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Le client recherche un Directeur de Programme spécialisé en protection des données personnelles (RGPD / Data Privacy). Il s'agit d'un profil senior combinant deux expertises : le pilotage de programmes complexes de transformation et une solide expérience opérationnelle en conformité RGPD, idéalement acquise comme consultant Privacy ou DPO. Le consultant devra piloter un programme transverse au client et au groupe, tout en prenant directement la responsabilité de certains sous-projets. Responsable de programme capable de reprendre une transformation RGPD internationale déjà engagée, de piloter sa gouvernance, de coordonner de nombreuses parties prenantes et de prendre personnellement en charge certains projets de conformité. Il est donc indispensable d'avoir déjà mené des programmes de transformation Privacy dans des groupes internationaux, notamment dans les secteurs aérien, bancaire, assurance, télécoms ou dans de grands cabinets de conseil. Le critère le plus discriminant sera la combinaison d'une expérience solide en Privacy/RGPD, d'un véritable leadership de programme et d'un anglais C1 minimum. Le client a lancé en 2024 un programme appelé Y, à la suite d'un audit de maturité réalisé par un cabinet de conseil externe. L'objectif est de renforcer le niveau de conformité du groupe en matière de protection des données personnelles, notamment au regard du RGPD. Les objectifs principaux sont : Améliorer la maturité du groupe en matière de protection des données. Réduire les risques juridiques, réglementaires et opérationnels liés aux données personnelles. Harmoniser les pratiques entre Y, X et la holding. Renforcer la gouvernance et clarifier les responsabilités. Améliorer les politiques, procédures et processus internes. Développer et optimiser les outils de gestion de la conformité Privacy. Déployer des pratiques communes à plusieurs entités du groupe. Le schéma de maturité du document repose sur plusieurs dimensions : stratégie, organisation, politiques, formation, audits, analyses d'impact, Privacy by Design et registre des traitements. Deuxième responsabilité – Pilotage direct de sous-projets PrivacyLe consultant ne sera pas uniquement Program Manager : il devra également piloter personnellement certains projets. Le document cite notamment le projet DPIA (Data Protection Impact Assessment), repris par le responsable de programme actuel. Pour les projets qui lui seront confiés, il devra : Définir les objectifs et le périmètre en accord avec le comité de pilotage. Élaborer les plannings, budgets prévisionnels et plans de ressources. Constituer et coordonner les équipes projet. Répartir les responsabilités. Superviser les travaux opérationnels. Identifier les risques et résoudre les difficultés. Produire les livrables attendus. Faire valider les décisions structurantes par le comité de pilotage. Garantir la qualité des résultats et la bonne clôture des projets. Les sous-projets exacts à prendre en charge en 2027 ne sont pas tous définis dans le RFP

Contexte de la mission Dans le cadre de ses activités au sein de la Direction Homologation, notre client, acteur majeur des infrastructures de paiement interbancaire, recherche un Consultant QA Senior spécialisé en recette fonctionnelle, référentiels et gestion de données. Intégré au pôle Recette, sous la responsabilité du Responsable de pôle et en collaboration avec les Test Managers, vous interviendrez sur des projets à forte criticité liés aux domaines Référentiel & Data, dans un environnement bancaire exigeant en matière de disponibilité, d'intégrité, de traçabilité et de fiabilité des données. La mission requiert une excellente compréhension des architectures de données, des processus de compensation interbancaire et des exigences de qualité logicielle, ainsi qu'une réelle capacité à piloter et exécuter des campagnes de tests complexes. Nous recherchons un consultant immédiatement opérationnel, capable de prendre en charge ses activités de recette avec un haut niveau d'autonomie. Missions et responsabilités 1. Stratégie de recette et conception des tests - Analyser en profondeur les spécifications fonctionnelles et techniques. - Identifier les exigences métier, les règles de gestion et les impacts sur les référentiels de données. - Définir les périmètres de tests et élaborer des stratégies de recette adaptées aux enjeux métiers. - Rédiger des plans de tests, cahiers de recette, scénarios de tests et matrices de traçabilité. - Concevoir des cas de tests complexes intégrant les règles de gestion, la cohérence des données et les cas limites. - Collaborer étroitement avec les équipes Études, Développement, Métier et Homologation. 