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Au sein de la Business Unit Data, les équipes Data Platform sont chargées des outils et des bonnes pratiques pour les différents profils des équipes data. Nous accompagnons au quotidien l’ensemble des acteurs de la Data au sein du groupe et sommes responsables du maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure de la DATA. Nous offrons également un accompagnement aux équipes techniques. L’équipe Data InfraOps innove tous les jours pour répondre au mieux aux besoins de notre plateforme. Nos enjeux sont : Une plateforme data entièrement multi-cloud (AWS-GCP) De la haute disponibilité, avec une plateforme résiliente et des technologies innovantes La sécurité au coeur de nos projets Les besoins de nos data scientist, data engineers data analystes, et développeurs traduits en solutions techniques. La mission est d’intervenir sur plusieurs produits de l’équipe. Le premier concerne, l’offre de compute via le service AWS EKS: Faire évoluer le produit à l’état de l’art et automatisation Récolter, comprendre, analyser et challenger les besoins utilisateurs (internes et externes à la plateforme) ; Ajouter et automatiser les nouveaux besoins; Mise à disposition de nouvelles ressources et accès en self service pour les projets; Maintien en condition opérationnelle et Support Assurer le maintien de l’offre en condition opérationnelle; Apporter un support de niveau 3; Suivre les évolutions du produit kubernetes et tout l’environnement CNCF; Sécurité et Observabilité S’assurer de la conformité de la sécurité des clusters Ajouter et maintenir les éléments d’observabilités des clusters Garantir la maintenabilité, l’évolutivité et la fiabilité du produit La deuxième mission concerne l’APIsation de la plateforme. Recenser les problématiques Ops et les traduire en solution technique dans le cadre d’une intercommunication entre les services de la plateforme via des API; Architecturer, Développer et maintenir les API; Assurer l’évolutivité et la maintenabilité des API La troisième mission consiste à animer techniquement l’équipe infraOps sur les bonnes pratiques DevOps : Assurer une automatisation en bout en bout de la chaîne de delivery des services; S’assurer de la qualité des livrables; Automatiser les process consommateurs en temps humain et source d’erreur; Sensibiliser l’équipe aux bonnes pratiques DevOps Les plus pour réussir : Mindset "Owner" et proactif : Ne pas se contenter de répondre aux demandes, mais anticiper les évolutions (technologiques et besoins utilisateurs), proposer des solutions d’amélioration continue et prendre la responsabilité de la qualité et de la performance des produits. Aptitude à la simplification et à l'automatisation totale : Avoir la conviction que toute tâche récurrente ou source d'erreur doit être automatisée. Savoir concevoir des solutions élégantes qui garantissent un véritable "self-service" pour les utilisateurs et une chaîne de livraison "end-to-end" fluide. Excellence en communication technique et pédagogie : Être capable de traduire des problématiques Ops complexes en solutions API claires, de challenger les besoins utilisateurs avec un esprit critique constructif, et surtout, d'animer et de transmettre les bonnes pratiques DevOps à l'équipe. Rigueur sur la sécurité et l'observabilité : Considérer la sécurité et l'observabilité non comme des tâches annexes, mais comme des éléments fondamentaux intégrés dès la conception, notamment dans l'environnement critique des clusters EKS. Veille technologique et innovation : Maintenir une curiosité constante sur l'écosystème CNCF (Kubernetes, etc.) et les tendances AWS, afin de maintenir l'offre de compute à l'état de l'art. Compétences : E

Missions principales : Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités du plan de travail (workplan). Contribuer à la rédaction des spécifications techniques et à la documentation associée. Prendre part à la construction et à l’évolution d’une plateforme data intégrant la gouvernance, l’ingestion, la transformation, le stockage, l’exposition et l’analytique. Intervenir sur les aspects RUN et BUILD de la plateforme en soutien à l’équipe existante. Garantir la sécurité, la performance et la scalabilité des solutions déployées sur le Cloud AWS. Participer à la mise en place de solutions Gen AI au sein de l’écosystème Data/Cloud. Compétences techniques requises : Cloud AWS : maîtrise approfondie des services IAM, S3, DynamoDB, Lambda, API Gateway . Databricks et sa composante AI (Genie) . Développement Backend Python , avec une solide expérience en API / webservices / routes . Maîtrise d’un framework Python (idéalement AWS Powertools for Lambda , Flask ou FastAPI ). Infrastructure as Code : expertise en Terraform et bonne culture DevOps . Expérience dans la mise en œuvre de plateformes data (gouvernance, ingestion, transformation, stockage, exposition, analytics). Excellente capacité de communication écrite et orale en anglais . Compétences appréciées : Certifications AWS : Solutions Architect Associate , Data Engineer Associate et/ou Developer Associate . Connaissances en Power BI , services réseau , Collibra ou React . Sens de la collaboration, autonomie et approche orientée solution. Objectifs et livrables : Contribution à la définition et au développement des features du workplan. Livraison de composants applicatifs fiables et documentés . Participation active aux revues techniques et réunions d’équipe . Support dans la gestion opérationnelle (RUN) et l’ amélioration continue (BUILD) des solutions Cloud & Data.

