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QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Notre client, leader mondial de l’énergie bas carbone et des services, s’appuie sur sa Business Unit Supply & Energy Management (S&EM) pour fournir une énergie fiable, durable et accessible. Dans le cadre de sa stratégie de décarbonation, il joue un rôle clé dans la gestion et L’équipe Renewable Energy Systems IS (RES IS) développe des outils critiques pour exploiter et piloter les actifs “verts”, avec un fort accent sur la collecte et l’analyse des données issues des centrales éoliennes et solaires. En rejoignant cette équipe composée de Business Analysts, Architectes SI, Développeurs et Data Analysts, vous contribuerez directement à : · l’optimisation des actifs renouvelables. · l’optimisation des actifs énergétiques · les stratégies de trading · l’intégration des énergies renouvelables

Développeur Python (H/F) 📍 Localisation : Lille 📄 Type de contrat : CDI 💰 Rémunération : 34-46K Selon profil 🚀 Contexte Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Développeur(se) Python disposant de solides compétences en DevOps et d’un intérêt marqué pour la data et/ou l’intelligence artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à forte valeur ajoutée, mêlant développement, automatisation et exploitation de données. 🎯 Vos missions Concevoir, développer et maintenir des applications en Python Participer à la mise en place et à l’évolution des architectures techniques (CI/CD, cloud, conteneurisation) Automatiser les processus de déploiement et d’exploitation Collaborer avec les équipes data pour intégrer des modèles analytiques ou d’IA dans les applications Assurer la qualité du code (tests, revues, bonnes pratiques) Participer à la veille technologique (Python, DevOps, data, IA)

Data Analyst Lead – Gouvernance & Conception Data Objectif global Renforcer l’expertise en analyse, conception et gouvernance des données au sein d’un DataLab, dans un contexte grande distribution multi-enseignes et multi-métiers. Livrables : - Expertise analytique et conception de solutions data - Contribution à la structuration des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst - Participation à la Data Authority - Contribution au modèle de données commun Contexte de la mission : - Mission au sein d’un DataLab, rattachée à l’équipe Gouvernance des données. Environnement : - Grande Distribution - Multi-enseignes - Multi-métiers Enjeux forts de performance, qualité des données, modélisation et usages analytiques à grande échelle ⚠️ La connaissance opérationnelle de la Grande Distribution est impérative. Objectifs - Apporter une expertise avancée en data analyse et en conception de solutions data - Contribuer à la montée en compétence des Data Analysts - Accompagner les équipes produits et projets sur des problématiques analytiques complexes - Animer la communauté Data - Coanimer la Data Authority et les ateliers de gouvernance Missions principales : - Expertise en analyse de données et conception de solutions orientées data - Support avancé aux équipes produits / projets (indicateurs complexes, modélisation, cohérence des solutions) - Structuration et alignement des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst (ateliers, bonnes pratiques, REX) - Contribution et évolution du modèle de données commun - Coanimation des instances de gouvernance Data Compétences techniques attendues : Impératif : Connaissance confirmée de la Grande Distribution Enjeux business KPI clés : ventes, marge, stock, approvisionnement, performance magasin Usages métiers de la donnée Important Modélisation des données (confirmé) Analyse de données (confirmé) Conception de solutions data (confirmé) Stack & Environnement technique Big Data : - SQL - Databricks - Scala - Python Environnement Azure BI / Reporting : - Power BI - MicroStrategy Modélisation : - PowerDesigner Gouvernance & Qualité : - DataGalaxy - SODA (Data Quality / Observability) Méthodologie & outils : - SAFe (Agilité à l’échelle) - Jira Profil recherché - Data Analyst Senior / Lead - Forte capacité à challenger les solutions - Vision transverse et structurante - Capacité à fédérer une communauté - Aisance en animation d’ateliers - Posture d’expert référent

Mission En qualité de développeur python / Data Engineer, votre rôle et vos missions consistent à : * Participer à la conception/développement sur le projet Portfolio Clarity pour NIM (python sur lambdas AWS) * Réaliser les tests unitaires et d'intégration * Revue du code et amélioration de l'architecture applicative existante * Documenter les réalisations * Intégrer les développements à la chaine de CI/CD La bonne réalisation de la prestation exige les compétences suivantes : * Maitrise des développements et lntégration python * Connaissance et utilisation des outils de développements (Visual Studio Code ou autre IDE) * Connaissance et utilisation des outils d'intégration et de tests continus (Bitucket/git, Jenkins, junit, XLDeploy, XLRelease) * Connaissance et utilisation des outils collaboratifs (Confluence, Jira) Compétences personnelles : • Appétence technique • Structuré, bon esprit d’équipe, autonomie, curiosité • Capacité d’écoute, de synthèse. * Anglais professionnel

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : La plateforme ESG Data Manager permet de monitorer des produits financiers suivantes des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance. Les données sont intégrées dans GM DWH (base Oracle Exadata). Intégration de données ESG de fournisseurs externes (fichiers, APIs) Calculs d'indicateurs dérivés de ces données Diffusion des données à d'autres systèmes internes De formation école d'ingénieur ou ayant un niveau équivalent à un Master 2, nous recherchons quelqu'un de curieux, dynamique, et force de proposition.