2. Exécution des campagnes de recette fonctionnelle et technique - Exécuter les campagnes de tests fonctionnels, d'intégration, de non-régression et de bout en bout. - Vérifier l'intégrité, la cohérence et la conformité des données entre les différents systèmes. - Contrôler les flux de données, leurs transformations et leurs règles de validation. - Réaliser des contrôles approfondis en base de données à l'aide de requêtes SQL complexes sous PostgreSQL. - Tester et analyser les échanges de données aux formats XML et JSON. - Identifier, qualifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. - Produire des rapports détaillés sur l'avancement des recettes, la couverture des tests et les risques résiduels. 3. Expertise Référentiel, Data et modélisation Il s'agit d'un axe central de la mission. - Analyser les modèles conceptuels, logiques et physiques de données. - Comprendre et challenger les schémas de données, les relations, les clés et les contraintes d'intégrité. - Contrôler la qualité, la cohérence, l'exhaustivité et l'unicité des données. - Vérifier les règles de gestion et les processus d'alimentation des référentiels. - Intervenir sur des environnements intégrant EBX (TIBCO EBX), solution de gestion des données de référence (MDM). - Analyser les impacts des évolutions applicatives sur les structures et référentiels existants. - Identifier les anomalies d'alimentation, de synchronisation ou de transformation des données. Une expertise avancée en modélisation des données et une excellente maîtrise SQL sont indispensables. 4. Automatisation des tests - Participer à la conception, à l'évolution et à la maintenance des automates de tests. - Identifier les scénarios pertinents pour l'automatisation. - Contribuer à l'industrialisation des campagnes de non-régression. - Maintenir les scripts existants et analyser les échecs d'exécution. - Garantir la fiabilité et la réutilisabilité des jeux de tests automatisés. - Collaborer avec les équipes spécialisées dans l'automatisation des tests. La connaissance de Robot Framework, Python ou d'autres frameworks d'automatisation constituera un atout significatif. Ces technologies sont des compétences complémentaires souhaitées et non des prérequis formellement imposés. 5. Environnements de test, incidents et support - Exploiter, installer et maintenir les environnements de recette. - Intervenir sur les environnements virtualisés VMware. - Préparer les jeux de données et garantir leur cohérence pour les campagnes de tests. - Diagnostiquer les incidents techniques et fonctionnels. - Réaliser des analyses approfondies des anomalies applicatives ou liées aux données. - Assurer le suivi des incidents et anomalies dans le respect des SLA et des niveaux de criticité. - Rédiger les modes opératoires et documenter les procédures d'exploitation des environnements de tests. Livrables attendus Le consultant sera responsable de la production et de la qualité des livrables suivants : 1. Plans et stratégies de tests. 2. Cahiers de recette et cas de tests détaillés. 3. Rapports d'exécution et bilans de campagnes. 4. Fiches d'anomalies et rapports de suivi. 5. Comptes rendus d'activité. 6. Modes opératoires techniques et fonctionnels. 7. Scripts et automates de tests maintenus et documentés.

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Data stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Engineer Senior / Tech Lead Data H/F afin d'accompagner la conception, l'industrialisation et l'optimisation des solutions de traitement et d'exposition des données de consommation clients dans un environnement Cloud moderne basé sur Databricks et AWS. Missions principales : Architecture Data & conception des solutions Participer à la conception des architectures techniques en collaboration avec les équipes Data et Métiers. Être force de proposition sur les choix techniques et les évolutions de la plateforme. Concevoir et faire évoluer des architectures de données basées sur la Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). Comprendre les besoins fonctionnels afin de proposer les solutions les plus adaptées. Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, refinements, rétrospectives, chiffrages). Conception & développement Data Engineering Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données via Databricks. Modéliser les données dans Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de performance et de gouvernance. Concevoir, développer et maintenir des APIs d'exposition et de consommation des données. Assurer la documentation technique des solutions développées. Performance, qualité & exploitation Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production. Optimiser les traitements Spark et Databricks. Mettre en place des mécanismes de Data Quality, monitoring et alerting. Analyser et corriger les incidents de production. Contribuer à l'amélioration continue des processus d'exploitation. Industrialisation & leadership technique Développer, tester et déployer les composants via des pipelines CI/CD. Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques Data Engineering. Participer aux orientations techniques et aux choix d'architecture. Promouvoir les approches d'AI-Augmented Data Engineering. Contribuer à l'innovation et à l'optimisation continue de la plateforme.

