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Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe dédiée au Stress Testing et à la Data Analytics, la mission consiste à concevoir, industrialiser et fiabiliser les traitements de données utilisés dans le cadre des exercices réglementaires de stress testing, des projections prudentielles et des reportings associés. L'équipe évolue dans un environnement Big Data et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'intégration des sources jusqu'à la production de livrables conformes aux exigences réglementaires, avec un niveau élevé de qualité, de traçabilité et de reproductibilité. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, l'équipe renforce sa capacité d'exécution sur le périmètre Credit Risk, notamment pour la construction du point de départ réglementaire, l'automatisation des traitements et la sécurisation des livraisons.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée à l'innovation et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Data Engineer / Développeur Fullstack Python Junior souhaitant évoluer sur des sujets mêlant Data Engineering, IA Générative et développement logiciel. Vous intégrerez une équipe à taille humaine intervenant sur des projets déjà en production autour du traitement documentaire, du Machine Learning et de l'IA générative. Vous participerez notamment à : Développer des applications et pipelines de traitement de données en Python. Concevoir et maintenir des traitements distribués autour des technologies Big Data. Participer au développement d'outils intégrant des modèles d'IA générative. Contribuer à l'amélioration continue des chaînes CI/CD ainsi qu'à l'automatisation des tests. Développer des interfaces et outils facilitant l'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et les métiers afin de transformer rapidement les besoins en solutions opérationnelles. Participer à la mise en production et à l'industrialisation des développements.

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data & IA, notre client recherche un Data Engineer / Administrateur Plateforme Data pour assurer l'administration, l'exploitation et l'évolution des infrastructures Data basées sur Cloudera CDP et les technologies Open Source. Vous interviendrez sur des plateformes critiques en collaboration avec les équipes applicatives, infrastructures, métiers et internationales afin de garantir la disponibilité, les performances et l'évolution des environnements Data. MissionsAdministration & ExploitationAdministrer et maintenir les plateformes Data Cloudera CDP. Garantir le maintien en condition opérationnelle des infrastructures. Superviser les plateformes et assurer le traitement des incidents. Participer aux astreintes et aux interventions hors horaires ouvrés. Optimiser les performances et la capacité des plateformes. Data EngineeringConcevoir les solutions d'ingestion de données (API). Mettre en œuvre des architectures de stockage (Hadoop, Ozone, Druid, ClickHouse...). Développer et automatiser les traitements de données. Mettre en place les tests unitaires et d'intégration. Industrialiser les traitements de nettoyage et de transformation des données. Évolution des plateformesParticiper aux migrations des clusters Hadoop Cloudera. Contribuer au déploiement des nouvelles plateformes Cloudera Data Services sous OpenShift/Kubernetes. Être force de proposition sur les évolutions techniques. Participer au design des infrastructures Data. Support & ExpertiseRésoudre les incidents complexes (Hive, Spark, Yarn...). Accompagner les équipes applicatives et métiers. Assurer un support technique de haut niveau. Participer à la documentation et au partage de connaissances. Environnement techniqueImpératifCloudera CDP 7.1.x RedHat Enterprise Linux 8 & 9 Python Java Ansible DevOps Très bonnes connaissancesHadoop Hive HBase Kafka Spark Solr Knox Ranger ZooKeeper Kerberos LDAP AppréciéesOpenShift Kubernetes Trino / Starburst Airflow Flink Maven Gradle ClickHouse Ozone Druid Profil recherchéFormation Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience significative sur des plateformes Big Data Cloudera. Expertise Linux RedHat. Bonne maîtrise des environnements Open Source Data. Solides compétences en automatisation (Ansible). Connaissances DevOps. Capacité à analyser et résoudre des incidents complexes. Esprit d'équipe, autonomie et bonnes capacités de communication. ConditionsCouverture de l'équipe : 8h00 – 19h00 Astreintes et interventions hors horaires ouvrés selon un planning de rotation. Niveau attendu : Confirmé / Senior (N4). Compétences clés : Cloudera CDP 7.1.x, RedHat 8/9, Hadoop, Spark, Hive, Kafka, Python, Java, Ansible, DevOps, OpenShift, Kubernetes.

Au sein de la DSI de notre client, dont la mission est de concevoir et maintenir les applications stratégiques des métiers du Groupe. Dans le cadre de l'évolution du Data Lake CIO Office, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de participer au développement, à l'évolution et à l'industrialisation des pipelines de données, en collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps. Vous évoluerez dans un environnement Big Data moderne, orienté Cloud et Agile, avec des échanges réguliers avec les équipes internationales basées à Porto.

