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Contexte de la mission Dans ce contexte, nous recherchons un Data Engineer ayant une forte appétence pour la compréhension des enjeux métier liés à la donnée, les environnements Big Data en transformation, et le travail sur des systèmes existants et l'amélioration continue. Le profil attendu combine compétences techniques solides et posture d'ingénieur impliqué dans le fonctionnement global du SI (BUILD & RUN). Une expérience minimale de 3 ans est requise. Objectifs et livrables Activité principale Les missions s'inscrivent dans une trajectoire progressive : Phase 1 : Modernisation des traitements existants - Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark (Java) - Participation à l'optimisation des traitements existants - Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL - Appropriation des processus métier derrière les flux de données Phase 2 : Refonte cloud (Databricks) - Participation au projet stratégique de migration vers le cloud - Conception et mise en œuvre de pipelines de données sur Databricks - Industrialisation des traitements dans un environnement moderne Activités principales : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données en Spark (Java) - Migrer des traitements legacy vers des architectures Big Data modernes - Assurer la maintenance des traitements existants SQL / PL-SQL - Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données - Participer activement au RUN et à l'amélioration continue Activités secondaires - Contribution aux bonnes pratiques de développement et d'exploitation - Mise à jour du référentiel documentaire - Partage de connaissances au sein de l'équipe - Participation à la guilde Spark de l'équipe (choix de conception, optimisation des traitements, road map technique etc…) Stack technique de l'équipe Spark, Java, Ceph, Tableau Server, Oracle, Informatica, Maven, Control-M, Git, Jenkins, Terraform

Contexte : Notre client est un éditeur de logiciels B2B international, en forte croissance, présent sur plusieurs continents. Dans le cadre du renforcement de son équipe Revenue Operations, il recherche un consultant senior pour accompagner ses équipes commerciales sur le périmètre nord-américain : structuration des processus go-to-market, fiabilisation de la donnée CRM et industrialisation des tâches manuelles par l'automatisation et l'IA. Démarrage : début octobre 2026 Durée : 5 mois minimum (octobre à février), prolongation possible Localisation : Paris, présentiel 4 jours par semaine, 1 jour de télétravail maximum Langue de travail : anglais courant indispensable, échanges quotidiens à l'écrit et à l'oral avec des équipes basées aux Etats-Unis Missions principales : Accompagner les équipes commerciales et marketing dans la déclinaison opérationnelle de la stratégie go-to-market Appuyer les commerciaux sur la modélisation tarifaire et la configuration des offres, pour sécuriser la justesse et la rentabilité des propositions Concevoir et déployer des automatisations légères et scalables sur le CRM et les outils commerciaux, marketing et de productivité, en s'appuyant sur les outils d'IA Piloter la qualité de la donnée dans les systèmes et identifier les gains d'efficacité opérationnelle Produire des analyses quantitatives et transformer les données internes et externes en recommandations exploitables pour la direction Coordonner les sujets transverses entre les équipes ventes, marketing, finance et customer success

📋 Informations sur la mission Intitulé du poste : Tech Lead Data GCP Localisation : Montrouge (3 jours de présence sur site par semaine, dont présence obligatoire les lundis et mercredis) TJM max : 450 € HT / jour Date de démarrage : 07/09/2026 Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission renouvelable) 🎯 Contexte de la mission Au sein d'une grande institution bancaire et financière, le projet Financing Datahub répond à des enjeux stratégiques de pilotage du portefeuille de financement et d'anticipation de la consommation des ressources rares (RWA, Liquidité). Après le succès d'un premier POC, l'objectif est d'industrialiser la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP) et de construire un MVP robuste offrant des capacités de projection, de simulation et d'analyse avancée. 📌 Objectifs & Responsabilités clés Cadrage, Conception & Architecture : Analyser les besoins métiers liés au pilotage de la filière financement. Participer à la définition du modèle de données cible et aux choix d'architecture Data sur GCP. Cartographier les sources (Finance, Risques, Financement) et définir les règles de transformation, de qualité et d'exposition. Développement, Industrialisation & Performance : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion, de transformation et d'exposition des données. Industrialiser et optimiser les traitements dans l'environnement GCP pour garantir la robustesse et la maintenabilité. Mettre en place les contrôles de qualité, de cohérence et la traçabilité des flux (Data Lineage). Exposition des Données & Alignement Métier : Structurer et préparer les datasets destinés au Cockpit de pilotage en collaboration avec les équipes Front-End. Garantir la fiabilité des données servant aux moteurs de simulation des ressources rares. Gouvernance, Sécurité & Pratiques Agiles : Appliquer les règles de gestion des habilitations, de confidentialité et de conformité aux exigences bancaires (auditabilité). Être le référent technique (Tech Lead) au sein de la squad, animer les ateliers techniques et participer activement aux rituels Agile.

Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer spécialisé en Computer Vision. La mission vise à moderniser l'architecture existante, améliorer les performances d'inférence, étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images, et renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch et d'une solution de model serving telle que TorchServe. Faire évoluer les modèles de classification d'images et de détection d'objets, notamment à l'aide d'architectures YOLO. Adapter la solution à de nouvelles typologies, résolutions et dimensions d'images. Analyser et optimiser les performances d'inférence. Identifier et traiter les goulots d'étranglement liés au CPU, au GPU et aux étapes de prétraitement. Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage afin d'en faciliter l'utilisation par les équipes métiers. Industrialiser les composants Data Science en garantissant la qualité du code, les tests, le déploiement et la documentation. Accompagner l'intégration des modèles de Machine Learning dans l'architecture applicative existante. L'environnement technique comprend principalement Python, PyTorch, TorchServe, YOLO et des infrastructures GPU. Des technologies telles que PyTorch Lightning, Distributed Data Parallel, Docker, CVAT et LitServe peuvent également être utilisées.

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

Description du poste Validation de systèmes informatisés (CSV) dans un environnement pharmaceutique réglementé. Rédaction et exécution de la documentation de validation : Validation Plan, URS, FS/DS, Risk Assessment, Traceability Matrix, IQ/OQ/PQ et rapports de validation. Participation aux activités de qualification et validation d'équipements de production et de laboratoire. Application des référentiels GAMP5, Cycle en V, GMP/BPF, FDA 21 CFR Part 11, Annexe 11 et Data Integrity. Gestion des déviations, CAPA et Change Control. Réalisation d'analyses de risques et suivi des actions associées. Collaboration avec les équipes Qualité, Production, Ingénierie et Informatique. Accompagnement des projets tout au long du cycle de vie des systèmes validés. Garantir la conformité réglementaire et la fiabilité des systèmes informatisés.

Il aura la charge de gérer une architecture Lakehouse : • Data security : Apache Ranger • Data governance : Apache Atlas • Data processing : Spark, Apache Zeppelin • Data ingestion : nifi • Data analytics : Apache Impala • Data lake : hadoop, Apache KUDO • Dara serving: Hue Gestions des logs via la stack ELK (Elasticsearch-Logstash-Kibana) Provisionner des infrastructures via Terraform Connaissance réseaux (Mise en place et ouverture de flux réseau basé sur le dossier d'architecture réseau) Il documente les procédures d'exploitation et rédige des rapports synthétisés Il assure du bon fonctionnement des services dans le respect des SLA. Il connait et s'appuie sur les process ITIL (Gestion des incidents, des problèmes et des demandes de changement) pour opérer dans des environnements de production. Il a un bon niveau d'anglais pour converser avec les éditeurs dont Cloudera et les fournisseurs Il automatise les déploiements de fichiers de configurations, gestion des certificats et keystores via Ansible. Il utilise les Outils devops de versionning et de packages : Github, Jenkins Sa maitrise des environnements sous Linux lui permet d'analyser les logs dans le cadre du traitement des incidents. Il est force de proposition pour l'amélioration de l'exploitabilité des solutions et de la supervision des services. Il participe aux réunions d'équipe et rend compte des actions Il participe aux projets et aux différents comités.

Envie d'un nouveau challenge dans un environnement Data Cloud ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer GCP pour rejoindre un projet stratégique au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire. Vous interviendrez sur le projet DatOps, avec pour objectif de mettre en œuvre les demandes métiers et de faire évoluer les pipelines et traitements de données, en collaboration étroite avec les équipes Production Applicative et DevOps. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Concevoir et développer les traitements de Data Preparation / Data Transformation. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données. Participer aux évolutions techniques de la plateforme Data. Collaborer avec les équipes DevOps et Production Applicative pour traiter les demandes d'évolution de la plateforme. Analyser et résoudre des problématiques techniques complexes. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Participer à l'amélioration continue des traitements et des outils Data. Évoluer dans un environnement Agile / Scrum avec des équipes internationales.

Le consultant sera amené à travailler sur des sujets Data en s'appuyant sur la plateforme Dataiku, avec une forte dimension technique et opérationnelle. Compétences requises : - Dataiku : Expert - Data Engineering / Data : Expert - Maîtrise de la plateforme Dataiku DSS - Conception et industrialisation de pipelines de données - Préparation, transformation et exploitation des données - Mise en œuvre de traitements et workflows Dataiku - Bonnes pratiques de développement et d'industrialisation Data Prérequis : Une expérience dans des environnements sensibles / Défense serait un plus.

