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Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Accor recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Sustainability stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels Interne). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour le départements Sustainabilty et ses collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.

Delivery data engineering en proximité métier Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch, event-driven ou streaming selon les besoins des produits data. Traduire les exigences fonctionnelles et contraintes techniques en solutions data simples, robustes, scalables et maintenables. Contribuer aux cérémonies de delivery, au chiffrage, à la planification, à la gestion des dépendances et à la sécurisation des engagements des squads. Assurer une collaboration fluide avec les Delivery Managers pour rendre visibles les risques, dépendances, arbitrages et points de blocage. Industrialisation, qualité et fiabilité Mettre en œuvre les « quality gates » : tests unitaires et d'intégration, tests de données, contrôle de schéma, idempotence, stratégies de reprise et validation de la qualité. Appliquer les standards de développement Python, PySpark et SQL, ainsi que les bonnes pratiques Git, CI/CD, revue de code et documentation. Contribuer à l'observabilité des flux : logs, métriques, alerting, lineage, suivi des SLA/SLO et analyse des incidents de run. Participer au diagnostic et à la résolution des incidents ou problèmes de production en lien avec les équipes plateformes, CloudOps et SecOps. Architecture data, Lakehouse et performance Implémenter les patterns d'architecture validés : ingestion, modélisation Lakehouse, architecture médaillon, data products, APIs de données et intégrations réutilisables. Optimiser les traitements Spark/Databricks, les requêtes SQL, les stratégies de stockage et l'utilisation du compute afin d'améliorer performance et coûts. Documenter les choix techniques structurants et contribuer aux ADR lorsque les décisions impactent les standards ou la trajectoire cible. Veiller à la cohérence des solutions avec l'architecture One B2C, les standards Data Engineering & Platforms et les exigences entreprise. Sécurité, gouvernance et conformité Intégrer les exigences de sécurité by design : gestion des secrets, IAM, droits d'accès, chiffrement, durcissement, scans et séparation des environnements. Appliquer les règles de protection des données, d'anonymisation, de minimisation, de traçabilité et de conformité RGPD. Contribuer à la gouvernance opérationnelle des datasets, métadonnées, contrats de données, contrôles d'accès et règles de qualité. Travailler avec les équipes Cybersecurity, Infrastructure, Data Office et Architecture pour garantir l'alignement avec les standards ENGIE. AI-assisted engineering et amélioration continue Utiliser de manière responsable les outils d'ingénierie assistée par IA, tels que Copilot, agents, génération de code, SQL, tests, documentation et aide au debugging. Identifier et proposer des opportunités d'automatisation pour accélérer le delivery, réduire les erreurs et standardiser les pratiques d'ingénierie.

Pour le compte de l' un de nos clients , nous recherchons un Platform Engineer/Devops Cloud , chargé de concevoir, industrialiser et opérer la plateforme interne du client en cohérence avec les standards d'ingénierie et les principes d'industrialisation de la plateforme cloud multi-environnement La prestation s'inscrit dans une dynamique d'intégration complète au sein de l'équipe produit plateforme et vise à apporter une expertise opérationnelle immédiatement mobilisable sur un écosystème technologique complexe. Vos principales missions seront : Conception et ingénierie de la plateforme · Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture de l'usine logicielle en cohérence avec les standards d'ingénierie et du SI. · Contribuer à l'évolution du portail développeur Backstage (IDP) : intégration de templates, plugins et catalogue de services Industrialisation et automatisation · Industrialiser les déploiements IaC via Terraform sur les environnements AWS, Azure et GCP · Développer et maintenir des playbooks et workflows d'automatisation avec AWX Opération et run · Assurer le MCO des composants de l'usine logicielle · Traiter les incidents et demandes de run en collaboration avec les équipes produits du Train · Monitorer la plateforme et contribuer à l'amélioration des tableaux de bord d'observabilité · Documenter les procédures opérationnelles et contribuer à la base de connaissance Confluence Collaboration et gouvernance · Travailler en étroite collaboration avec l'équipe CCoE et les équipes sécurité · Respecter les standards de gouvernance cloud et de conformité définis · Participer aux revues d'architecture et aux ateliers techniques transverses · Contribuer à l'outillage FinOps en lien avec la gouvernance multi-cloud

