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Bonjour à tous, notamment aux Senior Python Engineers orientés Data & Distributed Systems 🐍☁️ (AWS / Spark / Ray / Pandas / Performance) ⚠️ Seniorité de 8 ans minimum 🔎 Je cherche un Senior Software Engineer Python pour rejoindre un programme stratégique au sein d’un grand acteur de la finance quantitative, autour de la valorisation de données financières massives (tick data L3). Dans ce contexte très exigeant, l’objectif est de rendre exploitables des datasets ultra-volumineux pour des chercheurs, en construisant des solutions de feature engineering distribuées tout en conservant une expérience utilisateur simple type pandas. 💻 Ce que tu vas faire : - Traduire des workflows Python/pandas en traitements distribués (Spark, Ray…) - Optimiser des traitements sur des volumes massifs de données (performance, scalabilité) - Concevoir des abstractions simples pour les data scientists (UX orientée chercheurs) - Participer aux choix d’architecture (Spark / Ray / Iceberg…) - Travailler sur des datasets complexes (données temporelles, dépendances, déséquilibres) - Collaborer étroitement avec des équipes ML Platform et des chercheurs quant - Contribuer à une plateforme data scalable et industrialisée sur AWS 🎯 Stack & environnement : Python (expert) / Pandas / NumPy / Spark / Ray / AWS (S3, EMR, SageMaker) / Iceberg / Data Lake / Feature Engineering / HPC (bonus) / Kubernetes (EKS en réflexion) 📍 Mission : Paris 💰 TJM : Selon profil 📅 Démarrage : ASAP

Contexte de la mission Ce profil senior jouera un rôle stratégique et opérationnel en tant que pont entre l’ Intelligence Artificielle (IA) Fet et les Directions métiers , afin d’assurer une coordination efficace avec les Services Support concernés. Détection et Cadrage Accélérer l’identification des besoins métiers et repérer les opportunités de projets IA à forte valeur ajoutée, en vue de les relayer à l’ IA Factory . Acculturation Sensibiliser et former les Chefs de Projet (CP) et Product Owners (PO) des directions opérationnelles aux enjeux et aux capacités de l’IA. Accompagnement Opérationnel Soutenir et sécuriser le développement ainsi que le déploiement des solutions IA au sein des équipes concernées. Levée de Freins Identifier les obstacles à l’appropriation des outils IA par les utilisateurs finaux et proposer des plans d’action correctifs adaptés. Synergies et Collaboration Favoriser le développement de synergies efficaces entre l’ IA Factory et les directions opérationnelles afin de maximiser la performance collective. Production de Documents Rédiger des études d’opportunités, élaborer des schémas fonctionnels, concevoir des solutions technologiques, rédiger des cahiers des charges, et préparer des comptes rendus synthétiques.

📢 Data Engineer Scala Spark – Environnement Cloud (H/F) 🧩 Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) afin d’intervenir sur des sujets à forte volumétrie, autour de pipelines de données complexes et d’optimisation des traitements. Vous évoluerez dans un environnement technique exigeant, avec des enjeux de performance, scalabilité et qualité de la donnée. 🚀 Missions principales Développement de pipelines data en Scala / Spark (batch principalement) Optimisation des traitements et gestion de volumétries importantes Mise en place et amélioration des bonnes pratiques de développement Participation à l’architecture et aux choix techniques Collaboration avec les équipes métiers et techniques Contribution au mentoring et partage de connaissances 🧰 Stack technique Scala / Spark Maven Environnement Cloud (AWS ou Azure) Databricks (selon contexte) API HTTP Stack ELK (optionnel) ✅ Must have Solide expérience en Scala / Spark (batch) Maîtrise des optimisations Spark Expérience sur fortes volumétries de données Bonnes pratiques de développement (clean code, build, versioning) Expérience en environnement Cloud (AWS ou Azure) Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering ➕ Nice to have Expérience avec Databricks Développement d’ API HTTP Connaissance de la stack ELK Expérience en environnement multi-projets 🤝 Soft skills Esprit d’analyse et rigueur Autonomie et force de proposition Bon relationnel et esprit d’équipe Capacité à comprendre les enjeux métiers Sens des priorités et gestion des délais 🎓 Profil Formation Bac+3 à Bac+5 en informatique Anglais technique requis 8 ans d'expériences MINIMUM ! 📍 Modalités Télétravail partiel (jusqu’à 3 jours / semaine) Mission longue Démarrage : ASAP