Vos missions Concevoir et faire évoluer une architecture de streaming pour la collecte, le traitement et l'analyse des données Développer des pipelines de traitement temps réel et batch avec Apache Flink, Apache Spark et Apache Iceberg Déployer les pipelines d'ingestion et de traitement en CI/CD et Infrastructure as Code, pour les environnements batch et streaming Participer à la migration et au refactoring de l'architecture historique vers AWS (Move to Cloud, ETL/ELT, batch et streaming) Contribuer à l'implémentation d'algorithmes de maintenance prédictive et de routage Industrialiser et exposer des modèles de Machine Learning sous forme d'API, en lien avec les équipes data science Assurer le monitoring, la fiabilité et la performance des traitements en production Environnement technique Streaming et traitement : Apache Flink, Apache Kafka (MSK), Kinesis, Apache Spark, Apache Iceberg Orchestration : Apache Airflow (MWAA) Cloud AWS : S3, Lambda, EKS, ECS, EC2, ECR, IAM, IoT Core IoT : MQTT, données capteurs remontées par satellite Data warehouse : Snowflake DevOps / IaC : Terraform, Docker, CI/CD Langages : Python, SQL Profil recherché Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou master) en informatique, data ou télécommunications Au moins 5 ans d'expérience en data engineering, dont une part significative sur AWS Expérience solide des architectures streaming à forte volumétrie (Flink, Kafka ou Kinesis) Maîtrise de Terraform et des pratiques CI/CD appliquées aux pipelines de données Une expérience d'industrialisation de modèles ML (MLOps, mise en API, monitoring) est un vrai plus Une connaissance des données IoT ou industrielles (maintenance prédictive, capteurs) est appréciée Une certification AWS (Solutions Architect, Data Engineer) est un atout Anglais professionnel Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités sur des systèmes critiques en production Capacité à dialoguer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques Rigueur, goût de la performance et de la qualité de la donnée Esprit d'équipe et envie de partager ses pratiques Informations pratiques Contrat : CDI chez Visian Azur Lieu : Marseille, présence régulière sur le site du client Démarrage : à définir ensemble Rémunération : selon profil et expérience

Un grand groupe industriel du secteur de la manufacture et de l'innovation technologique recherche un Data Engineer Senior expérimenté pour renforcer son équipe data sur une mission long terme. Vous piloterez la conception, le développement et l'exploitation d'architectures de données robustes et performantes, en travaillant dans un environnement technique moderne et exigeant. Au sein d'une équipe data agile et structurée, vous serez responsable de la conception et du développement de flux de données complexes, de l'optimisation des pipelines existants et de la mise en place de bonnes pratiques d'ingénierie. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, les data scientists et les architectes pour traduire les besoins en solutions scalables et maintenables. Vous participerez également à l'évolution de l'infrastructure data, à la documentation technique et aux revues de code pour garantir la qualité et la pérennité des solutions livrées. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation numérique et de centralisation des données d'entreprise. Vous évoluerez dans un environnement technologique riche, avec des défis portant sur la volumétrie, la latence et la fiabilité des flux. Vous serez également amené à contribuer à l'amélioration continue des processus, l'automation des tâches récurrentes et la montée en compétences des équipes techniques. Responsabilités : - Concevoir, développer et optimiser des pipelines et flux de données (ETL/ELT) en utilisant Talend et autres outils de l'écosystème data - Maîtriser la ingestion, la transformation et l'exploitation de données structurées et non structurées à partir de multiples sources - Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données en production - Collaborer avec les équipes métier, data scientists et architectes pour traduire les besoins en solutions techniques - Participer à l'architecture et à l'évolution de l'infrastructure data et de la plateforme analytique - Contribuer à la documentation technique, aux revues de code et au partage de bonnes pratiques - Monitorer et optimiser les performances des flux existants - Participer à la mise en place de standards de qualité et de sécurité des données Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Clermont-Ferrand

