Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre de la création d'une nouvelle équipe Data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre un projet stratégique autour de la Customer Data et de la personnalisation marketing. L'objectif du projet est de construire et faire évoluer une plateforme Data permettant d'agréger différentes sources de données clients et de les exploiter afin d'améliorer la personnalisation des parcours et recommandations. Dans un premier temps, le consultant interviendra notamment sur l'exploitation et l'amélioration des données issues de solutions de collecte et de tracking, avant de contribuer au développement de la plateforme Data au cœur du projet. Vous intégrerez une équipe composée de plusieurs Data Engineers et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes techniques et métiers, dans un environnement international.

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

Dans le cadre d'une mission longue au sein d'un environnement bancaire, nous recherchons un Expert SAS Data pour accompagner les équipes Data dans la conception, le développement, la fiabilisation et le maintien en conditions opérationnelles de solutions SAS à forte criticité métier et réglementaire. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'étude du besoin jusqu'à la mise en production et à la maintenance, avec un rôle de référent technique SAS auprès des équipes internes et des partenaires. Missions principales : • Analyser les besoins métiers et participer aux études de faisabilité. • Concevoir des solutions Data robustes, performantes et adaptées aux contraintes de production. • Participer aux choix techniques, à la définition des architectures et aux orientations de développement. • Développer et faire évoluer les traitements SAS. • Intervenir sur les phases de tests, de recette et de préparation des mises en production. • Contrôler la qualité et la fiabilité des développements et des livraisons. • Diagnostiquer les incidents et assurer la maintenance corrective et évolutive. • Piloter et coordonner les travaux techniques avec les équipes internes et les prestataires externes. • Suivre l'avancement et veiller au respect des engagements de qualité, de coûts et de délais. • Accompagner les métiers et utilisateurs lors des recettes et mises en production. • Garantir la prise en compte des contraintes de sécurité, de qualité et de conformité réglementaire. Livrables attendus : traitements Data développés sous SAS, dossiers de conception et spécifications techniques, plans et résultats de tests, livrables de mise en production, documentation technique et fonctionnelle, analyses d'incidents et plans d'action, préconisations d'architecture et reporting technique.

Notre client, grand compte du secteur de l'assurance, recherche un Chef de Projet IT expérimenté afin de renforcer ses équipes dans le pilotage de projets techniques et transverses. Le consultant interviendra dans un environnement complexe impliquant de nombreuses équipes IT et métiers, des contributeurs internes ainsi que des partenaires externes. Il sera responsable du pilotage des sujets qui lui seront confiés, de leur cadrage jusqu'à leur mise en production et leur stabilisation. Les projets pourront notamment porter sur des sujets techniques tels que la migration de serveurs applicatifs ou la sécurisation des données en environnement non-production. Missions principales Prendre en charge les projets de bout en bout : cadrage, études, planification, réalisation, recette, mise en production, stabilisation et clôture. Coordonner les différentes parties prenantes : équipes techniques, applicatives, sécurité, production, architecture, métiers et fournisseurs externes. Construire et maintenir les plannings projet, suivre les jalons, dépendances et chemins critiques. Organiser et animer les réunions projet, comités projet et comités de pilotage. Formaliser les décisions, actions, responsabilités et engagements des différents contributeurs. Identifier, qualifier et suivre les risques, alertes, incidents et points de blocage, avec escalade lorsque nécessaire. Assurer le suivi des charges, du budget, du reste à faire et des projections. Veiller au respect des processus de gouvernance, d'architecture, de sécurité, de changement et de mise en production. Produire un reporting synthétique et régulier à destination du management. Préparer le transfert vers les équipes d'exploitation : documentation, critères d'acceptation, support et accompagnement. Réaliser le bilan de mission et assurer le transfert de connaissances en fin de prestation.

Contexte Profil : IT généraliste – Consultant Métier / Business Analyst – IDF Séniorité : Plus de 9 ans d'expérience La mission se déroulera au sein de l'IT Data Management & BI, intervenant sur les métiers Trade, Cash, Client, Financing et Risk. Le consultant intégrera plus particulièrement l'équipe Data Financing & Risk, responsable des projets, de la maintenance évolutive et du suivi de production pour les métiers Financing et Risk. La mission couvre donc à la fois des activités projet, Data, maintenance évolutive et support à la production. Missions principales En tant que Business Analyst, le consultant interviendra notamment sur : Animation d'ateliers et échanges avec les métiers. Recueil, formalisation et priorisation des besoins. Rédaction des spécifications fonctionnelles. Participation à la modélisation des données. Préparation et exécution des plans de tests. Participation à la recette fonctionnelle / MOA. Présentation des livrables aux utilisateurs. Rédaction de synthèses. Accompagnement et conduite du changement. Suivi de la qualité et de la stabilité de la production. Contribution aux projets et à la maintenance évolutive. Le client insiste particulièrement sur la capacité du consultant à être autonome et moteur sur ses sujets.