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez nous ! Dans le cadre du renforcement d’une Cloud Platform transverse , nous recherchons un Cloud Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets stratégiques à forte criticité . L’équipe conçoit et opère des environnements Cloud sécurisés, industrialisés et scalables, avec un fort enjeu autour de la Landing Zone, des APIs internes et de l’automatisation des déploiements . Ce que vous ferez : Développement d’APIs Cloud Concevoir et développer des APIs internes ( FastAPI / Flask ) Structurer les APIs (OpenAPI, versionning, documentation) Garantir la maintenabilité et la robustesse Sécurité & gouvernance Mettre en œuvre : Authentification ( OIDC ) Gestion des accès ( RBAC ) Sécurisation des flux (rate limiting, validation) Gérer les secrets et la configuration sécurisée Automatisation & CI/CD Déployer via pipelines GitLab CI/CD (GitOps) Conteneuriser les applications ( Docker ) Industrialiser les workflows de build / test / release Infrastructure & Cloud Engineering Provisionner et orchestrer via Terraform Intégrer avec : DNS Load balancers / proxies (NGINX, HAProxy, Envoy…) Stockage Cloud Gestion des secrets Observabilité & fiabilité Mettre en place : Logs centralisés Monitoring / métriques Tracing Définir : SLI / SLO alerting runbooks Qualité & industrialisation Implémenter : tests unitaires / intégration / charge Garantir : résilience rollback maîtrisé Documenter : standards templates bonnes pratiques

Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation d’une solution IA innovante, un grand acteur des télécommunications renforce ses équipes Data. Suite à la mise en production d’une solution de relation client basée sur de l’IA Speech-to-Speech , le client déploie cette technologie sur plusieurs canaux digitaux à grande échelle. 👉 Nous recherchons plusieurs Data Scientists pour accompagner cette montée en charge. 🎯 Vos missions Vous interviendrez sur deux axes clés : 🔍 1. Monitoring & amélioration continue Suivi des performances des modèles en production Analyse des dérives et optimisation continue Mise en place d’indicateurs de qualité et de fiabilité 🧪 2. TestOps & industrialisation IA Conception d’une Test Case Factory automatisée Génération de scénarios de tests via des approches Data Science Validation des nouvelles versions des modèles IA Mise en place de stratégies de tests robustes pour garantir la qualité en production ✔️ Expérience requise : Expérience en NLP / LLM / Agentique (obligatoire pour profils expérimentés) Bonne compréhension des systèmes IA en production Expérience sur des problématiques liées au traitement du texte 🛠️ Compétences techniques Data Science (Python, ML, DL) NLP (Natural Language Processing) LLM (Large Language Models) Mise en production & monitoring de modèles Expérience en automatisation de tests (idéalement TestOps IA) 📍 Contexte Secteur : Télécommunications Projet : Déploiement à grande échelle d’une solution IA conversationnelle Environnement : Innovant, orienté industrialisation et passage à l’échelle

