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La mission consiste à contribuer à la conception, l'industrialisation, l'exploitation et l'évolution des plateformes et services Data. Le consultant interviendra aussi bien sur les projets DATA que sur les activités de RUN. Il devra être capable de travailler dans un environnement technique large, sans nécessairement être expert sur chaque technologie, mais avec une bonne culture Data / Big Data / DevOps / Cloud. Une forte capacité d'autonomie, de curiosité et de proposition est attendue afin d'accompagner les équipes dans leurs choix techniques et leur évolution. MISSIONS PRINCIPALESParticiper aux projets Data et aux activités de RUN. Concevoir et faire évoluer les solutions Data Engineering. Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements et infrastructures. Développer et maintenir les pipelines CI/CD. Participer à la gestion et à l'exploitation des environnements Docker / Kubernetes. Automatiser les opérations à l'aide d'Ansible et/ou Terraform. Intervenir sur les bases de données SQL Server, PostgreSQL et MongoDB. Participer à l'exploitation et à l'évolution des environnements Big Data. Contribuer aux sujets Cloud public AWS / GCP. Participer à la supervision et à l'observabilité des plateformes. Analyser les problématiques de production et contribuer à leur résolution. Proposer des améliorations techniques et opérationnelles. Challenger l'existant et orienter les choix techniques lorsque nécessaire. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, infrastructure et projets.

Contexte Profil : Ingénieur de développement ou analyse programmation en environnement Big Data Niveau : Niveau 3 – plus de 6 ans d'expérience La mission porte sur la contribution au développement des évolutions de l'application Datalake, dans le cadre des projets en cours. 1 profil est recherché : Ingénieur de développement ou analyse programmation en environnement Big Data. Missions Contribution à la conception : Analyser les spécifications fonctionnelles fournies par la maîtrise d'ouvrage ; Analyser et formaliser les impacts applicatifs. Prise en charge des développements : Rédiger les spécifications techniques ; Collaborer avec les autres développeurs de l'équipe ; Réaliser les développements en Spark / Scala et/ou Java ; Réaliser les tests et les livraisons. Le consultant assurera également : Le suivi des anomalies ; Le support en cas d'incidents ; La coordination avec la direction technique Compétences comportementales Esprit d'équipe, compte tenu des nombreuses interactions avec les différentes entités de l'hébergeur et les équipes ; Engagement important, les projets Data étant soumis à de fortes attentes des clients .

Objectif principal de la mission / enjeu : Garantir que les données d'ingénierie soient structurées, gouvernées et utilisées comme un actif stratégique afin de permettre un fil numérique évolutif et de soutenir la transformation Manufacturing Engineering. Missions attendues détaillées : • Traduire la stratégie de données dans le contexte Manufacturing Engineering et prioriser les domaines de données clés : projet, système qualité, process et données industrielles, données métier d'ingénierie. • Structurer et standardiser les données d'ingénierie : modèles de données, relations, conventions de nommage, classification et cycle de vie créer / utiliser / mettre à jour / archiver. • Définir le fil numérique et les flux de données sur le cycle de vie de l'ingénierie, en garantissant la traçabilité de bout en bout et la réduction des silos. • Définir des règles simples de gouvernance et d'usage : lieux de stockage, structuration, responsabilité par domaine, attentes de qualité des données. • Faire évoluer les données vers une logique de produit : produits de données, actifs réutilisables, données découvrables, réutilisables et porteuses de valeur. • Contribuer aux décisions d'architecture données et outils : data lake, plateformes, intégrations, cohérence outils / modèles / usages. • Piloter l'alignement transverse afin de construire des fondations solides pour le fil numérique, jumeau numérique, IA et Analytics. Compétences techniques / outils à maîtriser : • Data management, data gouvernance, data modeling et data lifecycle management. • Architecture des données : data lake, plateformes de données, intégrations, interopérabilité outils. • Digital thread, digital twin, IA / Analytics appliqués à l'ingénierie. • Compréhension des outils et applications d'ingénierie et des modèles de données associés. • Capacité à formaliser des standards, conventions de nommage, classifications et règles d'usage simples Compétences fonctionnelles requises : • Bonne compréhension du Manufacturing Engineering, des processus d'ingénierie et de la transformation Manufacturing Engineering. • Capacité à décliner la stratégie de données DOMF dans le contexte Manufacturing Engineering. • Maîtrise des enjeux données projet, qualité, process / industriel et données métier d'ingénierie. • Capacité à relier la structuration des données à la décision, à la performance et à la création de valeur Compétences comportementales : • Leadership transverse et capacité d'alignement entre métiers, IT / Digital et initiatives I4.0. • Autonomie élevée, capacité à structurer une démarche, prioriser et définir des jalons. • Pédagogie et pragmatisme pour favoriser l'adoption de règles simples par les ingénieurs. • Esprit de synthèse, orientation valeur, capacité à influencer sans lien hiérarchique Présence souhaitée : hybride, à confirmer selon organisation de la mission. Langue et niveau :Français courant ; anglais professionnel recommandé pour échanges avec équipes globales.