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Automation & Data Ingénieur junior (H/F) à La Ciotat, France. Les missions attendues par le Cloud Automation & Data Ingénieur junior (H/F) : Automatiser l’intégralité des infrastructures Cloud et des services de données. Industrialiser les déploiements via des pratiques DevSecOps rigoureuses. Concevoir des architectures orientées données (Data Lakes, Streaming) hautement disponibles. Accompagner les équipes projets dans l’adoption des meilleures pratiques Cloud & Data. Responsabilités Principales 1. Automatisation & Infrastructure as Code (IaC) Concevoir et déployer des infrastructures via Terraform. Gérer le cycle de vie complet des ressources sur AWS. Automatiser les services Data (S3, Glue, Kinesis, etc.) et optimiser la performance des environnements. 2. DevSecOps & CI/CD Construire et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab, GitHub ou Jenkins). Intégrer nativement la sécurité (contrôles de conformité, scans de vulnérabilités). Automatiser les tests de qualité de données et la validation des schémas. 3. Platform Engineering & Architecture Data Développer des frameworks internes pour faciliter l'usage du Cloud (Serverless, Conteneurs). Mettre en œuvre des architectures orientées événements (Kinesis, Lambda). Assurer l'ingestion, le stockage et la fluidité des flux au sein du Data Lake. 4. Sécurité, Gouvernance & Conformité Piloter la gestion des identités et des accès (IAM) et le chiffrement (KMS). Appliquer les politiques de gouvernance : catalogage, traçabilité et rétention des données. Garantir l'auditabilité et le monitoring des données sensibles. Compétences Requises Cloud : Maîtrise approfondie d'AWS (Core services & Data stack). IaC : Expertise confirmée sur Terraform. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Data Engineering : ETL/ELT, modélisation de données, cycle de vie de la donnée. Développement : Python (avancé), Bash, SQL. Outils : Écosystème CI/CD, la connaissance de Snowflake est un plus significatif.

💼 À propos de l’entreprise Créée en 2008, Technology & Strategy est une société de conseil franco-allemande qui accompagne ses clients sur des projets d’engineering, de digital et de consulting. Avec plus de 3 500 collaborateurs , répartis dans 27 agences et plus de 10 pays , nous évoluons dans un environnement international 🌍 Ce qui fait notre force : Une expertise technique reconnue Des valeurs fortes : Respect, Partage, Initiative, Excellence Une vraie diversité avec plus de 45 nationalités Des équipes engagées, communicantes et solidaires Un accompagnement clair pour faire évoluer votre parcours Un environnement de travail certifié #HappyAtWork Des projets innovants, concrets et à impact 💼 À propos du poste – Data Engineer (H/F) – Strasbourg Dans le cadre de nouveaux projets data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre notre équipe strasbourgeoise et intervenir sur des projets dans le domaine bancaire . Vous évoluerez dans un contexte orienté data décisionnelle / BI , avec des enjeux forts autour de l’intégration, de la structuration et de la valorisation des données. 🛠️ Vos missions Concevoir, développer et maintenir des flux d’intégration de données ( ETL / ELT ) Intervenir sur des outils d’intégration, idéalement Semarchy xDI (ex-Stambia) Participer à la modélisation des systèmes décisionnels Travailler sur les bases de données et rédiger des requêtes SQL performantes Contribuer à l’alimentation et à l’exploitation des outils de Business Intelligence Collaborer étroitement avec les équipes data, BI et métiers Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données 🚀

Dans le cadre du renforcement de ses équipes data, notre client lance plusieurs initiatives stratégiques autour de la fiabilisation et de la valorisation de ses données . Vous interviendrez au cœur du système d’information, sur des sujets concrets à fort impact métier : alimentation des outils décisionnels optimisation des flux de données amélioration de la qualité et de la performance des traitements Ce poste offre une vision transverse des enjeux data et une réelle proximité avec les équipes métiers. À terme, une intégration directe chez le client (pré-embauche) est prévue. Vos missions : Intégré(e) à une équipe BI/Data, vous interviendrez sur : Le développement et la maintenance de flux ETL ( SSIS / Talend ) L’intégration et la transformation de données issues de multiples sources L’optimisation des traitements existants (performance, fiabilité) La supervision des flux et la gestion des incidents en production La collaboration avec les équipes métiers et les utilisateurs BI