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Tech Lead Data — Snowflake H/F Description de la mission: Offre de mission – Tech Lead Data — Snowflake Contexte de la mission Notre client, dans le cadre de sa transformation numérique, engage en 2026 un programme stratégique de refonte complète de sa Data Platform, avec Snowflake comme technologie cible retenue à l’issue d’un benchmark approfondi. Le planning communiqué est ferme et non négociable : • Q2 2026 : bootstrap de la Data Platform Snowflake et de l’usine logicielle Data • Q2 2026 : démarrage de la migration des stacks legacy • Fin 2026 : migration complète Le contexte est celui d’un groupe très décentralisé, avec une forte hétérogénéité des sources de données (plus de 50 instances ERP de type JD Edwards, stacks Oracle, GCP, Azure Databricks) et une ambition claire : générer de la valeur business plutôt que faire de la technique pour la technique. Périmètre de la mission 1. Bootstrap de la Data Platform Snowflake • Définir et implémenter l’architecture générale de la plateforme Data : ingestion, transformation, stockage, exposition • Structurer l’environnement Snowflake : databases, schemas, RBAC, sécurité et accès • Mettre en place des pipelines d’ingestion différentielle (CDC) depuis les sources legacy : Oracle, GCP, Azure Databricks, JD Edwards • Garantir la qualité des données dès l’ingestion, dans un contexte où les pipelines historiques sont en full load sans logique différentielle 2. Bootstrap de l’usine logicielle Data • Définir et imposer les standards de développement Data Engineering : homogénéité, reproductibilité, lisibilité • Mettre en place les bonnes pratiques : tests, CI/CD, versioning, documentation, naming conventions • Structurer la factory Data pour permettre la montée en autonomie des équipes internes • Accompagner les équipes dans l’adoption des pratiques 3. Pilotage de la migration • Coordonner la migration des usages legacy vers la nouvelle stack Snowflake • Arbitrer en continu entre développements sur le legacy et avancement sur la nouvelle stack • Être le référent technique principal vis-à-vis des parties prenantes IT et métier • Assurer le reporting auprès de la DSI Stack technique • Data Warehouse : Snowflake • Sources legacy : Oracle, GCP, Azure Databricks, JD Edwards (50+ instances) • Transformation : dbt ou équivalent • Orchestration : Apache Airflow ou équivalent • Langages : SQL avancé, Python • CI/CD et DevOps : à mettre en place • Data Quality : à définir et implémenter Compétences requises Indispensables • Snowflake : maîtrise avancée, incluant architecture, RBAC, Snowpipe, Snowpark, optimisation des coûts et des requêtes • Data Engineering : conception de pipelines différentiels, architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold) • Migration de stacks Data : expérience avérée sur des projets de migration multi-sources vers un Data Warehouse cloud • Leadership technique : capacité à bootstrapper une plateforme from scratch, sans architecture existante • Bonnes pratiques : CI/CD, tests, documentation, standards de code • SQL avancé, Python Appréciées • Expérience sur un ERP multi-instances • Outils de Data Quality • Expérience en environnement industriel ou Life Sciences / Pharma • Connaissance de GCP et/ou Azure Databricks dans un contexte de migration Profil recherché • Expérience totale : 8 à 12 ans • Expérience Snowflake : 3 ans minimum avec projets significatifs • Expérience Tech Lead Data : 3 ans minimum • Expérience de migration de stack : indispensable • Anglais : professionnel courant • Localisation : région Nouvelle-Aquitaine ou mobilité

Pour le compte d’un acteur majeur du secteur bancaire , nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en risque de crédit afin de renforcer les équipes risques dans un contexte de transformation data et réglementaire. Vous interviendrez sur des problématiques à fort enjeu business et réglementaire (pilotage du risque, modélisation, reporting prudentiel) en lien étroit avec les équipes Risk, Finance et IT. Description de la mission En tant que Data Analyst Risque de Crédit , vos principales responsabilités seront : Analyse et exploitation de données liées au risque de crédit (portefeuilles, défauts, provisions, notations internes) Conception et maintenance d’indicateurs de pilotage du risque (PD, LGD, EAD, coût du risque, etc.) Contribution aux travaux réglementaires et prudentiels (IFRS 9, stress tests, reporting risques) Développement et optimisation de traitements de données en Python et SQL Participation à l’industrialisation des analyses et à l’amélioration continue des outils data Collaboration avec les équipes Risk Management , Finance et IT

Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Développeur Data pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. Au quotidien, tu vas : Participer à la migration des rapports Power BI Transformer les flux existants (SSIS) vers des solutions modernes sur GCP Développer et orchestrer les pipelines de données avec Python, dbt et Composer Assurer la fiabilité, la performance et la stabilité des traitements Travailler en lien étroit avec les équipes métiers pour bien comprendre les besoins Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et de la delivery data

Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Développeur Data pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. Au quotidien, tu vas : Participer à la migration des rapports Power BI Transformer les flux existants (SSIS) vers des solutions modernes sur GCP Développer et orchestrer les pipelines de données avec Python, dbt et Composer Assurer la fiabilité, la performance et la stabilité des traitements Travailler en lien étroit avec les équipes métiers pour bien comprendre les besoins Contribuer à l’amélioration continue des pratiques et de la delivery data

Nous recherchons un Data Engineer Azure/Databricks expérimenté pour renforcer une équipe Data internationale, dans un environnement technique moderne et structuré. 🎯 Contexte de la mission : La plateforme Data est actuellement basée sur Azure Synapse (Dedicated SQL Pool) , Databricks et dbt , avec des processus CI/CD gérés via Azure DevOps . La mission s’inscrit dans une logique d’industrialisation, de bonnes pratiques et de qualité documentaire. Le client est train d'abandonner Synapse pour migrer sur Databricks. ⚙️ Vos missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure. Intervenir sur les traitements Data Engineering en SQL et Python . Contribuer à la modélisation et à l’exposition des données pour Power BI (DAX). Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques Data Engineering (qualité, performance, sécurité). Documenter les architectures, flux et développements. Collaborer avec une équipe internationale (échanges majoritairement en anglais).