Notre client, acteur majeur de son secteur, est à la recherche de son futur IA Engineer / Data Engineer IA (H/F) pour son site de Blagnac, dans le cadre du développement et de la structuration de sa stratégie Intelligence Artificielle. Les initiatives IA sont encore en phase de construction, offrant à ce poste une forte visibilité et l'opportunité de contribuer activement aux orientations futures. Vos missions Intégré à la DSI et en interaction avec les équipes métiers, vous devrez : Assurer une veille active sur les innovations et usages liés à l'Intelligence Artificielle. Identifier et qualifier les opportunités d'utilisation de l'IA au sein des différents métiers. Accompagner les équipes dans l'expérimentation de nouveaux cas d'usage. Participer à la conception et au déploiement de solutions basées sur l'IA. Contribuer à l'industrialisation des initiatives validées. Participer à la structuration des bonnes pratiques et de la gouvernance IA. Faciliter l'adoption des nouveaux outils et usages auprès des utilisateurs. Compétences techniques attendues Connaissances en Data Engineering et/ou IA Engineering. Notions ou premières expériences sur les technologies IA générative. Traitement et valorisation de la donnée. Culture Cloud et plateformes data modernes. Microsoft Fabric apprécié. Connaissances des environnements Microsoft. Intérêt pour l'automatisation et l'industrialisation des usages data et IA

La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer dans le cadre d'un projet de bascule vers une architecture Data Lakehouse autour de Snowflake pour un acteur du secteur transport. Le consultant participera à l'évolution d'un DataHub existant vers un modèle cible Lakehouse, avec la mise en place de nouvelles zones data telles que Landing Zone, Data Lake, Datamarts et Data Products. Il contribuera à la migration des flux existants, à l'industrialisation des pipelines, au décommissionnement progressif de Talend, ainsi qu'aux développements liés aux demandes évolutives sur le périmètre data existant.

Nous recherchons un(e) Business Analyst / Testeur confirmé(e) pour rejoindre une équipe agile au sein d'un grand groupe international. Vous intégrerez une équipe intervenant sur des applications digitales à fort enjeu, utilisées à l'international pour piloter et superviser un vaste parc d'équipements connectés. Le poste est majoritairement orienté QA / Testing, avec une forte dimension d'automatisation, d'analyse fonctionnelle et d'amélioration continue. 🎯 Vos missions Maintenir et exécuter les plans de tests afin de garantir la qualité des fonctionnalités développées Concevoir et automatiser les tests avec Cypress et Xray Analyser les anomalies et réaliser des diagnostics techniques Rédiger et maintenir la documentation des exigences fonctionnelles et techniques Participer à la définition, à l'analyse et à la priorisation du backlog avec le Product Owner Assurer le support de niveau 2 sur le périmètre fonctionnel Participer aux cérémonies et à la dynamique d'une équipe Agile Scrum Contribuer à l'amélioration continue des pratiques QA, notamment grâce à l'utilisation de l'IA pour optimiser la qualité et la productivité Échanger régulièrement avec des équipes et filiales internationales

Infotel, ESN spécialisée dans les technologies de l'information, recherche pour l'un de ses clients un Lead Developer Senior / Référent Technique AWS pour accompagner ses équipes sur des sujets à forts enjeux techniques. Votre missionEn tant que Lead Developer Senior / Référent Technique, vous intervenez sur des environnements distribués et cloud, avec un rôle à la fois technique et transverse. Vous êtes notamment amené(e) à : Concevoir et faire évoluer des architectures événementielles (Event-Driven Architecture) ; Concevoir, développer et industrialiser des API REST ; Intervenir sur des systèmes distribués et des problématiques d'intégration complexes ; Garantir la résilience des applications : gestion des erreurs, timeouts, mécanismes de reprise et tolérance aux pannes ; Accompagner les choix et bonnes pratiques d'architecture technique ; Veiller aux enjeux de sécurité Cloud, notamment autour de l'IAM, des secrets et des réseaux ; Mettre en place et exploiter les bonnes pratiques d'observabilité : logs, métriques, alertes ; Être un véritable référent technique auprès des équipes de développement.

Environnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud. Contexte de la mission Notre client recherche un Ingénieur Cloud Azure alliant une solide expertise infrastructure Azure PaaS et un vrai bagage développeur, avec de très bonnes compétences en Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra dans un environnement full Azure pour concevoir, développer et industrialiser des solutions IA intégrées aux services Cloud, en collaboration étroite avec les équipes techniques. Ce que vous ferez • Concevoir et déployer des solutions basées sur Azure OpenAI et Copilot intégrées aux applications et services Azure • Mettre en place et opérer des pipelines Azure Machine Learning (MLOps) pour l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles • Développer des composants applicatifs en Python et .NET Core pour exposer et consommer les services IA • Déployer et automatiser l'infrastructure Azure PaaS via Terraform, Bicep ou ARM (Web Apps, Function Apps, Container Apps, Azure ML Workspace...) • Construire et optimiser les pipelines CI/CD sous Azure DevOps pour les workloads applicatifs et IA • Garantir la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des solutions via Entra ID, RBAC, Azure Policy Stack technique Azure OpenAI • Copilot Studio • Azure Machine Learning • Azure PaaS • Web Apps • Function Apps • Container Apps • Python • .NET Core • Terraform • Bicep / ARM • Azure DevOps • CI/CD • Entra ID • Key Vault • Managed Identity Profil recherché • Très bonnes compétences en IA sur Azure : Azure OpenAI, Copilot, Azure ML — vous avez déjà mis en production des solutions IA dans un contexte Cloud • Solide bagage développeur en Python et .NET Core — vous lisez, comprenez et produisez du code • Expertise Azure PaaS et IaC : vous savez décrire et déployer des services applicatifs via Terraform, Bicep ou ARM • Autonomie totale, force de proposition, capable de travailler avec des équipes dev et des architectes • Bonne communication : vous savez expliquer des concepts IA et Cloud à des profils variés Le test en une phrase "On te parle d'intégrer Azure OpenAI dans une Web App .NET Core, de déployer le tout via Terraform et de monitorer le modèle avec Azure ML" — si tu sais exactement de quoi il s'agit, cette mission est pour toi. Environnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud.

Missions : -Administration & Administration Databricks : Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du CoE. -Standards & Industrialisation : Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. -Accompagnement & Enablement : Accompagner les équipes métiers et Data dans l'adoption de l'écosystème Databricks et leur conformité avec les politiques groupe. -Delivery : Contribuer directement à la conception et la réalisation de use cases stratégiques portés par les différentes entités. -Veille & Innovation : Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités Databricks et outils partenaires pour améliorer la plateforme. Télétravail : 3 jours par semaine (2 jours sur site).

Raison d'être du poste : Le Head of Data pilote la transformation data de l'organisation. L'équipe data est constitué de 3 Data Product Manager, 1 data eng et un principal data eng. Il assure l'interface stratégique entre les différentes directions métier et l'équipe technique data, en animant à la fois la roadmap macro de transformation (portée par les enjeux métier des différentes directions) et la roadmap technique de la data platform. Il garantit que la plateforme data devienne un socle capable d'alimenter en données fiables les autres outils et usages de l'entreprise, tout en fédérant les parties prenantes autour d'une vision commune. Finalités et Résultats Attendus : 1. Pilotage de la transformation data Construire et animer la roadmap macro de transformation data en lien avec les différentes directions (chacune portant ses propres enjeux et priorités), arbitrer les priorités, sécuriser les sponsors métier et rendre compte de l'avancement au comité de direction. 2. Animation de la roadmap technique de la data platform Définir et piloter la roadmap technique de la data platform, en particulier les chantiers permettant à la plateforme d'exposer et d'envoyer des données vers les autres outils de l'écosystème (BI, applicatifs métier, outils tiers), via des flux d'intégration fiables et documentés. Prévoir l'arrivée de l'IA pour alimenter les usages 3. Architecture et interopérabilité Garantir l'architecture cible de la plateforme (ingestion, stockage, transformation, exposition), définir les standards d'intégration (API, connecteurs, flux) permettant la diffusion des données vers les systèmes consommateurs, et arbitrer les choix technologiques avec les équipes techniques. 4. Gouvernance et qualité des données Mettre en place la gouvernance data (propriété des données, sécurité des accès, qualité, conformité), animer les instances pour maintenir et trancher les decisions et s'assurer de la fiabilité des données diffusées vers les outils cibles. 5. Fédération et accompagnement des parties prenantes Animer la communauté des sponsors et relais métier des différentes directions, vulgariser les enjeux techniques auprès des directions, et accompagner la montée en compétence des équipes sur les usages data. 6. Pilotage d'équipe et de la delivery Encadrer ou coordonner les équipes techniques (internes et/ou prestataires) en charge de la construction et de l'exploitation de la data platform, et suivre l'avancement des chantiers techniques. Les conditions 📍 Lille 🏢 Présentiel requis durant les 4 premiers mois, puis possibilité de 2 jours de télétravail par semaine. Un poste à forte dimension stratégique et transverse, destiné à un profil senior souhaitant prendre de la hauteur et porter pleinement les enjeux Data et Transformation de l'entreprise.