Qui sommes-nous ? Anafi Consulting est un cabinet de conseil en transformation technologique et organisationnelle, basé à Paris. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets stratégiques autour du Cloud , de la Data , du DevOps et des plateformes IT , en combinant expertise technique, vision produit et accompagnement au changement. Votre rôle Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à l’adoption des offres technologiques, nous recherchons un(e) Customer Technology Advisor (Adopt Owner) . Vous serez au cœur de la relation entre les équipes métiers (clients internes) et les pôles technologiques , avec pour objectif de faciliter l’adoption, la compréhension et l’usage des solutions IT (Cloud, Data, plateformes, environnements conteneurisés et outillage DevOps). Votre rôle combine expertise technique, coordination produit et accompagnement des équipes . Vos missions principalesRelation & Pilotage Être le point de contact privilégié entre les entités clientes et les équipes technologiques. Collecter, qualifier et prioriser les besoins et irritants métiers . Piloter les demandes , leur suivi et leur traitement. Assurer la co-construction des offres avec les équipes produit. Faciliter l’alignement entre les besoins métiers et les capacités techniques des plateformes Cloud, Data et DevOps . Adoption & Acculturation Accompagner les équipes dans l’adoption des nouvelles offres et fonctionnalités. Animer des présentations, ateliers, webinars et sessions d’acculturation. Apporter un premier niveau de support technique et de conseil. Promouvoir les offres et faciliter leur appropriation. Sensibiliser les utilisateurs aux bonnes pratiques autour des plateformes OpenShift , des chaînes CI/CD Jenkins et des services Data/Cloud. Expertise & Innovation Participer à l’expérimentation de nouvelles technologies ( sandbox, POC ). Être référent sur les technologies Data, Cloud, conteneurisation, orchestration et bases de données . Contribuer aux roadmaps produits et aux décisions stratégiques (comités, arbitrages). Identifier les impacts techniques, organisationnels et métiers des évolutions. Contribuer à la promotion et à l’adoption de solutions basées sur OpenShift , Jenkins , architectures distribuées et services managés Cloud. Suivi & Qualité Suivre les indicateurs d’adoption et de performance des offres. Assurer la cohérence entre services délivrés et niveaux de service attendus . Remonter les dysfonctionnements et contribuer à l’amélioration continue. Participer à l’amélioration de l’expérience utilisateur sur les offres de plateformes, de déploiement et d’industrialisation. Environnement techniqueBig Data & NoSQL Data Lakehouse Cloudera Teradata MongoDB Bases de données PostgreSQL Oracle MySQL SQL Server Redis Cloud Public (GCP) BigQuery Firestore Conteneurisation, plateformes & DevOps OpenShift Kubernetes Docker Jenkins GitLab CI/CD / outils d’industrialisation API management, déploiement applicatif et automatisation Environnements techniques Data Streaming Architectures distribuées Plateformes applicatives et environnements conteneurisés

et Reporting dédié à la direction marketing d'ARVAL. Vous serez au cœur de la démarche de pilotage des activités marketing par la donnée. Vous avez pour mission de fournir les moyens de contrôler /analyser /piloter de l’activité du métier marketing au sein d'ARVAL. Vos activités principales consisteront à accompagner les métiers marketing - dans 29 pays - dans l’analyse de leurs besoins, à aider à implémenter et automatiser les solutions les mieux adaptées (tableaux de bord, extraction…), à leur fournir des recommandations et des analyses basées sur leurs données. Une connaissance en data management et notamment dans la mise en place de Data Lineage et de dictionnaire de données vous sera nécessaire. Vous devrez également avoir une expérience en pilotage transverse. Votre périmètre recouvre l’ensemble des données de l’activité d’Arval (3 CLS, Salesforce, Medallia, sites internets, espace client, etc) Les outils utilisés afin de répondre aux besoins de nos clients sont DATAIKU, SQL avancé, bases en Python, et TABLEAU. Les enjeux sur 2026 : • Reprendre et finaliser la Refonte des projets data marketing DMK • Securiser et stabiliser le run • Mise en place de nouveaux projets reportings/analytics clés pour le marketing (Campaign performance & optimization, connaissance client ex. CLV, tracking du parcours digital client, Cost per lead…) • Construire des modèles prédictifs/scorings simples • Automatiser le production de reportings mensuels pour direction Marketing • Documentation