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Engineer BI – Microsoft Azure / Power BI pour intervenir sur des projets décisionnels dans un environnement Microsoft Azure. Vous aurez pour missions : Au sein de l'équipe Data et en collaboration avec le chef de projet, vous interviendrez sur les activités suivantes : Créer et optimiser des bases de données (SQL Server principalement). Prendre en charge les développements de scripts SQL/Procédures. Prendre en charge les développements des pipelines Azure Data Factory. Participer à la mise en place de bonnes pratiques (CI/CD, DevOps Data, Data Quality). Être force de propositions sur les optimisations de traitement Rédaction de la documentation (spécifications techniques), recettes. Gestion du code source via Microsoft Devops et déploiement CI/CD. Préparation des livrables pour les mises en production

Concevoir, développer et maintenir des Data Products batch et temps réel. Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Collaborer avec les équipes métier, Produit et Data. Participer à la migration Cloud et à la réduction de la dette technique. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de testing, documentation et monitoring. Promouvoir l'utilisation responsable des outils d'IA (Copilot, Claude Code, etc.). Participer aux code reviews et au partage de connaissances.

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 Staff Software Engineer H/F à Lille, France. Contexte : Le rôleLe Staff Software Engineer occupe un rôle clé dans notre organisation technique. Au-delà de l'expertise individuelle, sa valeur réside dans sa capacité à intervenir sur les sujets transverses à fort enjeu : arbitrages structurants, problèmes complexes que les équipes ne peuvent pas résoudre seules, et cohérence d'ensemble de notre trajectoire technique. C'est un rôle d'impact sur l'organisation, pas seulement sur le code. Le Staff agit là où les enjeux sont flous, les compromis difficiles, et où il faut à la fois de la hauteur de vue et de la rigueur d'exécution. Domaines d'intervention Débloquer et structurer Identifier et résoudre les verrous techniques qui affectent plusieurs équipes simultanément. Concevoir les architectures sur les sujets complexes ou ambigus, là où les réponses ne sont pas encore établies. Porter les arbitrages techniques structurants (build vs. buy, gestion de la dette, stratégies de migration) et en assurer la cohérence dans le temps. Vision et gouvernance technique Construire et porter une trajectoire technique cohérente à l'échelle de l'engineering, au-delà du périmètre d'une seule équipe. Être un interlocuteur crédible du produit et du business, capable de faire le lien entre enjeux métier et décisions d'architecture. Animer les pratiques de gouvernance technique (RFC, ADR, revues d'architecture) au service de la clarté et de l'alignement collectif.. Intervention transverse Créer du lien entre les équipes et les domaines, logiciel, infrastructure, ERPs, pour favoriser la circulation des savoirs et la cohérence des choix techniques à travers des périmètres aux contraintes très différentes. Intervenir en appui sur les situations critiques : incidents majeurs, migrations à risque, Proof of Concepts stratégiques.