🎯 Le contexteDans le cadre d'un projet stratégique au sein d'une grande banque française, nous recherchons un profil hybride Data & Technique, capable de faire le lien entre développement, analyse de données et coordination de projet. Vous intégrerez une équipe Data Analytics et interviendrez principalement sur un projet visant à détecter et analyser les désynchronisations entre les bases transactionnelles et la base décisionnelle Analytics. L'objectif : identifier les écarts, comprendre leur origine et contribuer à fiabiliser les données. 👉 Ce poste n'est ni un poste de développeur Python pur, ni un poste de chef de projet purement fonctionnel. Nous recherchons avant tout une personne technique, autonome et à l'aise dans la coordination de sujets transverses. 💼 Vos missionsVous interviendrez sur plusieurs activités en parallèle : Développer, maintenir et faire évoluer des scripts Python Lire et comprendre des scripts existants Corriger les anomalies et réaliser des évolutions Développer des scripts simples pour automatiser certaines analyses Manipuler et analyser les données avec Pandas Interroger les bases de données via SQL Analyser les écarts entre différentes sources de données Comprendre les modèles de données et réaliser les mappings entre les environnements Identifier les causes des désynchronisations et proposer des pistes d'investigation Coordonner les différentes équipes contributrices Identifier les bons interlocuteurs et collecter les informations nécessaires Suivre l'avancement, les échéances et les actions Identifier les blocages et remonter les alertes Produire un reporting régulier auprès des responsables de mission Acquérir progressivement une vision globale de l'écosystème Data Analytics Participer à terme à d'autres sujets : analyse d'incidents, investigations Data, support et compréhension fonctionnelle de la plateforme. 🛠️ Compétences techniques recherchéesIndispensables : Python : niveau opérationnel, idéalement avec une expérience préalable en développement Pandas SQL : bonne maîtrise Analyse et manipulation de données Compréhension des modèles de données Mapping entre différentes sources / bases de données Une expérience sur des environnements Data / Analytics est fortement appréciée. 👤 Le profil recherchéNous recherchons avant tout un profil hybride et autonome. Vous pouvez par exemple être : un ancien développeur Python ayant évolué vers du pilotage ou de la coordination technique ; un Chef de Projet Technique avec une forte culture Data ; un Business Analyst Technique ayant de solides compétences Python / SQL ; un Coordinateur ou Responsable Applicatif avec une expérience Data ; un Data Analyst / Data Engineer ayant déjà pris en charge des sujets transverses et de la coordination. Ce qui fera la différenceAutonomie : capacité à prendre un sujet en main sans supervision quotidienne Proactivité : savoir identifier les problèmes, alerter et proposer des solutions Esprit d'analyse et curiosité Bonne capacité à comprendre des systèmes et des flux de données Sens de l'organisation et du suivi Très bonnes capacités de communication Capacité à coordonner plusieurs interlocuteurs Appétence pour les problématiques Data ❌ Profils moins adaptésChef de projet uniquement organisationnel Développeur Python sans appétence pour la coordination Data Analyst exclusivement fonctionnel Profil très junior nécessitant un accompagnement quotidien Expert technique très spécialisé sans vision transverse