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Vos principales missions consisteront à : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données

Contexte Le client est un établissement dont le système d'information est majoritairement hébergé en interne : il dispose de son propre datacenter et de sa propre infrastructure. Sa DSI souhaite mettre en place une démarche de refacturation à destination de ses clients internes, ce qui suppose au préalable de savoir mesurer précisément ce que produit et ce que consomme cette infrastructure. Le poste est rattaché à l'équipe Chefferie de Projet Production (CPP), au sein de la division Infrastructures et Services d'Exploitation (ISE) du département des Systèmes d'Information. Le client engage par ailleurs l'intégration d'un cloud (Azure). Le titulaire du poste étendra progressivement les pratiques FinOps à ces environnements, avec pour objectif final de fournir les éléments économiques permettant d'arbitrer, application par application, entre hébergement interne et hébergement cloud. Poste en CDI Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. / Ouvert aux freelances Missions principales Capacité — Construire et maintenir les rapports de capacité de l'infrastructure (calcul, stockage, réseau, mémoire), à partir des données transmises par les équipes en charge des infrastructures. Objectif : disposer d'une vision fiable de l'offre disponible et de son taux d'utilisation. Consommation — Mettre en place les rapports de consommation des ressources techniques par client interne, et si possible par application, à partir des données transmises par les équipes techniques. Ce chantier suppose de définir, documenter et faire valider les clés de répartition des coûts mutualisés (socle, réseau, licences, datacenter) : c'est la brique fondatrice de la refacturation. Prévision — Produire les rapports prévisionnels de consommation, afin d'anticiper les besoins de capacité plutôt que de les subir, et d'aligner les achats sur une trajectoire connue. Obsolescence et budget — Établir les rapports de gestion de l'obsolescence de l'infrastructure, alimentant les trajectoires techniques et le plan pluriannuel d'investissement. Catalogue et tarification — Formaliser le catalogue des services d'infrastructure et la grille tarifaire interne associée (coût unitaire par vCPU, Go de stockage, machine virtuelle), puis accompagner les clients internes dans son appropriation. FinOps cloud — Déployer les pratiques de gestion des ressources cloud au fil de l'adoption d'Azure et de Bleu : politique de tagging, suivi budgétaire et alerting, rightsizing, optimisation des engagements de capacité. Business case Move to Cloud — Construire le modèle de comparaison économique on-premise / cloud permettant à la DSI d'objectiver sa stratégie d'hébergement et ses décisions de migration. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

Pour renforcer une équipe Data et travailler dans un contexte de création d'un "socle" / d'une "brique" data entre les applications métier et les différentes plateformes de consultation des données) ; nous recherchons un Data Engineer (ingestion et transformation de données). Parmi les activités : - Configurer les bases de données, avec stratégie de retention et classification - Documenter - Ingérer des données depuis les sources (via base de données ou API) - Modéliser les objets - transformer les objets - Reprise de l'historique des données - Stratégie de qualité et rejet/quarantaine

Nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) / Senior, disposant d'une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP), pour rejoindre une nouvelle équipe dédiée aux données clients et marketing. L'équipe intervient sur différents systèmes sources, sur une plateforme Data centralisant et valorisant les données, ainsi que sur un service dédié à la personnalisation des parcours et expériences clients. L'objectif du projet est de construire une plateforme permettant de fournir aux modèles de Machine Learning des données de personnalisation fiables, pertinentes et facilement exploitables. Dans un premier temps, vous interviendrez sur l'amélioration et la fiabilisation des données provenant de différentes sources de tracking et de données commerciales. Vous participerez ensuite au développement de la plateforme Data centrale du projet. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources. Participer à la conception et à l'évolution de la Data Platform. Contribuer au développement d'un service de contexte et personnalisation client. Préparer et enrichir les données destinées aux modèles de Machine Learning. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la conception des architectures et flux Data. Mettre en place des contrôles et bonnes pratiques de Data Quality. Collaborer avec les équipes Data, ML, Marketing et les équipes techniques. Participer aux tests, à la documentation et au déploiement des solutions. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture et des processus Data.