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Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation autour des processus KYC (Know Your Customer), nous recherchons un Développeur IA / Python Senior H/F pour rejoindre une équipe internationale et contribuer à la conception de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle Générative. Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions IA et Machine Learning répondant à des enjeux métiers complexes Concevoir et intégrer des architectures basées sur les LLM, le RAG et les agents IA Développer des API et microservices permettant l'industrialisation des solutions Participer à la mise en place de pipelines MLOps et de bonnes pratiques CI/CD Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Architecture et Métier Garantir la qualité, la robustesse et la performance des développements Contribuer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques autour de l'IA générative

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Développeur IA / AI Engineer spécialisé dans la conception d'agents IA, de chatbots métiers et leur intégration au système d'information. Vous interviendrez sur des sujets à fort enjeu autour des LLM, RAG, agents outillés, orchestration et industrialisation de solutions IA. Vos missionsDéveloppement d'agents IA Concevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, utiliser des outils internes et exécuter des actions complexes. Mettre en œuvre des workflows multi-étapes : analyse → décision → action → supervision. Développer des outils et connecteurs IA : actions, wrappers, permissions, exécuteurs d'outils. Intégrer les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance IA. Conception de chatbots et assistants métiers Développer des assistants IA pour la documentation, les workflows et la qualification documentaire. Implémenter les mécanismes de RAG, mémoire, récupération d'information et contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et optimiser les prompts. Travailler avec différents LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Améliorer l'expérience utilisateur et la qualité des interactions conversationnelles. Intégration au SI Développer des intégrations sécurisées avec les API internes et les différents systèmes métiers. Connecter les agents aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, data lakes et outils documentaires. Concevoir des connecteurs métier et des mécanismes d'orchestration. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des logs. Industrialisation & fiabilisation Mettre en place l'observabilité des solutions : logs, métriques, monitoring, coûts et traçabilité. Développer des tests unitaires et end-to-end pour les agents et chatbots. Contribuer à l'amélioration des frameworks et librairies IA internes. Participer aux démonstrations, PI Planning et rituels Agile. Adopter une approche DevSecOps / You Build It, You Run It. Compétences recherchéesDéveloppement Excellente maîtrise de Python, notamment FastAPI et programmation asynchrone. Bon niveau en Node.js / TypeScript. Maîtrise des architectures API-first. Expérience avec les architectures cloud, containers et CI/CD. Pratique des environnements Azure Functions. IA Générative & Agentique Expérience concrète dans la conception d'agents IA outillés et de workflows agentiques. Maîtrise d'au moins un framework : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalent. Très bonne connaissance des LLM : Mistral, GPT, Claude… Maîtrise du RAG, de la mémoire, de la contextualisation et de la reformulation. Bonne maîtrise du prompt engineering. Capacité à modéliser des workflows IA complexes répondant à des problématiques métiers. Intégration & Data Maîtrise des API REST / GraphQL. Expérience avec des systèmes documentaires, bases de données et Data Lakes. Conception et utilisation de connecteurs métier. Une connaissance de Kafka est appréciée. Cloud / DevOps / Observabilité Containers, CI/CD, Azure Functions. Grafana, Prometheus, Langfuse. Sensibilité forte aux problématiques de sécurité, audit, monitoring et traçabilité. Sécurité & gouvernanceUne bonne compréhension des enjeux liés à la sécurisation des agents IA est attendue : Gestion des permissions et autorisations d'actions. Filtrage et contrôle des commandes. Sandboxing. Traçabilité et audit. Prise en compte des contraintes SSI, DPO et gouvernance IA. ProfilNous recherchons un profil autonome, technique et orienté produit, capable de porter des sujets IA de bout en bout. Vous êtes à l'aise pour : travailler en transverse avec des équipes techniques et métiers ; vulgariser des sujets complexes autour de l'IA ; documenter vos réalisations et produire des guides/API docs ; challenger les besoins et proposer des solutions ; participer activement aux démonstrations et rituels Agile. Mots-clés : AI Engineer, GenAI, Agentic AI, Agents IA, LLM, RAG, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Python, FastAPI, TypeScript, API, Azure, Kafka, Langfuse, Grafana, Prometheus, DevSecOps.

Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data et l'IA, recherche un Tech Lead Big Data / Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe Data au sein de la DSI d'un grand environnement SI. Vous interviendrez sur des enjeux de gestion de l'obsolescence technique, d'optimisation des traitements Big Data et d'accompagnement des équipes Data Engineering, avec pour objectif d'améliorer la performance, la qualité et la pérennité des applications. Vos missions En tant que Tech Lead Big Data, vous serez amené(e) à : Piloter la gestion de l'obsolescence : auditer les versions des composants applicatifs, identifier les risques et planifier les migrations techniques. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement auprès des équipes Data Engineer. Analyser et optimiser les traitements Big Data afin d'améliorer les performances, de maîtriser les coûts et de contribuer aux objectifs FinOps. Intervenir sur les développements de données et accompagner la résolution de bugs complexes. Accompagner les équipes techniques dans leurs choix d'architecture, leurs évolutions technologiques et leurs montées de version. Collaborer avec les équipes Socle et Infrastructure pour organiser et réaliser les migrations des composants. Animer les instances de suivi de l'obsolescence et communiquer les risques, les avancées et les recommandations aux équipes de pilotage. Proposer des orientations techniques et des solutions innovantes pour faire évoluer l'écosystème Data.