ContexteDans le cadre d'une stratégie de résilience de plateforme, nous recherchons un(e) Platform Engineer chargé(e) de concevoir et piloter la mise en place d'une capacité de Disaster Recovery en mode Warm Pilot. Ce rôle s'exerce au sein d'un environnement cloud critique, soumis à de fortes exigences en matière de disponibilité, de fiabilité, de sécurité, d'automatisation et d'excellence opérationnelle. Le poste combine implémentation technique et vision architecturale solide. Le rôle peut se faire en full remote. MissionLe/La Platform Engineer sera responsable de définir, concevoir et implémenter les composants techniques nécessaires à une stratégie de Disaster Recovery Warm Pilot sur AWS. La solution devra être automatisée, testable, sécurisée, exploitable et alignée avec les standards et pratiques d'ingénierie existants. Responsabilités principalesRevoir et challenger l'architecture cible de Disaster Recovery Warm Pilot pour les charges de travail cloud critiques. Revoir et challenger les patterns techniques liés au failover, failback, réplication, synchronisation et orchestration de reprise. Traduire les exigences de résilience et de reprise en solutions techniques robustes, pragmatiques et évolutives. Implémenter l'infrastructure et les composants DR via l'Infrastructure as Code et les principes GitOps. Collaborer avec les équipes plateforme, infrastructure, sécurité et applications pour garantir la cohérence de bout en bout. Définir et documenter les procédures de failover, failback, validation de reprise et tests de DR. Identifier les risques techniques, dépendances, points de défaillance uniques et lacunes opérationnelles. Technologies / EnvironnementAWS Cloud ArgoCD GitLab Terragrunt Profil recherchéPlatform Engineer disposant de compétences en architecture et design acquises par l'expérience. Solide expérience dans l'exploitation de plateformes de production basées sur AWS. Maîtrise de l'Infrastructure as Code, de l'automatisation et de la standardisation des déploiements. Très bonne compréhension de la résilience, haute disponibilité, disaster recovery et opérations de production. Capacité à concevoir des solutions robustes, simples, maintenables et testables. Aisance pour collaborer avec plusieurs équipes et domaines techniques. Sens du détail et qualité élevée des livrables, y compris de la documentation.

MISSIONS PRINCIPALES Infrastructure as Code & Provisionnement Cloud Concevoir, déployer et maintenir les infrastructures cloud via Terraform : Landing Zone, réseaux (DNS, proxies), KeyVault, load balancers et services managés Gérer le cycle de vie des environnements cloud (dev/staging/prod) avec des pratiques IaC rigoureuses : modules réutilisables, state management, gestion du drift Contribuer aux évolutions de l'architecture de la Landing Zone et aux bonnes pratiques de gouvernance cloud Sécurisation des Environnements Mettre en place et maintenir les mécanismes de sécurité : OIDC, RBAC, gestion des secrets (KeyVault ou Vault) Garantir la conformité des accès et des configurations sur l'ensemble de la plateforme Identifier et traiter les dérives de sécurité sur les environnements gérés CI/CD & GitOps Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD GitLab : build, tests automatisés, déploiement Docker, gestion des environnements Gérer les stratégies de déploiement et de rollback pour garantir la continuité de service Contribuer à l'approche GitOps de l'équipe et à la standardisation des pratiques de delivery Automatisation & Scripting Développer des scripts et APIs Python légères (FastAPI ou Flask) pour automatiser les gestes d'administration, exposer des métriques ou répondre à des besoins de la plateforme Documenter les APIs produites via OpenAPI/Swagger Automatiser les tests de bon fonctionnement des infrastructures (unitaires, intégration, performance) Observabilité & Fiabilité Mettre en place et maintenir l'observabilité de la plateforme : logs structurés, métriques, définition des SLI/SLO Contribuer à la fiabilité et à la scalabilité des environnements gérés Participer à la résolution des incidents et aux post-mortems

La mission consiste à intervenir sur un projet stratégique de gestion des risques climatiques et physiques, visant à ingérer, agréger, traiter et exposer des données issues de sources multiples afin d'alimenter des reportings métiers liés à la surveillance du risque de crédit. Le consultant participera à la conception, au développement et à l'intégration de solutions Data reposant sur Python, Spark et Google Cloud Platform (GCP), notamment BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs et GCS. Il contribuera également à l'industrialisation et au maintien en conditions opérationnelles des traitements, à la qualité et à la sécurité des données, ainsi qu'aux activités DevOps et d'automatisation à travers XLD, Terraform et Jenkins.