Mission principale Concevoir, développer et maintenir des data pipelines et solutions de data warehouse en environnement cloud Mettre en place et industrialiser les processus ETL / ELT et l’orchestration des pipelines en production Traduire les besoins métiers en solutions techniques data robustes en collaboration avec les équipes transverses Définir et appliquer les standards techniques et bonnes pratiques d’ingénierie data Participer à l’amélioration continue des architectures data et des performances des pipelines Expérience requise 6 à 10 ans d’expérience en Data Engineering Expérience confirmée en implémentation de pipelines data et solutions de data warehousing cloud Expérience en modélisation de données et orchestration de pipelines en environnement production Expérience de travail en équipes cross-fonctionnelles Compétences techniques Maîtrise avancée SQL Plateformes Data Warehouse : Snowflake (préféré) ETL / ELT : IICS ou équivalent Transformation data : dbt (préféré) Python pour traitement de données Cloud : AWS (préféré) Orchestration : Airflow (préféré) CI/CD : GitHub Actions Versioning : Git Infrastructure as Code : Terraform Mise en place de standards d’ingénierie et patterns techniques Soft skills Esprit collaboratif et orientation solution Autonomie et proactivité Communication efficace avec équipes techniques et métiers Formation Bachelor minimum (Master apprécié) en informatique ou domaine équivalent Langue Anglais obligatoire

ALMATEK recherche pour l'un de ses clients, Un architecte Data - Snowflake sur Massy CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre de la synergie IT et du développement de l’IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d’une équipe composée d’experts dans le domaine de l’IT et fort de vos expériences d’administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : - Concevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées. - Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l’international pour qu’ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier - Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IAGEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU SOFINCO et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data COMPETENCES SPECIFIQUES REQUISES Connaissances techniques Les principales technologies à connaître : - Expertise avec expérience avérée de l’administration d’une plateforme SNOWFLAKE - Architectures Data et leur écosystème (Snowflake, Bedrock) - Architectures et services du cloud (AWS en priorité , Terraform) - Kubernetes/EKS, Airflow/MLFlow/Jupyter, CICD (Gitlab/Artifactory/SonarQube), IDC, - Languages : Shell, Python, SQL - Sensibilité aux problématiques de sécurité et normes associées - Maitrise des architectures des flux Autres : - Capacité à mobiliser, fédérer et créer une vision commune - Capacité à travailler dans un contexte multi-site, multi-entité et international - Bonne communication écrite et orale Langues : Anglais lu et parlé de manière professionnelle

🏢 Contexte Au sein d’une organisation publique innovante spécialisée dans la gestion et la valorisation de données à grande échelle , vous rejoignez la direction technique en charge de la conception, de l’implémentation et de la maintenance d’une plateforme Data sécurisée. Vous intégrerez une équipe technique dédiée à l’infrastructure, évoluant dans un environnement agile et collaboratif, en interaction avec des profils Data, Produit et Ops. La plateforme repose sur des technologies cloud modernes et des pratiques d’ Infrastructure as Code dans un contexte exigeant en matière de sécurité. 🚀 Missions En tant que Développeur Infrastructure / DevOps, vous interviendrez sur : 🔧 Développement & automatisation Développement et maintenance de l’infrastructure as code Automatisation des déploiements cloud à grande échelle Intégration de composants techniques au sein d’environnements Kubernetes ⚙️ Plateforme & performance Déploiement et maintenance de composants applicatifs et techniques Contribution à la stabilité, performance et évolutivité de la plateforme Collaboration avec les équipes Data pour répondre aux besoins métiers 🔐 Sécurité & bonnes pratiques Application des standards de sécurité et conformité Participation aux évolutions d’architecture Veille technologique et amélioration continue 📚 Documentation & collaboration Rédaction et mise à jour de la documentation technique Participation aux échanges techniques et partage de bonnes pratiques 🛠️ Environnement technique Cloud : Azure Infrastructure as Code : Terraform, Terragrunt, Packer, Ansible Conteneurisation : Kubernetes, Docker, Helm Scripting : Bash, Python Outils : Git, CI/CD, GitLab Data tools : Jupyter, Spark, PostgreSQL

Dans le cadre d’un projet Data sous environnement Microsoft Azure, nous recherchons un Data Engineer disposant d’une expérience significative sur Azure Databricks (Python). Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’optimisation de traitements data au sein d’une plateforme moderne. Il participera à la mise en place de pipelines de transformation et à l’intégration des flux dans l’écosystème Azure. Les principales responsabilités incluent: Développement de notebooks Azure Databricks en Python / PySpark Conception et optimisation de pipelines de transformation Intégration avec Azure Data Factory Contribution aux sujets de gouvernance via Unity Catalog Participation aux déploiements et bonnes pratiques d’industrialisation (Terraform)