Résumé Le Data Engineer GCP sera responsable de la conception, de la mise en œuvre et de l'optimisation des solutions de traitement de données sur GCP au sein de l'équipe Data. L'objectif principal de ce rôle est d'assurer une gestion efficace des données, d'améliorer l'accès aux données et de soutenir les processus analytiques au sein du secteur bancaire. Responsabilités : Concevoir et développer des solutions de données sur la plateforme GCP. Optimiser les requêtes et les performances des bases de données BigQuery. Collaborer avec les équipes fonctionnelles pour collecter et comprendre les exigences en matière de données. Suivre les meilleures pratiques d'ingénierie des données et assurer la qualité des données. Participer aux revues de code et aux pratiques de développement agile en utilisant Scrum. Must Haves : Expérience de 5-6 ans en ingénierie des données. Compétences solides en Python et SQL. Expérience avec BigQuery sur GCP. Connaissance des systèmes de contrôle de version, tels que Git. Expérience avec la méthodologie agile, notamment Scrum.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, un Data Engineer confirmé est recherché pour participer au développement et à l'industrialisation de Data Products au sein d'une plateforme de données Cloud. Il intégrera une équipe Data en charge de valoriser les données issues de plusieurs systèmes d'information métiers afin de répondre aux besoins analytiques et de reporting des différentes directions. Objectifs et livrables : • Développer des Data Products à partir de spécifications fonctionnelles et techniques. • Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données. • Modéliser les données selon les bonnes pratiques de la plateforme. • Développer des modèles de transformation avec DBT. • Optimiser les traitements SQL sur un environnement BigQuery. • Mettre en œuvre les contrôles de qualité des données et contribuer aux initiatives de gouvernance. • Participer aux revues techniques, aux choix d'architecture, aux phases de recette, de mise en production et de support. • Contribuer à l'industrialisation des développements via les pratiques DevOps/DataOps. • Produire la documentation technique, fonctionnelle et d'exploitation des développements réalisés, ainsi que les indicateurs de qualité des données et supports de transfert de connaissances. Compétences requis : • Expertise indispensable sur Google Cloud Platform (GCP) et BigQuery. • Maîtrise avancée du langage SQL et de l'outil DBT. • Conception et développement de pipelines de données industrialisés. • Solides compétences en modélisation de données et pratiques DataOps / DevOps. • Compétences en langages de programmation : Python. • Maîtrise des outils d'orchestration et d'infrastructure : Cloud Composer / Apache Airflow, Pub/Sub, Terraform (selon les projets). • Gestion de version et intégration continue : Git (GitHub ou GitLab), CI/CD. • Pratiques de gouvernance et de gestion de la qualité des données. • Pratique des méthodologies Agile.

Contexte du poste Dans le cadre d'un projet de transformation majeur au sein d'un acteur de référence des télécommunications, nous recherchons un Expert ClickHouse / Data Engineer Senior en freelance. Vous rejoindrez une équipe en charge de la valorisation de la consommation télécom, qui traite d'importants volumes de données issus des CDR (traces de sessions). Au cœur de l'écosystème se trouve une plateforme ClickHouse, alimentée par des pipelines d'ingestion Kafka et associée à différents outils et scripts Python, SQL et dashboards Grafana. L'équipe engage aujourd'hui une transformation importante de son architecture avec l'objectif de faire évoluer en profondeur les modèles de données, les vues et les pipelines existants. Nous recherchons donc un profil disposant d'une véritable expertise ClickHouse en environnement de production, capable à la fois de prendre en main la plateforme, de la faire évoluer et de transmettre son expertise aux ingénieurs de l'équipe. Missions Missions principales Reprendre en main la plateforme ClickHouse existante : configuration, ingestion, pipelines, schémas et dashboards Concevoir et faire évoluer les modèles de données ClickHouse Travailler sur les problématiques de MergeTree, partitionnement et vues matérialisées Optimiser les requêtes analytiques sur des volumes de données importants Participer à la refonte des pipelines dans le cadre de la transformation de l'architecture Maintenir et faire évoluer les pipelines développés en Python Participer à l'exploitation et à l'administration de ClickHouse Identifier et mettre en place les bonnes pratiques permettant de pérenniser la plateforme Mentorat & transmission La mission comporte une forte dimension de transfert de compétences. L'objectif n'est pas uniquement de disposer d'un expert capable de traiter les sujets ClickHouse, mais de permettre progressivement aux ingénieurs internes de devenir autonomes. Vous serez donc amené à : Accompagner techniquement les ingénieurs de l'équipe Partager les bonnes pratiques ClickHouse Documenter les choix d'architecture et d'exploitation Organiser des sessions de partage et de montée en compétence Éviter la création d'une dépendance technique autour de votre expertise Stack technique Compétences indispensables ClickHouse : expérience significative en production MergeTree Partitionnement Vues matérialisées Modélisation de données Optimisation de requêtes analytiques à forte volumétrie Exploitation et administration ClickHouse Python SQL Compétences appréciées Kafka – ingestion de données Grafana – dashboards et monitoring Superset – visualisation de données Environnement complémentaire C Lua