Nous recherchons pour le compte de notre client grand-compte en finance, Senior Data Product Manager Contexte de la mission : Il s'agit d'un poste à la fois stratégique et hautement opérationnel, chargé de la mise en œuvre concrète et du déploiement de la plateforme de données en libre-service du Groupe, fondée sur les principes du Data Mesh. Le Senior Data Product Manager est responsable de la mise en œuvre pratique, de l'industrialisation et de l'adoption à l'échelle de l'entreprise de la plateforme dans l'ensemble des domaines d'activité. Ce poste requiert un profil orienté vers la construction et l'exécution, capable de définir la vision et de la traduire en une plateforme évolutive, de qualité production et utilisable à grande échelle. Mission Principale : Concevoir, construire, déployer et exploiter la plateforme Data Mesh du Groupe (appelée Group Data Platform - GDP) en tant que produit interne, en garantissant sa mise en œuvre technique, son adoption par l'entreprise, l'excellence opérationnelle et l'amélioration continue. Gestion de produit (axée sur l'utilisation) et amélioration continue Responsabilités : Identifier les besoins des utilisateurs et les exigences de la plateforme Définir la vision du produit et la feuille de route Mesurer l'utilisation et la création de valeur Améliorer l'expérience des développeurs et des utilisateurs Résultats attendus : Vision du produit et proposition de valeur Indicateurs clés de performance (KPI) de la plateforme et mesures d'adoption Boucles de retour d'information des utilisateurs et liste des améliorations à apporter Feuille de route pour l'amélioration de la plateforme Fourniture de la plateforme (responsabilité principale) Responsabilités : Définir les capacités de la plateforme (produits de données, pipelines, gouvernance, observabilité, accès en libre-service) Définir et faire respecter les normes techniques et les modèles d'architecture Prendre des décisions techniques concrètes et valider les solutions Livrables attendus : Comptes rendus des décisions d'architecture (ADR) Modèles d'architecture de référence et gabarits réutilisables Feuille de route des capacités de la plateforme Normes techniques de la plateforme Architecture et infrastructure cloud Responsabilités : Coordonner la conception et l'exploitation de l'architecture cloud et hybride en collaboration avec l'architecte de données du groupe Coordonner avec l'équipe de mise à disposition des données du groupe la mise en œuvre sur Amazon Web Services et Microsoft Azure Diriger l'intégration des systèmes sur site Veiller au respect des exigences en matière de sécurité et de conformité Résultats attendus : Plan directeur de l'architecture cloud (avec l'aide de l'architecte de données du groupe) Cadre de sécurité et de gestion des accès Gestion de la livraison et de l'exécution Responsabilités : Gérer le cycle de vie de la livraison de la plateforme Définir le backlog et le processus de hiérarchisation des priorités Gérer les versions et le déploiement en production Suivre les performances et la fiabilité Gérer les risques et les problèmes techniques Livrables attendus : Feuille de route de la plateforme (court / moyen / long terme) Backlog produit et cadre de priorisation Plan de lancement et processus de gestion des versions Tableaux de bord de suivi des livraisons SLA de la plateforme / indicateurs de fiabilité Déploiement et adoption par les domaines métier Responsabilités : Déployer la plateforme dans l'ensemble des domaines métier Permettre aux équipes métier de créer des produits de données Mettre en œuvre le modèle opérationnel Data Mesh Accompagner l'intégration et l'adoption Résoudre les difficultés opérationnelles liées à l'adoption Résultats attendus : Cadre et processus d'intégration des domaines métier Directives relatives au cycle de vie des produits de données Guides de mise en œuvre pour les domaines métier Indicateurs d'adoption et d'utilisation Supports de formation et documentation d'intégration Documentation, normalisation et gouvernance Responsabilités : Documenter les capacités et les processus de la plateforme Veiller au respect de la gouvernance fédérée des données computationnelles du groupe Résultats attendus : Référentiel de documentation de la plateforme Normes techniques et directives de mise en œuvre Cadre de gouvernance et de conformité Guides des meilleures pratiques Communication opérationnelle et rapports à la direction Responsabilités : Communiquer sur l'avancement et l'impact de la plateforme Fournir des rapports destinés à la direction Assurer la coordination entre les parties prenantes Livrables attendus : Tableau de bord du projet destiné à la direction Tableaux de bord sur les performances de la plateforme Présentations au comité de pilotage Suivi des décisions, des risques et des problèmes Promotion interne et évangélisation Responsabilités : Promouvoir la valeur de la plateforme au sein de l'organisation Soutenir les initiatives d'adoption en interne Développer la communauté autour de la plateforme Livrables attendus : Supports de communication internes relatifs à la plateforme Stratégie d'adoption et plan de déploiement Démonstrations de la plateforme et recueil de cas d'utilisation

