 Votre rôle : Vous intégrerez une équipe data en charge de la valorisation et de l'exploitation des données. Vous participerez au développement et à l'évolution de solutions décisionnelles, depuis l'alimentation des données sur Hadoop jusqu'à leur restitution via des outils de Data Visualisation, afin de répondre aux besoins métiers et d'accompagner la prise de décision. Au quotidien, vos missions seront les suivantes : Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers Concevoir et développer des solutions décisionnelles adaptées aux enjeux de l'entreprise Développer et maintenir les flux de données et traitements d'alimentation sur l'environnement Hadoop Concevoir et faire évoluer les tableaux de bord et reportings sous Tableau Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données Réaliser les tests et assurer la validation des développements Documenter les réalisations et les processus mis en œuvre Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions Assurer le support et le traitement des incidents de niveau 3 Participer à l'amélioration continue des outils et des pratiques de l'équipe Environnement technique : Hadoop (écosystème Big Data) Java Tableau