Contexte : Dans le cadre du renforcement de son domaine Customer Relationship, notre client recherche un Senior Data Analyst afin d'accompagner l'équipe Digital Analytics dans l'optimisation du cycle de vie client et des stratégies CRM. Le consultant interviendra sur l'analyse des comportements clients, la définition des KPIs, l'évaluation des campagnes marketing et la production d'insights permettant d'améliorer la fidélisation, la rétention et la valeur client (LTV). En collaboration avec les équipes Produit, CRM, Data Engineering et Business, il contribuera à la mise en place de frameworks analytiques, au pilotage d'expérimentations et à la valorisation des données pour orienter les décisions stratégiques. Missions principales : · Concevoir et maintenir des frameworks analytiques pour exploiter les données clients et marketing. · Réaliser des analyses avancées afin d'identifier des leviers d'optimisation du cycle de vie client. · Construire, piloter et analyser des expérimentations (tests A/B, inférence causale). · Étudier les comportements clients (churn, CLTV, segmentation, affinité, pertinence, fidélisation). · Définir et suivre les indicateurs de performance (KPIs) liés au cycle de vie client. · Produire des recommandations business basées sur les analyses réalisées. · Collaborer avec les Product Managers, Business Managers, Data Engineers et Data Managers afin de transformer les besoins métiers en problématiques analytiques. · Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données utilisées. · Préparer les datasets nécessaires aux analyses. · Documenter les sources de données, les hypothèses, les méthodes d'analyse et les résultats. · Contribuer à l'amélioration des stratégies CRM, de fidélisation et de marketing digital. Livrables attendus : · Études analytiques sur les comportements clients. · Recommandations business. · Rapports d'expérimentation et d'A/B Testing. · Analyses d'inférence causale. · Datasets préparés et fiabilisés. · Documentation des sources de données et des méthodes d'analyse. · Définition et suivi des KPIs. · Restitutions auprès des équipes métiers.

Le contexte Notre client, un grand groupe bancaire, dispose d'une direction Data/AI qui accompagne les métiers dans leurs projets de Data Science, de la génération de use case jusqu'à la mise en production. L'équipe, au format "start-up dans un grand groupe", est internationale et regroupe des Data Scientists (Computer Vision, NLP, Scoring), un pôle ML Engineering et une équipe AI Projects. Cette équipe développe et opère en interne sa propre plateforme de Data Science, qui comprend : Une plateforme d'exploration et de développement Python Un framework d'industrialisation des modèles de Data Science, avec une librairie InnerSource dédiée Une plateforme d'exécution des modèles en production Un outil de Community Management C'est une infra qui tourne actuellement sur plus de 400 containers de production, utilisée par plus de 500 utilisateurs. La mission Le client ouvre une prestation en assistance technique pour gérer l'infrastructure qui supporte cette plateforme. Concrètement, le périmètre couvre : Administration, exploitation et automatisation du système d'exploitation des clusters Build et optimisation des images Docker, run des containers de prod Construction et pilotage de la vision technique de la plateforme (choix technos, évolution d'architecture) pour garantir continuité et performance Optimisation du dimensionnement des ressources et des coûts associés Interface privilégiée avec les équipes infra groupe qui fournissent l'infra managée on-prem consommée par la plateforme Maintenance à jour des composants et contribution aux déploiements applicatifs Veille technologique et montée en compétence continue Rédaction de documentation technique (architecture, gestion des changes et des incidents) Production de livrables et partage de connaissances avec l'équipe L'équipe travaille aussi de façon transverse sur la maintenance des frameworks de Data Science Python, les pipelines CI/CD, l'observabilité des plateformes, la mise en prod des solutions IA, et participe activement aux POCs. Stack technique Langages : Python, Golang, Bash OS : GNU/Linux Orchestration : Kubernetes Infra/DevOps : GitLab CI/CD, GitOps (ArgoCD), Docker, Buildkit, Artifactory, Helm, Kustomize, CUE/Timoni Sécurité : Vault (gestion des secrets), Keycloak, JWT, OIDC Réseau : Traefik (reverse proxy) Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana Data/Cloud services : PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Jaeger, ELK, MinIO (S3), Certmanager, External-DNS, Portworx, COS Cloud privé (environnement on-prem managé, pas de cloud public classique)