BESOIN URGENT !!! Dans le cadre d’un projet de transformation data, notre client recherche un consultant data orienté BI et data engineering. Secteur immobilier. Missions Développement et maintenance de pipelines avec Azure Data Factory Modélisation de données pour les besoins analytiques Création de dashboards Power BI (DAX, performance) Amélioration de la qualité et des flux de données Participation à l’industrialisation (CI/CD, DevOps) Interaction avec les équipes métiers Profil recherché 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering / BI Très bonne maîtrise d’Azure Data Factory Bonne maîtrise de Power BI (modélisation, DAX) Connaissance des environnements DevOps Autonomie et bon relationnel

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Contexte Nous recherchons un(e) Expérimenté ou Senior Consultant Business Data Analyst pour analyser notre base client afin d’orienter les décisions stratégiques de l’entreprise. Vous jouerez un rôle clé dans l’étude de la connaissance client, et dans la propagation de celle-ci au sein de l’entreprise. Pour ce faire, vous devrez à la fois être doté d’une forte appétence métier, du bagage méthodologique et technologique adéquat. Missions Animer le recueil de besoins métiers, le challenger puis le cadrer afin de s’assurer que les prérequis au développement sont bien réunis Analyser le portefeuille clients (segmentation, comportements, valeur, churn, fidélisation) Concevoir et piloter des études ad hoc à visée stratégique sur nos clients directs et ceux recrutés via nos partenaires afin d’apporter à l’entreprise une vision globale de son portefeuille Identifier des opportunités de croissance, d’optimisation et de ciblage Formuler des recommandations actionnables aux équipes métiers et à la direction Restituer les travaux en s’adaptant à l’audience (chef de projet, CODIR, COMEX), en faisant preuve de vulgarisation et d’impact, en ayant une posture adaptée au travers de supports de qualité Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données utilisées Construire et maintenir des tableaux de bord Power BI orientés exécutif (KPI stratégiques, storylines, pages synthèse) et animer des revues de performance auprès du COMEX/CODIR Assurer la maintenance et la documentation des travaux réalisés

Vous avez pour mission de fournir les moyens de contrôler /analyser /piloter de l’activité du métier marketing au sein d'ARVAL. Vos activités principales consisteront à accompagner les métiers marketing - dans 29 pays - dans l’analyse de leurs besoins, à aider à implémenter et automatiser les solutions les mieux adaptées (tableaux de bord, extraction…), à leur fournir des recommandations et des analyses basées sur leurs données. Une connaissance en data management et notamment dans la mise en place de Data Lineage et de dictionnaire de données vous sera nécessaire. Vous devrez également avoir une expérience en pilotage transverse. Votre périmètre recouvre l’ensemble des données de l’activité d’Arval (3 CLS, Salesforce, Medallia, sites internets, espace client, etc) Les outils utilisés afin de répondre aux besoins de nos clients sont DATAIKU, SQL avancé, bases en Python, et TABLEAU. Les enjeux sur 2026 : • Reprendre et finaliser la Refonte des projets data marketing DMK • Securiser et stabiliser le run • Mise en place de nouveaux projets reportings/analytics clés pour le marketing (Campaign performance & optimization, connaissance client ex. CLV, tracking du parcours digital client, Cost per lead…) • Construire des modèles prédictifs/scorings simples • Automatiser le production de reportings mensuels pour direction Marketing • Documentation Vous travaillez au quotidien en anglais avec les collaborateurs de toutes les pays et directions du groupe Arval. Prestations demandées Réunions de cadrage avec les métiers afin de définir les règles de gestion : - Identification d'architecture et modélisation data - Construire des flows DATAIKU facilement maintenables (respect des normes de développement Arval) et documentés - Scénarisation des flows DATAIKU - Recettage des projets, correction de bugs - Mise en production - Analyses ad hocs - Maintenance du run - Analyses ad hocs - Sécuriser la cohérence des KPIs produits et la qualité des données exploitées - Communication auprès des métiers - Responsable de la relation Marketing avec l'IT