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 Site reliability engineer H/F à Lille, France. Contexte : Rattaché au Leader de la Communauté Performance des Opérations (Perf4Ops) de la Digital Tech Platform (DTP) et en mission au sein d'une de nos plateformes digitales (applicatives, service, etc), la compétence recherchée est garante de l'Excellence des Opérations au sein de sa plateforme de rattachement. Les missions attendues par le Site reliability engineer H/F : - Être le responsable des opérations pour la communauté - Élaborer un plan de déploiement des compétences et pratiques Perf4Ops - Accompagner les ressources opérationnelles (Products team, équipes opérations BU), sur la mise en place des processus et bonnes pratiques pour le suivi des opérations et de la performance. - Rendre autonome les différents acteurs de la communauté sur les outils (ITSM, Monitoring, reporting, logs, ) - Accompagner les Product Owners de la communauté dans la mise en place de SLA et de KPI et les rendre autonome dans leur animation au quotidien - Evaluer la maturité de la communauté sur les opérations et adapter les plans de progrès - Alimenter la backlog des produits Perf4Ops pour les enrichir avec les besoins utilisateurs

Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

Dans le cadre d'un programme de transformation technique, nous recherchons un Architecte SI / Staff Engineer Senior capable d'intervenir comme référent technique transverse sur des sujets d'architecture, de modernisation des plateformes et d'innovation. Vos missions Définir et promouvoir la vision technologique de la plateforme Garantir la cohérence des architectures et des choix techniques Accompagner les équipes sur les problématiques complexes Participer aux transformations Cloud, DevOps et SRE Définir les standards techniques et les architectures de référence Réaliser les arbitrages techniques stratégiques Participer à la résolution des incidents critiques Réduire la dette technique et l'obsolescence Réaliser une veille technologique et des études d'innovation (POC, benchmarks) Environnement technique Cloud : Azure (obligatoire), AWS, GCP DevOps : CI/CD, Terraform, Ansible Conteneurs : Kubernetes Langages : Java, Python, Go Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, Percona, Redis, Valkey Messaging : Kafka, ActiveMQ Observabilité : Grafana, Instana Web : Nginx, HAProxy Infrastructure : Linux, Windows Server, Réseau, Firewall Architecture Cloud Native, API First, Microservices

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint

💡 Ingénieur Sécurité Réseau 💡 (Contrat) Nous recherchons un Ingénieur Sécurité Réseau expérimenté pour réaliser une évaluation complète de l'environnement réseau et sécurité existant, afin d'identifier les écarts, les risques et les opportunités d'amélioration. Le candidat retenu sera responsable de la réalisation d'audits réseau, de l'analyse de l'infrastructure existante et de la formulation de recommandations visant à améliorer les performances, la résilience et la sécurité du réseau. Ce poste requiert une solide expérience opérationnelle des technologies Cisco LAN, notamment en commutation (switching), routage (routing) et architecture réseau, ainsi qu'une expertise des solutions de sécurité Fortinet, incluant les pare-feu FortiGate, les VPN et la gestion des politiques de sécurité. Responsabilités principales :Réaliser des analyses détaillées des écarts (gap analysis) en matière de réseau et de sécurité. Effectuer des audits réseau et examiner les configurations de l'infrastructure existante. Analyser les exigences métiers et techniques afin d'identifier des axes d'amélioration. Évaluer les environnements Cisco LAN, notamment les commutateurs, routeurs et services réseau associés. Examiner les contrôles de sécurité réseau existants et recommander des améliorations. Participer à la configuration, l'optimisation et au dépannage des technologies de sécurité Fortinet. Compétences et expérience requises :Expertise pratique des technologies Cisco LAN (switching, routing, VLAN, STP, HSRP, etc.). Expérience dans la réalisation d'audits réseau, d'évaluations techniques et d'analyses d'écarts. Solide connaissance des pare-feu Fortinet/FortiGate et des solutions de sécurité associées. Bonne maîtrise des principes de sécurité réseau, notamment la segmentation, les VPN, le contrôle d'accès et l'administration des pare-feu. Excellentes compétences en résolution d'incidents et en rédaction de documentation technique. Très bonnes capacités de communication et de gestion des parties prenantes.