Nous recrutons pour une entreprise du secteur de l'assurance un ou une Lead Data Engineer pour concevoir, fiabiliser et industrialiser sa plateforme data. Vous combinerez expertise technique, conception d'architecture et accompagnement d'équipe. Vous veillerez à la qualité, à la sécurité et à la performance des données, en lien étroit avec les équipes IT et métiers. Vos missions Pilotage et leadership Accompagner une équipe de Data Engineers et, éventuellement, d'Analytics Engineers Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de gestion de versions et de supervision des données Jouer un rôle de référent technique et garantir la cohérence des choix d'architecture, en collaboration avec les équipes DevOps et l'architecte d'entreprise Travailler avec les équipes métiers, notamment en actuariat, finance, gestion des sinistres et marketing, ainsi qu'avec les équipes IT Data engineering Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs Orchestrer les flux de données avec Apache Airflow Modéliser et structurer les bases de données selon les besoins analytiques Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation et DevOps Mettre en œuvre les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests, les déploiements et les contrôles qualité Collaborer avec les équipes DevOps et Réseaux sur la gestion et la sécurisation des environnements Superviser les traitements et contribuer à la gestion des incidents data

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe de développement intervenant sur des projets d'intégration et de traitement de données. La mission s'inscrit dans un environnement fonctionnel et technique varié, sous le pilotage d'un responsable technique. Missions principales Analyser les demandes d'évolution et leurs impacts techniques ; Développer et faire évoluer les traitements ETL sous DataStage ; Réaliser les tests associés et corriger les anomalies ; Assurer le suivi et le reporting de vos travaux auprès du responsable technique. Profil recherché Expertise en développement ETL sur DataStage PX, notamment en version 11 ; Capacité à analyser des besoins

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Engineer pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé dans les Hautes-Pyrénées (65). Vos missions seront les suivantes : - Développer des évolutions de notre plateforme permettant de récolter et distribuer les données d'activité en vue de permettre la construction de produits de données : .dbt ; snowflake ; power BI ; streamlit : azure ; - Réaliser des travaux de data engineering (scriptes, modélisations, …) pilotés en DevOps (via la solution Azure DevOps) par le Lead Data Engineer du périmètre concerné ; - Compléter toutes les documentations IT obligatoires : CDM, HLD (high level Design du système), DAT (dossier d'architecture technique), DEX (dossier d'exploitation) ; - Prendre en charge et corriger des incidents liés à ces composants après livraison.

Dans le cadre de l'évolution du DataHub vers une architecture Data Lakehouse, le client engage une bascule progressive depuis une architecture BI classique (ETL Talend, DWH centralisé) vers un modèle cible de type Lakehouse. Cette trajectoire inclut la migration des flux existants, la mise en place de nouvelles zones data (Landing Zone, Data Lake, Datamarts, Data Products) et le décommissionnement de Talend. Le/la Data Engineer intervient sous la responsabilité du Responsable de l'équipe technique et en appui du Techlead sur le projet de bascule Lakehouse. Son périmètre couvre à la fois la contribution au projet de décommissionnement Talend et de nouvelle architecture Snowflake, la réalisation de projets et demandes évolutives sur le périmètre data existant, ainsi que le traitement des incidents et le support au Run. Livrables attendus : - Inventaire et documentation des jobs Talend repris - Pipelines Snowflake industrialisés issus de la migration Talend - Modèles Lakehouse documentés - Contribution à la stratégie de migration et de décommissionnement Talend - Développements réalisés sur les projets et demandes évolutives traités - Suivi et documentation des incidents traités (analyse de cause racine, correctifs)

Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre l'équipe de la Direction des Systèmes d'Information au sein d'un grand groupe industriel. Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance d'un datalake stratégique, en travaillant étroitement avec les équipes de production applicative et DevOps pour mettre en œuvre des solutions de traitement de données robustes et performantes. Votre mission s'inscrit dans un environnement technologique moderne et agile. Vous participerez à l'évolution continue d'une plateforme données complexe, contribuerez à l'architecture des pipelines ETL et assurerez la qualité et la fiabilité des ingestions de données. L'environnement de travail est collaborative, dynamique et fondé sur les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (versioning, intégration continue, tests automatisés). Le datalake traite des volumes de données significatifs et nécessite une expertise technique pointue. Vous aurez l'occasion de travailler sur des sujets variés : conception de schémas de données, optimisation des performances, debugging en environnement distribué, et exploration de nouvelles technologies pour améliorer la stack existante. Responsabilités : - Mettre en œuvre et industrialiser de nouvelles ingestions de données, en respectant les standards de qualité et de performance du datalake - Concevoir et développer des transformations de données complexes en PySpark et Hive, optimisées pour les environnements Hadoop - Maintenir, documenter et faire évoluer les outils et scripts de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting Unix/Linux) - Collaborer avec l'équipe DevOps pour l'évolution et l'optimisation de l'infrastructure de la plateforme données - Rédiger des spécifications techniques détaillées et participer à la validation des livrables avec les parties prenantes - Identifier et proposer des améliorations technologiques pour maintenir la compétitivité de la plateforme - Travailler en méthodologie Agile/Scrum, participer aux cérémonies d'équipe et contribuer à l'amélioration continue - Assurer le debugging et la résolution d'incidents en production, en coordination avec les équipes de support

Nous recherchons, pour un grand groupe européen de la distribution B2B, un Ingénieur de Production Linux confirmé au sein d'une équipe Exploitation / Production à taille humaine. Contrairement aux grandes DSI où les périmètres sont éclatés entre de nombreuses équipes, ici une seule équipe polyvalente porte l'ensemble du Run et de la MCO, en collaboration étroite avec les équipes réseau, infrastructure, sécurité et projets. L'environnement compte de 1 400 à 1 500 machines virtuelles, hébergées majoritairement sur Nutanix. L'enjeu du poste : aider l'équipe à sortir du mode « pompier » pour aller vers plus d'industrialisation et d'automatisation. Les missionsAdministration Linux et socle Nutanix (cœur du poste) Linux : administration et exploitation du parc de production — installation, durcissement, industrialisation, scripting et automatisation (shell, Python, Ansible), diagnostic et résolution des incidents systèmes Nutanix : administration du socle AHV / Prism, déploiement de nouveaux nœuds, gestion du stockage et des sauvegardes, accompagnement du décommissionnement VMware Kubernetes (NKP) : contribuer au maintien et à la montée en puissance de la plateforme Nutanix Kubernetes Platform Data center : installation et remplacement de matériel, interventions en salle serveur Run et maintien en condition opérationnelle Traiter en autonomie les tickets d'incidents et de demandes de service (qualification, reproduction, diagnostic, résolution) Surveiller les backlogs quotidiens et veiller au respect des seuils Traiter les alarmes de supervision et proposer des remédiations de fond plutôt que des corrections répétées Préparer, planifier et exécuter les campagnes de patching Linux et Windows Rédiger et sécuriser les changements dans l'outil ITSM Réaliser certaines mises en production applicatives et en assurer le run Rédiger et maintenir les procédures d'exploitation (Confluence) Création de jobs d'ordonnancement et de flux à la demande des chefs de projets Amélioration continue (le vrai challenge du poste) Concevoir une « météo des services » / vue d'état de la production, aujourd'hui inexistante Identifier les tâches manuelles et récurrentes, les scripter et les automatiser Prendre du recul sur les incidents récurrents pour traiter les causes racines Participer aux projets de build (Nutanix, Kubernetes, intégration de nouveaux périmètres) aux côtés des équipes infrastructure Périmètres secondaires Participation au plan de remédiation issu d'un audit Microsoft 365 Suivi de partenaires infogérants (AS/400, CMDB) Environnement techniqueVirtualisation : Nutanix AHV (plateforme principale) ; VMware ESXi résiduel en cours de décommissionnement Systèmes : Linux majoritaire (Red Hat / dérivés) ; Windows Server 2016 → 2022 Conteneurs : Nutanix Kubernetes Platform (NKP) Ordonnancement & flux : OpCon ; GoAnywhere (MFT) Patching & conformité : Foreman (Linux), Tanium (Windows) Sauvegarde : Veeam, HYCU, Barman (PostgreSQL) Automatisation / IaC : Shell, PowerShell, Ansible, Terraform, GitLab Supervision : Centreon, ELK Publication d'applications : Citrix Virtual Apps ITSM & doc : EasyVista, Jira, Confluence

Contexte :Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l'optimisation de l'assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique. Missions :Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l'impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata. Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%). Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel. Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate). Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel. Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l'interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.