Dans le cadre de ses projets Big Data internes, notre client recherche un Consultant DataOps & Administrateur Hadoop confirmé , intégré à l’équipe BDP (Big Data Platform) . Le consultant interviendra sur le déploiement, l’industrialisation, l’exploitation et le maintien en condition opérationnelle de clusters Big Data personnalisés, basés sur la TOSIT Data Platform (TDP) , au service des projets data et métiers. 🎯 Rôle et responsabilités 1. Déploiement & industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via pipelines Jenkins Installation et configuration des composants Hadoop via Ansible Adaptation des architectures selon les besoins projets (sécurité, performance, capacité) Contribution aux pratiques CI/CD et Infrastructure as Code Déploiement et administration du TDP Manager Mise en place de Hue pour les environnements Datalab 2 . Administration avancée de la stack Hadoop / TDP Le consultant est responsable de l’installation, la configuration et l’exploitation de : Sécurité & identités : OpenLDAP Kerberos Ranger (politiques de sécurité) Stockage & calcul distribué : HDFS (baie Huawei) Hadoop (YARN, services core) Traitement & accès aux données : Spark Hive Services transverses : ZooKeeper PostgreSQL Responsabilités associées : Gestion des dépendances inter-services Cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité Résolution des incidents complexes 3. Provisionnement & automatisation des environnements Provisionnement de VM sous VMware Préparation des prérequis systèmes (OS, réseau, stockage) Automatisation via Ansible et scripts Bash Gestion des environnements DEV / RECETTE / PROD 4. Observabilité, supervision & anticipation Mise en œuvre et maintien de la stack d’observabilité : Prometheus Alertmanager Loki / Promtail Grafana Définition des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des clusters Hadoop Support aux équipes projets et utilisateurs Datalab Gestion des incidents, demandes d’évolution et correctifs Montées de version Suivi de capacité (CPU, RAM, stockage) Rédaction et mise à jour de la documentation technique 🤝 Interaction & posture attendue Participation active aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure Équipes projets data / métiers Référents sécurité Capacité à accompagner et conseiller les équipes dans l’usage de la plateforme Forte capacité de communication transverse 🧠 Compétences clés attendues Techniques Expertise Hadoop / Big Data on-prem Solide expérience DataOps / DevOps Maîtrise de : Jenkins, GitLab CI/CD, SonarQube Ansible, Bash VMware, Docker Stack d’observabilité (Prometheus, Grafana, Loki) Méthodologiques & soft skills : Rigueur et sens de la qualité Forte sensibilité aux enjeux de sécurité Capacité d’anticipation (supervision, performance, capacité) Autonomie et esprit d’équipe Aisance dans des environnements complexes et critiques ⚠️ Points de vigilance Forte interdépendance des composants Hadoop Exigences élevées en matière de sécurité (Kerberos, Ranger) Enjeux de performance et de disponibilité Nécessité d’une coordination transverse permanente

Nous recherchons un Data Analyst qualifié et orienté métier pour rejoindre notre équipe Data Fabric. Dans ce rôle, vous serez chargé de traduire les besoins métiers internes en spécifications fonctionnelles structurées, modèles analytiques, tableaux de bord pertinents et analyses exploitables, afin de soutenir la prise de décision basée sur la donnée au sein de l'organisation. Responsabilités principales Analyse des besoins métiers et compréhension des données Identifier et analyser les besoins des clients internes et les traduire en cas d'usage analytiques clairs et spécifications de reporting. Collaborer avec les parties prenantes métier pour comprendre les processus, KPI et flux de prise de décision, ainsi que la logique métier derrière les indicateurs demandés. Développer et maintenir une bonne compréhension des modèles de données de la plateforme, des domaines de données de référence (ex. Client, RH, Finance) et des produits de données préparés (curated). Accompagner les responsables de domaines de données et les demandeurs de projets dans la planification des modèles de données et des transformations, en s'assurant de la clarté des définitions avant l'implémentation technique. Valider les définitions des indicateurs et les règles métiers afin de garantir leur cohérence entre les différents domaines et rapports. Développement analytique et visualisation Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et rapports analytiques avec Power BI. Créer des modèles sémantiques et des mesures alignés avec les définitions métiers et les standards de gouvernance établis. Garantir que les tableaux de bord soient intuitifs, fiables et optimisés en performance. Améliorer en continu les visualisations et structures de reporting en fonction des retours des parties prenantes. Collaboration avec la plateforme Data Travailler étroitement avec les Data Engineers pour s'assurer que les transformations de données répondent à la logique métier et aux besoins de reporting. Fournir des retours sur la qualité des données, l'utilisabilité des modèles et les éventuelles lacunes dans les produits de données. Promouvoir des définitions cohérentes des KPI et de bonnes pratiques de documentation. Accompagner l'onboarding des nouveaux utilisateurs de la plateforme en leur fournissant des orientations sur les datasets disponibles et les capacités de reporting. Contribuer aux pratiques de gouvernance des données en documentant les définitions des indicateurs, la propriété des rapports et les règles d'utilisation.