Recherche un profil confirmé 5 ans d'expérience dans le secteur de l'Energie. Aime manipuler les chiffres (import et export) et croisement de données. Utilise Azure Devosp pour la gestion du backlog. Compétences Techniques (Hard Skills) ? AMOA : expérience significative sur des projets informatiques multi-parties, capacité à travailler en équipe et à se coordonner avec les différentes parties prenantes, aussi bien IT (développeurs front et back, data engineer, développeurs ETL, chef de projet IT) que métiers (direction performance, product owners, clients internes de l'application) ? Energies : une expérience dans le secteur de l'énergie est préférable, ou une capacité à s'adapter rapidement à un nouveau secteur d'activité démontrée dans des expériences passées ? Data analysis : un appétence à l'analyse de données est nécessaire (exports, retraitement excel/google sheet, analyses croisées, etc.) ? Azure devops : une connaissance d'azure devops est préférable, cette plateforme étant utilisée pour le suivi du backlog évolutif et correctif et la communication asynchrone entre toutes les parties prenantes Compétences Transverses & Posture (Soft Skills) ? Gestion de projet : Capacités d'organisation, de rigueur et de gestion de projets multi-acteurs ? Communication : Excellentes qualités d'expression orale et écrite, aisance relationnelle. ? Esprit d'équipe : Posture collaborative affirmée et aptitude à fédérer/animer des contributeurs transverses.

Vous intégrerez le pôle IA de JEMS, leader européen de la Data, pour accompagner nos clients dans leurs projets de transformation et d'innovation par l'Intelligence Artificielle. Nos équipes développent et industrialisent des solutions d'IA générative et de systèmes agentiques (LLM, RAG, copilotes internes, orchestrateurs multi-agents), avec un ancrage fort dans des environnements Cloud et Data Platforms modernes. Dans ce rôle, vous interviendrez de bout en bout, de l'identification des cas d'usage à l'industrialisation. Vous aurez la charge de : • Mener des ateliers de cadrage IA avec les parties prenantes métiers et IT • Identifier et formaliser des cas d'usage concrets (gains, contraintes, faisabilité) • Concevoir et développer des services backend en Python intégrés à des architectures microservices • Déployer et piloter des MVP IA (LLM, RAG, systèmes agentiques, orchestrateurs, copilotes) • Intégrer et optimiser des pipelines de données pour l'IA générative • Industrialiser des solutions IA : passage à l'échelle, robustesse, monitoring et performance en production • Accompagner les clients dans la gouvernance IA (sécurité, RGPD, éthique, budget, cloud souverain) • Contribuer à la construction d'une offre IA différenciante au sein de JEMS, reconnue pour son innovation et sa R&D Référence de l'offre : 2sx8qa1n1v

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Contexte Au sein de la DSI d'un grand groupe du secteur de l'énergie, vous intégrerez une équipe Data en charge du traitement des données de consommation clients et de leur exposition sur les canaux digitaux. L'équipe, composée de 14 personnes (dont 7 Data Engineers), fonctionne en méthodologie Agile SAFe, synchronisée avec d'autres équipes Data du programme. Missions principales Concevoir et exécuter les stratégies de test (fonctionnel, non-régression, intégration) sur les pipelines de données et les APIs exposées par l'équipe. Réaliser des tests API approfondis via Postman ou Bruno : construction de collections, scénarios de tests automatisés, validation des contrats d'interface, tests de charge légers. Adopter une posture fonctionnelle forte : comprendre les enjeux métiers pour challenger les spécifications et anticiper les cas limites. Intervenir en support Business Analyst : rédaction et clarification des besoins fonctionnels, participation aux ateliers de cadrage avec les métiers, rédaction de user stories et critères d'acceptation. Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, refinements, rétrospectives, revues de sprint). Mettre en place et maintenir des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality) en lien avec les Data Engineers. Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution, en coordination avec l'équipe technique. Rédiger et maintenir la documentation de test et les spécifications fonctionnelles. Environnement technique Postman / Bruno (indispensable — tests API poussés) Notions Python, SQL Connaissance des architectures Databricks (Bronze/Silver/Gold) et Delta Lake appréciée Environnement Cloud AWS Outils de gestion Agile (Jira ou équivalent) Git Compétences recherchées Expertise testing API (Postman/Bruno) — critère central Posture fonctionnelle / capacité à intervenir sur des tâches de BA (rédaction de specs, user stories) Connaissance des principes API REST Rigueur en Data Quality et détection d'anomalies Culture Agile SAFe Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques (Data Engineers) et métiers Informations pratiques LivrablesCorrections d'anomalies / analyse et spécificationsModalitéTemps pleinPlage horaireHeures ouvréesLieuÎle-de-FranceDurée12 mois, extension possible