Vos missions ? Nous recherchons un(e) Lead Data / Architecte Data senior, capable de cadrer des problématiques complexes, de définir une trajectoire Data pragmatique et de guider les équipes jusqu'à la mise en œuvre. À ce titre, vous serez amené(e) à : - Animer des ateliers avec les équipes métier, la DSI et les équipes techniques. - Réaliser des diagnostics : applications, données, flux, usages, irritants, contraintes d'infrastructure et enjeux de sécurité. - Produire les livrables de cadrage : cartographies applicatives et de flux, catalogue d'interfaces, analyses de données, identification des risques et priorités. - Définir une architecture Data cible cohérente et évolutive, en distinguant les enjeux d'intégration, de référentiels/MDM, de DWH et de BI. - Construire la feuille de route de transformation : quick wins, MVP, lots de réalisation, dépendances, charges et priorités. - Présenter et défendre vos recommandations auprès des directions métier et de la DSI. - Concevoir des architectures d'échange et de traitement : APIs, fichiers, bases de données, événements, batch et temps réel. - Participer à la modélisation des données de référence, des entrepôts de données et des datamarts. - Définir les principes d'alimentation, de supervision, de sécurisation et d'exploitation des flux. - Traduire le cadrage en spécifications fonctionnelles et techniques, backlog, contrats d'interface et critères d'acceptation. - Accompagner les équipes dans la réalisation des pipelines, APIs et traitements Data. - Garantir la qualité, la performance, la sécurité, l'exploitabilité et la documentation des réalisations. - Mettre en place les fondations de la gouvernance Data : ownership, glossaire, lineage, documentation et contrôles de qualité. - Contribuer aux chiffrages, au suivi technique des projets et, selon les besoins, aux avant-ventes.Animer des ateliers avec les équipes métier, la DSI et les équipes techniques. - Réaliser des diagnostics : applications, données, flux, usages, irritants, contraintes d'infrastructure et enjeux de sécurité. - Produire les livrables de cadrage : cartographies applicatives et de flux, catalogue d'interfaces, analyses de données, identification des risques et priorités. - Définir une architecture Data cible cohérente et évolutive, en distinguant les enjeux d'intégration, de référentiels/MDM, de DWH et de BI. - Construire la feuille de route de transformation : quick wins, MVP, lots de réalisation, dépendances, charges et priorités. - Présenter et défendre vos recommandations auprès des directions métier et de la DSI. - Concevoir des architectures d'échange et de traitement : APIs, fichiers, bases de données, événements, batch et temps réel. - Participer à la modélisation des données de référence, des entrepôts de données et des datamarts. - Définir les...

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Aligne les enjeux métiers et les solutions SINous recherchons un(e) Data Engineer pour renforcer nos équipes et piloter la valorisation de la donnée au sein d'écosystèmes Big Data complexes. Référent(e) technique de premier plan, ton rôle combinera l'intégration massive de flux de données dans un DataLake Azure, la conception d'architectures distribuées scalables et le support avancé des solutions décisionnelles de nos clients. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une entité de pointe dédiée à l'ingénierie des données et aux infrastructures Cloud. En interface directe avec les utilisateurs métiers et les équipes de delivery, tu travailleras sur des environnements Cloud Azure de grande envergure et des technologies de conteneurisation modernes. C'est un cadre idéal pour exprimer ton expertise en développement (Python, Java, Spark), automatiser des cycles de release via des chaînes CI/CD et révéler la valeur ajoutée de données multi-sources. Tes missions clésIngénierie de Données & Architecture Big Data : Assurer la gestion, la modélisation et l'intégration continue des données au sein du DataLake Azure. Analyser, croiser et corréler des flux de données complexes provenant de sources hétérogènes (SQL, NoSQL, Hadoop). Définir l'architecture et maintenir les composants de traitement distribué et de streaming de données en temps réel. Développement, Déploiement & Industrialisation : Rédiger les spécifications techniques générales et détaillées. Concevoir, développer et optimiser les codes de traitement de données (pipelines ETL/ELT). Construire les packages de livraison, gérer les releases applicatives et documenter l'ensemble des processus associés sous JIRA. Collaborer à l'automatisation des déploiements au sein d'environnements conteneurisés et managés. Qualité, Restitution & Support : Élaborer les plans de tests, formaliser les procès-verbaux (PV) de tests et accompagner les utilisateurs lors des phases d'UAT (User Acceptance Tests). Analyser les restitutions responsives et travailler en synergie avec les outils de Dataviz pour mettre en avant la valeur ajoutée des indicateurs. Assurer le support technique de niveau supérieur, la maintenance corrective de la solution et l'assistance aux utilisateurs. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 spécialisé en informatique, Big Data ou Data Engineering. Expérience : Tu justifies d'une expérience significative et réussie en ingénierie de données dans des environnements d'entreprise exigeants. Expertise Cloud & Big Data : Parfaite maîtrise de l'écosystème Cloud MS Azure (Azure DataLake) et des environnements Hadoop et Spark pour le traitement de volumes massifs. Développement & Streaming : Solides compétences de programmation en Python et Java, ainsi qu'une maîtrise de Kafka pour la gestion des flux temps réel. Conteneurisation & DevOps : Pratique opérationnelle des outils Docker, Kubernetes, GitHub, Jenkins et de la plateforme Azure DevOps. Indexation & Dataviz : Connaissance de la suite ElasticSearch & Kibana pour la journalisation/recherche, et maîtrise de Microsoft PowerBI pour la restitution. Systèmes & Bases de données : Maîtrise des environnements Linux et des technologies NoSQL. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur de Développement : Capacité à produire un code propre, documenté et optimisé pour des traitements à forte volumétrie. Esprit d'Analyse et d'Innovation : Aptitude à comprendre les problématiques métiers pour structurer les modèles de données les plus performants. Sens du Collectif : Excellente communication pour collaborer efficacement avec les équipes de recette (UAT) et assurer un support de qualité. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie. Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Nous recherchons un consultant QA Data / MDM senior pour intervenir sur la qualité des données, la validation des référentiels et les tests des flux entre systèmes. Analyser les spécifications et définir les scénarios de test avec les équipes métier et techniques. Concevoir et exécuter les tests fonctionnels, d'intégration et de non-régression sur une solution MDM. Vérifier les règles de gestion des données de référence : création, modification, dédoublonnage, rapprochement et consolidation. Contrôler la qualité des données : complétude, unicité, cohérence et conformité. Tester les flux entrants et sortants, les interfaces et les traitements de données. Rédiger des requêtes SQL pour vérifier les données et rapprocher les résultats entre les systèmes sources et cibles. Contribuer à l'automatisation des tests avec Robot Framework. Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Préparer les jeux de données et assurer le reporting des campagnes de test.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python / Data Engineer passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la conception et au développement de plateformes et de pipelines permettant l'industrialisation de modèles de Machine Learning. Ces solutions couvrent l'ensemble du cycle de vie des modèles : préparation des données et des features, entraînement, tuning, inférence, exposition via APIs et orchestration des traitements dans un environnement cloud. Elles permettent aux Quants et Data Scientists d'industrialiser l'utilisation de modèles avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie.

Missions principalesAxe 1 — Collecte et structuration des données Structurer les données issues des différents ERP et organiser les extractions. Préparer et piloter les dossiers de collecte pour chaque sujet métier. Contribuer à l'alimentation du datalake AWS. Définir et formaliser les besoins en données en fonction des usages attendus. Garantir la cohérence et la bonne structuration des données collectées. Axe 2 — Intégration et qualité des données Collaborer avec l'équipe data groupe pour valider les collectes. Recetter l'intégration des données et vérifier leur conformité aux besoins. Identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité. Mettre en place des contrôles permettant de fiabiliser les données. Axe 3 — Décisionnel et accompagnement métier Accompagner les équipes métier dans l'exploitation de leurs données. Faciliter la prise en main de Dataiku. Formaliser les besoins de reporting et concevoir les tableaux de bord adaptés. Transformer les besoins métier en indicateurs et outils d'aide à la décision. Axe 4 — Développement d'outils complémentaires et IA Développer des formulaires internes avec Google Apps Script pour répondre aux besoins non couverts par les ERP. Accompagner les métiers dans l'utilisation de l'IA pour leurs développements. Identifier les cas d'usage permettant d'améliorer les pratiques et les outils existants.