Dans le cadre du développement de ses activités autour de la Data Platform et de l’Intelligence Artificielle Générative , Hextaem recherche un(e) Architecte Data pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et la modernisation d’une plateforme Big Data Cloud bâtie sur AWS , Databricks et des services IA avancés. L’objectif est de définir et de mettre en œuvre une architecture scalable, sécurisée et orientée IA , capable de supporter les cas d’usage analytiques, data science et génAI (RAG, copilotes, modèles internes). Missions principales 1. Conception et architecture de la plateforme Data Définir l’architecture cible sur AWS (S3, Glue, Athena, Lambda, Redshift, etc.). Concevoir les pipelines de données dans Databricks (ingestion, transformation, orchestration). Définir les standards de data quality, gouvernance et sécurité (IAM, encryption, lineage). Structurer les environnements (bronze / silver / gold) selon les meilleures pratiques Lakehouse. 2. Gouvernance et performance Mettre en place des patterns de développement et d’industrialisation (CI/CD Data). Superviser la performance des jobs et optimiser les coûts de la plateforme. Assurer la traçabilité et la conformité des données (RGPD, ISO, sécurité). 3. Génération d’intelligence et IA générative Participer à la conception d’architectures hybrides Data + IA Générative (RAG, embeddings, vector stores). Intégrer des modèles LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Bedrock, etc.) aux pipelines existants. Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les use cases IA. Évaluer la pertinence d’outils de nouvelle génération (LangChain, LlamaIndex, VectorDB, etc.). 4. Conseil, accompagnement et expertise Être le référent technique sur la plateforme Data pour les équipes internes et clients. Accompagner les Data Engineers et Data Scientists dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Participer aux phases d’avant-vente et d’architecture auprès des clients Hextaem. Assurer une veille technologique active sur les sujets Cloud, Big Data et GénIA. Compétences techniques : Cloud & Data Platform: AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Engineering: Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow), ETL/ELT, orchestration (Airflow, ADF) Gouvernance & Sécurité: Data lineage, catalog (Glue Data Catalog, Unity Catalog), RBAC, encryption Langages: Python, SQL, PySpark CI/CD & DevOps: Git, Docker, Terraform, GitHub Actions / Jenkins IA Générative (bonus) L:LMs (OpenAI, Bedrock, Hugging Face), LangChain, VectorDB, RAG patterns

Recherchons Ingénieur de production / exploitation zos Linux/Unix/Aix OPC Shell Objectif global :Piloter et sécuriser les évènements de production - Analyser des incidents pour en comprendre la cause afin de déterminer la solution à appliquer - Avoir une bonne capacité d'analyse afin de pouvoir comprendre des sujets métiers divers et variés - Comprendre l'implémentation technique et les implémenter si nécessaire Compétences techniques impératives : Linux/Unix/Aix - Expert - Impératif Z/OS - Expert - Impératif OPC - Confirmé - Impératif Shell - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Description détaillée Nous cherchons le profil d’un OPS/Intégrateur afin de prendre en charge les actions d’exploitation des applications BI existantes sur des plateformes On-Premise sous un socle technique de Linux/Unix/Aix, Oracle et MainFrame. Compétences requises : OS : - Expert Admin Linux/Unix/Aix - Z/OS : Avoir des bonnes connaissances du Mainframe ( Créer/Analyser/modifier des JCL et Modifier/charger des fichiers MVS) Ordonnanceur : - Connaitre l'ordonnanceur OPC (Open Platform Communications d'IBM) - Création/modification/Troubleshooting des jobs - Shell : Pouvoir Analyser/Modifier des scripts Shell réalisant des opérations complexes - Chargement des fichiers dump oracle/plat/MVS en BDD - Export de données de la BDD vers des dump et/ou fichiers plats - Récupération des fichiers depuis FTP/SFTP - Envoi des fichiers vers FTP/SFTP Une expérience en COBOL (analyser/builder/déployer des programmes) EST EN PLUS - Transverse Avoir une bonne capacité d'analyse afin de pouvoir comprendre des sujets divers et variés et pouvoir en comprendre l'implémentation technique. La personne travaillera sous la responsabilité d'un ou plusieurs Responsables d'Application (RA) et/ou des Data Engineer (DE). Elle travaillera en mode RUN : - Analyse des incidents pour en comprendre la cause et afin de déterminer la solution à appliquer - Des évolutions des scripts SQL/Shell existants si demande métier Astreintes possibles 3 jours sur site / 2 jours de TT