Contexte Dans le cadre du renforcement de son dispositif de conformité au RGPD, le client souhaite apporter un appui opérationnel complémentaire au Délégué à la protection des données (DPO) pour le pilotage et le suivi de ses activités. La mission requiert un profil expérimenté, autonome et doté d'une solide maîtrise du RGPD. Le consultant devra faire preuve de rigueur, de capacité d'analyse et de recul critique, tout en contribuant à la production de livrables et de supports de qualité. Objectifs de la mission La mission vise à renforcer le pilotage et la sécurisation du dispositif de conformité RGPD et à apporter au DPO une expertise opérationnelle à forte valeur ajoutée. • Apporter une expertise et un regard critique sur les sujets à enjeux et les risques identifiés. • Accompagner et challenger les métiers dans la mise en œuvre opérationnelle des exigences RGPD. • Fiabiliser le suivi des risques, des recommandations et des plans d'actions. • Renforcer la qualité des analyses, des reportings et des supports destinés au DPO, aux métiers et aux instances de gouvernance. MISSIONS 3.1 Expertise et conseil RGPD • Apporter une expertise opérationnelle sur les problématiques RGPD. • Analyser les sujets complexes et identifier les risques associés. • Formuler des recommandations pragmatiques, adaptées aux enjeux métiers. • Prendre en charge en autonomie certaines tâches confiées par le DPO. • Porter un regard critique, challenger les situations rencontrées et être force de proposition. 3.2 Accompagnement des métiers • Accompagner les métiers dans la réalisation de leurs contrôles annuels. • Analyser les bases légales, les finalités, les données collectées et les durées de conservation. • Identifier les besoins d'analyses d'impact relatives à la protection des données (AIPD) et les réaliser. • Proposer des solutions conciliant conformité RGPD et contraintes opérationnelles. 3.3 Revue de la cartographie des risques RGPD • Participer à la revue et à l'actualisation de la cartographie des risques. • Challenger l'identification et la cotation des risques RGPD. • Examiner la pertinence et l'efficacité des dispositifs de maîtrise. 3.4 Appui au pilotage • Suivre les plans d'actions et les recommandations RGPD. • Contribuer à la mise à jour de la documentation de référence. • Alerter le DPO sur les sujets nécessitant une attention ou un arbitrage particulier. 3.5 Reporting et rapport du DPO • Contribuer à la préparation du rapport du DPO. • Préparer les éléments de synthèse destinés aux instances de gouvernance. 3.6 Supports et sensibilisation • Préparer des supports de présentation clairs, structurés et synthétiques pour les instances de gouvernance. • Transformer les sujets RGPD complexes en messages accessibles et opérationnels. • Élaborer des supports de sensibilisation et de formation. Résultats attendus • Un dispositif de pilotage RGPD renforcé et sécurisé. • Des analyses argumentées et des recommandations directement exploitables. • Une cartographie des risques actualisée et challengée. • Un suivi fiable des recommandations et des plans d'actions. • Des reportings et supports de gouvernance clairs, synthétiques et de qualité. • Des actions de sensibilisation adaptées aux publics concernés.

RésuméLe poste de Data Engineer sur Snowflake a pour objectif principal d'intégrer l'équipe Data & AI Procurement, en se concentrant sur l'ingestion et la transformation des données, afin de répondre aux besoins des métiers. Responsabilités :Assurer l'ingestion et la transformation des données à partir de sources variées. Créer et maintenir des pipelines de données de bout en bout. Collaborer avec les Data Analysts pour comprendre les besoins métiers. Travailler avec d'autres Data Engineers pour optimiser les meilleures pratiques de développement. Must Haves :Maîtrise avancée de SQL. Maîtrise avancée de Python. Expérience sur Snowflake. Connaissance de dbt pour la modélisation et les transformations. Expérience avec Airflow pour l'orchestration des pipelines. Nice to Have :Bonne maîtrise de Gitlab. Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD). Détails contextuels :Localisation : International, les échanges se font en anglais. Équipe : Intégration au sein de l'équipe Data Foundation. Contexte : Projet lié à la Data Foundation.