Data Engineer - Health Data Warehouse Sophia Antipolis Role Overview: Rejoignez l'équipe Data pour un projet stratégique de déploiement d'un Entrepôt de Données de Santé. Vous intervenez au cœur de la chaîne de traitement pour fiabiliser et structurer les données hospitalières, soutenant la recherche, le pilotage et l'IA. Key Responsibilities: Cartographier les systèmes sources et concevoir des pipelines ETL. Intégrer, nettoyer et pseudonymiser les données de santé dans la plateforme Arkhn. Garantir la traçabilité et la conformité RGPD/CNIL. Collaborer avec les équipes techniques, médicales et les éditeurs. Required Skills: Maîtrise des technologies SQL, ETL et bases de données (PostgreSQL, Oracle). Connaissance des standards santé (FHIR, OMOP) et des environnements hospitaliers. Expérience en gestion de données sensibles et conformité. Preferred Skills: Connaissance de la plateforme Arkhn et des outils de Data Clean Room. Familiarité avec les SI hospitaliers (Orbis, GAP, PMSI).

Recueillir et qualifier les besoins avec les équipes Finance, puis leur restituer les résultats Analyser en profondeur les données et les résultats des modèles Concevoir et développer de façon itérative des modèles de prévision, dans un projet versionné et industrialisé Intégrer de nombreux inducteurs : historique des ventes, tendances de marché, calendrier commercial… Garantir l'explicabilité des modèles pour les utilisateurs métier Définir les métriques et mettre en place des protocoles de mesure rigoureux Assurer la maintenance et l'évolution des modèles existants, jusqu'au run

Rejoignez une grande organisation du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer, en charge du pilotage et de l'optimisation d'une plateforme d'orchestration Apache Airflow hébergée sur AWS MWAA. Vous porterez une mission stratégique de transformation technique, alliant optimisation architecturale, sécurisation de l'infrastructure, et autonomisation des équipes autour d'une plateforme bancaire de données critiques. Notre client gère des pipelines de données complexes traversant 9 pays européens, avec une volumétrie considérable (200+ DAGs en production). Suite à un audit technique approfondi en début 2026, la plateforme a été stabilisée et entre désormais dans une phase d'optimisation structurelle. Vous serez au cœur de cette évolution, responsable de faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants, de renforcer la robustesse face à la charge et aux défaillances, d'étudier les alternatives architecturales, et de structurer les équipes pour une exploitation en autonomie long terme. La mission s'organise autour de quatre axes complémentaires : - Axe 1 - Optimisation architecturale : faire évoluer la DAG Factory existante, migrer les dépendances inter-DAGs vers les mécanismes natifs Airflow (Datasets), optimiser les performances au parse-time et runtime, et mettre en place la validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration). - Axe 2 - Sécurisation et résilience : implémenter une politique de rotation des secrets, déployer le routage différencié des alertes par type d'incident et criticité, piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs), renforcer l'isolation réseau et durcir la configuration, finaliser et maintenir les runbooks d'incidents. - Axe 3 - Étude et migration vers une infrastructure cible : l'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA (contraintes de scaling, flexibilité limitée, coûts). Vous serez chargé de benchmarker les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ou autres solutions), de produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et risques, et de piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. - Axe 4 - Autonomie des équipes : lancer et piloter un programme de formation sur l'orchestration destiné aux équipes Dev et Ops (environ 10 personnes), constituer une méta-équipe plateforme avec vision unifiée Dev + Ops sous leadership technique commun, accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps), et évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés. Vous travaillerez dans un environnement technique mature et ambitieux, au sein d'une organisation valorisant l'excellence technique, la rigueur architecturale et le mentorat. Vous aurez également la responsabilité de concevoir et faire appliquer des standards...