Contexte du poste: Dans le cadre du développement de sa plateforme Data & Analytics, l'entreprise recherche un Développeur Spark/Scala expérimenté pour rejoindre une équipe agile en pleine croissance. Vous interviendrez sur des projets stratégiques de traitement de données massives et d’industrialisation de pipelines analytiques dans un environnement Cloud et DevOps. Missions principales: Conception et développement de pipelines Big Data avec Spark & Scala Traitement de données batch et temps réel Optimisation de performances et tuning Spark Implémentation de scripts d’industrialisation et automatisation via CI/CD Participation aux cérémonies Agile et collaboration avec les Data Engineers et Architectes Contribution à la mise en production et au MCO des solutions développées Environnement technique: Langages & Frameworks Scala & Spark (obligatoire) Python (confirmé) Java (optionnel, un plus) CI/CD & Automatisation Jenkins (maîtrise impérative) XLR / XLD (XL Release & XL Deploy) Git, Maven Data & Cloud (bonus) Kafka, Hadoop, HDFS Cloud GCP ou Azure (apprécié)

Mission principale Concevoir, optimiser et maintenir des workflows complexes dans Alteryx afin de répondre aux besoins de transformation, d’automatisation et de fiabilisation des données au sein des équipes métiers et IT. L’expert Alteryx sera également chargé d’accompagner les utilisateurs dans l’adoption de la plateforme et la mise en place des bonnes pratiques. Responsabilités Analyser les besoins métiers et traduire les exigences en solutions dans Alteryx. Concevoir, développer et maintenir des workflows et macros complexes (préparation, transformation et automatisation des données). Optimiser la performance et la robustesse des processus existants. Mettre en place des standards et bonnes pratiques pour l’utilisation d’Alteryx au sein des équipes. Former et accompagner les utilisateurs (analystes, risk managers, contrôle de gestion, etc.). Participer à l’intégration d’Alteryx avec d’autres systèmes (bases de données, BI, cloud). Assurer la documentation et la traçabilité des workflows. Contribuer à la veille technologique autour des outils d’automatisation et de data preparation. Compétences techniques Maîtrise approfondie de Alteryx Designer et Alteryx Server . Excellentes connaissances en manipulation et modélisation de données. Bonne maîtrise du SQL (optimisation de requêtes, jointures complexes). Connaissance d’outils complémentaires : Tableau, Power BI, Python ou R (serait un plus). Compréhension des architectures data (ETL, API, entrepôts de données). Connaissance des environnements cloud (Azure, AWS ou GCP) appréciée. Compétences fonctionnelles Compréhension des activités et produits des marchés financiers (actions, taux, dérivés, change, etc.). Sensibilité aux problématiques de conformité, risque et reporting réglementaire. Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés : métiers, IT, data engineers, contrôleurs.

OPS / Intégrateur Production BI Objectif global : Piloter et sécuriser les évènements de production dans un environnement BI complexe. Contexte de la mission : Au sein du Pôle Applications du Datalab , le consultant interviendra en tant qu’ OPS / Intégrateur chargé des actions d’exploitation des applications BI existantes, sur des plateformes on-premise reposant sur un socle technique Linux/Unix/AIX, Oracle et Mainframe (Z/OS) . Le rôle est orienté RUN , avec une forte composante d’analyse, d’investigation et de maintenance corrective/évolutive. Le périmètre fonctionnel couvre l’ensemble des domaines du commerce (logistique, référentiel, ventes, achats, promotions, facturation, impayés, etc.), pour des enseignes alimentaires et non alimentaires. Missions principales : Analyser les incidents pour en comprendre la cause et déterminer la solution à appliquer. Faire évoluer les scripts SQL/Shell existants selon les besoins métiers. Comprendre et mettre en œuvre les implémentations techniques nécessaires. Travailler sous la responsabilité d’un ou plusieurs Responsables d’Application et/ou Data Engineers . Assurer la maintenance et le bon fonctionnement des traitements batch et des flux de données. Compétences techniques requises : Systèmes : Linux / Unix / AIX – Expert (impératif) Z/OS – Expert (impératif) Analyse / modification de JCL Manipulation de fichiers MVS Ordonnanceur : OPC (IBM Open Platform Communications) – Confirmé (impératif) Création, modification et troubleshooting de jobs Scripting & automatisation : Shell – Confirmé (impératif) Analyse et modification de scripts complexes Chargement / export de données (Oracle, dumps, fichiers plats, MVS) Échanges de fichiers via FTP/SFTP Bonus apprécié : Connaissances COBOL (analyse, build, déploiement de programmes) Compétences transverses : Forte capacité d’analyse et de compréhension de sujets métiers variés. Capacité à collaborer étroitement avec les équipes applicatives et data. Esprit de synthèse, rigueur et autonomie. Connaissances linguistiques : Français courant – Impératif Définition de rôle associée : Analyse des besoins et veille technologique : Étude des besoins, conseil technique, rédaction de cahiers des charges et appels d’offres, veille technologique. Mise en place et intégration : Conception, paramétrage, configuration, tests, validation technique, sécurité et fiabilité des systèmes. Exploitation : Diagnostic et traitement d’incidents, maintenance corrective, amélioration continue, documentation et transfert de compétences. Sécurité : Application des politiques de sauvegarde, archivage et plans de secours.

Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal , qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.). Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles , issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS. Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT. Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data , chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable. Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout , maintient le catalogue de données , définit et pilote les règles de qualité des données , et gère le backlog du produit data . Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance. Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue. Responsabilités clésVision et roadmap du produit data Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés. Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée. Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles. Besoins BI & analytique Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel). Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour. Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte : de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel), de la performance et de l’ergonomie, de la sécurité des données et des droits d’accès. Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs. Compréhension et documentation des flux de données Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal. Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI. Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance. Catalogue de données & modèle de données Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée : définition et signification métier, système source, classification (master data / transactionnelle), niveau de confidentialité, responsabilités (propriétaires métier et IT). S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue. Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données. Qualité des données & gouvernance Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité : KPI et seuils de qualité, règles de contrôle et de surveillance, processus de gestion des anomalies, rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade). Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction). Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data. Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data (nouvelles sources, tables, métriques, vues). Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation. Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs. Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications. Préparation des déploiements & support Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data : planification des chargements et migrations, coordination avec les équipes métiers, régionales et IT, validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production. Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes. CompétencesCompétences data & techniques Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données). Expérience en catalogage et documentation des données. Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données. Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus. Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent). Compétences produit & métier Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement. Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes. Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques. Soft skills Esprit analytique, rigueur et sens du détail. Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes. Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation. Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.

Dans le cadre de sa croissance sur les projets Data Platform & Cloud , Hextaem recherche un(e) Product Owner Plateforme Big Data pour piloter la conception, la mise en œuvre et l’évolution d’une plateforme data moderne basée sur AWS et Databricks . Le/la PO jouera un rôle clé à l’interface entre les équipes métiers, techniques et data, afin de valoriser les données de l’entreprise à travers une plateforme scalable, sécurisée et orientée usage . Missions principales 1. Vision produit & stratégie Data Platform Définir la vision produit et la roadmap de la plateforme Big Data . Identifier les besoins des équipes métiers, data scientists et data engineers. Prioriser les fonctionnalités selon la valeur business et la faisabilité technique. Maintenir et piloter le backlog produit (JIRA, Azure DevOps ou équivalent). 2. Pilotage et delivery Animer les cérémonies Agile (daily, sprint review, planning, rétrospective). Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité. Suivre l’avancement des développements et s’assurer de la qualité des livrables. Garantir la mise à disposition de datasets et services data fiables, documentés et performants. 3. Gouvernance et qualité de la donnée Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de data gouvernance (catalogue, qualité, sécurité). Superviser les flux de données dans Databricks (ingestion, transformation, exploitation). Assurer la cohérence des environnements (dev / recette / prod). 4. Évolution et innovation Identifier de nouveaux cas d’usage (IA, temps réel, RAG, data sharing). Proposer des améliorations continues en matière d’architecture et d’outils. Assurer une veille technologique active sur AWS, Databricks et les solutions Data/IA émergentes. Compétences techniques : Cloud & Big Data: AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Platform: Databricks (Delta Lake, PySpark, MLflow, Unity Catalog) Data Engineering & Modélisation: Connaissance de la modélisation data, data pipeline, orchestration (Airflow, ADF, etc.) Langages: Bonne compréhension de SQL et Python (lecture et validation de code) CI/CD & DevOps: Git, Terraform, Jenkins/GitHub Actions (notions) Outils de pilotage: JIRA, Confluence, Miro, Power BI/Tableau (lecture fonctionnelle)