Rejoignez le pôle de modernisation data d'un acteur majeur du secteur bancaire pour intervenir au sein d'une équipe Big Data de haut niveau. Vous participerez à la conception, l'implémentation et l'administration d'une infrastructure cloud hybride hautement résiliente, combinant les forces de Google Cloud Platform et des infrastructures on-premise. Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitating la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement disponibles pour l'ensemble des entités du groupe. Vous évoluerez dans un environnement technologique riche, centré sur l'automatisation, l'infrastructure as code et les bonnes pratiques DevOps et GitOps, au sein d'équipes agiles et collaboratives. Le périmètre couvre l'ensemble du cycle de vie des services : de leur conception jusqu'à leur maintien en condition opérationnelle. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes applicatives, infrastructures et DevOps, dans un contexte de sécurité renforcée et de haute disponibilité. Responsabilités : - Participer à la mise en œuvre, l'optimisation et l'évolution de la plateforme Big Data - Développer et maintenir l'infrastructure as code avec Terraform et Terragrunt - Automatiser et maintenir les pipelines CI/CD sous GitLab - Administrer et faire évoluer les plateformes Big Data et Data Engineering - Mettre en œuvre les orchestrateurs de workflows (Kestra, Stratus) pour l'automatisation des traitements data - Mettre en place et maintenir les outils de monitoring et d'observabilité (Prometheus, Grafana, ELK) - Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes en environnement distribué - Collaborer à la mise en œuvre des bonnes pratiques Cloud, DevOps et GitOps - Produire la documentation technique et d'exploitation - Participer à l'amélioration continue et proposer des optimisations architecturales Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Montpellier ou Guyancourt

Contexte de la missionNotre client, grand groupe industriel international, développe une plateforme de données unifiée (UDP) à l'échelle du groupe. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Architect Principal pour jouer un rôle clé dans la conception, l'évolution et la gouvernance du modèle de données logique et physique de cette plateforme. Principales responsabilités● Soutenir l'évolution du modèle de données groupe (VGDM) pour la plateforme unifiée, en couvrant l'ensemble du cycle de vie, les périmètres et le backlog de développement. ● Définir les normes, directives et méthodes de modélisation à destination des équipes (processus de gestion des changements, bonnes pratiques, modèles de référence et réutilisables). ● Accompagner les équipes produits data dans la conception des modèles de données logiques et physiques, pour leur permettre de créer de meilleurs produits data. ● Assurer le mapping rapide entre les concepts métier/sources et la structure basée sur le modèle mLDM Teradata, afin d'accélérer le développement sur les domaines ciblés. ● Examiner et intégrer les évolutions de modèles avec des contrôles qualité rigoureux (co-création) ; garantir la cohérence entre modèle, glossaire et gouvernance. ● Mesurer l'adoption et l'impact du modèle de données au sein des équipes.

3. Data Steward Senior / Data Owner — Gouvernance & QualitéContexteAu sein d'une organisation data structurée autour de principes de gouvernance et de qualité, vous portez un rôle senior : vous animez la communauté des data stewards, diffusez les bonnes pratiques et contribuez à la maîtrise du patrimoine de données. Missions principalesAppliquer et faire vivre les principes de gouvernance et de qualité des données. Contribuer à l'animation technico-fonctionnelle des data stewards. Diffuser les bonnes pratiques au sein des équipes data et métier. Utiliser et promouvoir les outils de gouvernance et de qualité de la plateforme. Compétences requisesBonne connaissance des principes de gouvernance et de qualité des données (indispensable). Capacité à animer, fédérer et transmettre auprès d'une communauté de data stewards. Maîtrise des outils de gouvernance / qualité des données. Posture de référent, autonomie et sens du collectif. Environnement techniquePlateforme data (AWS / Databricks), outils de gouvernance et de qualité des données. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

Missions principales: Etablir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts permettant d'ajuster au mieux les critères de matching Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer la time to deliver Analyse des anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et non régression des développements en lien avec le PO et les développeurs Dans une démarche "shift-left", intervenir dès le cadrage pour aider à la rédaction des US à travers les critères d'acceptance et stratégie de recette. Capacité à acquérir rapidement un fonctionnel complexe: 3/3 Connaissance des techniques d'analyses textuelles : normalisation, distances de chaînes, TF-IDF, BM25, fuzzy matching, etc 3/3 Rédaction de cas de tests 3/3 Etablir et appliquer un protocole de tests 3/3 Compétences TAL 1/3

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Big Data, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un DataOps Engineer confirmé pour intervenir principalement sur des activités de Run, fiabilisation et évolution d'une plateforme Data. Vous intégrerez une équipe fonctionnant en mode Agile et serez garant du bon fonctionnement, de la disponibilité et de l'évolution du socle technique Data. Vous aurez pour missions : Le Run quotidien et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Data. L'analyse et la résolution des incidents techniques. La gestion de l'obsolescence technique et applicative. L'amélioration de la performance, de la disponibilité et de la scalabilité du socle de données. Le déploiement et l'exploitation de services dans un environnement Cloud Azure. L'automatisation et l'industrialisation des déploiements via Terraform et CI/CD. La supervision et la fiabilisation des traitements et flux de données. L'exploitation et l'évolution de composants Spark, Databricks, Airflow, Kafka et Hadoop. La coordination avec les équipes projets, IT et métiers. Environnement technique Azure – Databricks – Spark – Python – Scala – SQL – Airflow – Kafka – Hadoop – Terraform – Bases relationnelles et NoSQL – CI/CD – DevOps / DataOps