L'objectif est de reconstituer le lignage technique de bout en bout à travers des systèmes historiques (legacy), des processus ETL/ELT, des bases de données et des solutions de reporting. La mission vise à fournir une documentation technique fiable et structurée, permettant d'accompagner les travaux d'architecture, de migration et d'évolution du système d'information. Vos missionsAnalyser les processus ETL/ELT existants et les différents flux de données. Reconstituer le Data Lineage technique de bout en bout. Identifier les sources de données, transformations, dépendances et systèmes cibles. Analyser le code SQL, les objets de bases de données et les différentes logiques de transformation. Collecter, analyser et consolider les métadonnées techniques. Identifier les lacunes, incohérences et écarts dans la documentation existante. Collaborer avec des équipes techniques centrales et locales dans un contexte international. Produire une documentation structurée du Data Lineage et des Data Mappings. Utiliser Python et des mécanismes d'automatisation lorsque cela est pertinent afin d'accélérer l'analyse et la documentation. Contribuer aux travaux d'architecture et de migration en apportant une vision précise des flux et dépendances existants. LivrablesDocumentation du Data Lineage technique de bout en bout. Cartographie des sources de données, transformations et systèmes cibles. Documentation des flux ETL/ELT et de leurs dépendances. Référentiel structuré des métadonnées techniques. Identification des lacunes documentaires et dépendances techniques. Documentation technique destinée à accompagner les travaux d'architecture et de migration. Profil recherchéDe formation supérieure en informatique/data, vous justifiez de 5 à 8 ans d'expérience minimum en Data Engineering, BI, ETL ou analyse technique de données. Vous disposez idéalement des compétences suivantes : Solide expérience en Data Lineage et ETL/ELT. Très bonne maîtrise de SQL et des bases de données, notamment Oracle. Capacité à analyser des flux de données complexes au sein de systèmes legacy. Expérience en documentation technique et gestion des métadonnées. Bonne compréhension des problématiques de Data Architecture et de Data Mapping. Solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Aisance pour collaborer avec des équipes techniques dans un environnement international. Anglais professionnel indispensable. Environnement techniqueData Lineage • ETL/ELT • SQL • Oracle • Data Mapping • Metadata • Data Architecture • Data Governance • Documentation technique Technologies appréciées : Python, SAS, Oracle BI / OBI, Dataiku, IA / LLM. 🎯 Objectif de la missionAccélérer la reconstitution et la documentation du lignage technique des données, afin de disposer d'une vision fiable des flux existants, de leurs transformations et de leurs dépendances. Cette cartographie permettra notamment de sécuriser les travaux de transformation et de migration des systèmes historiques, ainsi que la mise en œuvre de nouvelles architectures data.

Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.

En tant que Responsable Etudes d'Architecture SI, en CDI, vous rejoignez la Design Authority du Groupe. A l'interface entre les architectes, les experts techniques, les équipes projets et les métiers, vous pilotez des études transverses, animez les travaux de réflexion et produisez les éléments d'aide à la décision destinés aux instances de gouvernance. Véritable facilitateur·rice, vous faites émerger les consensus, structurez les analyses et accompagnez la définition des solutions cibles. Vos missions seront les suivantes : Piloter des études d'architecture transverse visant à définir les standards et solutions cibles du Groupe Animer les ateliers réunissant architectes, experts techniques et équipes projets afin de recueillir, structurer et consolider les besoins Réaliser des analyses comparatives et contribuer à la rationalisation des solutions existantes en prenant en compte les enjeux métiers, techniques, sécuritaires et économiques Structurer les recommandations et produire les dossiers d'aide à la décision destinés aux instances de gouvernance Contribuer à l'animation de la communauté d'architectes et à l'adoption des standards SI Assurer le suivi des études, des décisions prises et des indicateurs associés Participer à des réflexions stratégiques autour de sujets innovants tels que la data, l'IA ou la transformation des SI. Salaire fixe sur 12 mois Prime variable jusqu'à 6 % Intéressement jusqu'à 11 % 2 jours de télétravail par semaine Restaurant d'entreprise Parcours d'intégration structuré et accompagnement à la prise de poste Poste offrant de réelles perspectives d'évolution au sein d'un groupe industriel d'envergure.

🏠 Télétravail : Hybride, avec ouverture au full remote selon le profil 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue 💰 TJM : 800 Vous êtes un Engineering Manager expérimenté, avec un solide background technique en développement Java et architecture microservices ? Vous souhaitez accompagner plusieurs équipes d'ingénierie tout en faisant évoluer leurs pratiques grâce à l'intelligence artificielle ? Cette mission pourrait vous intéresser ! 🎯 VOTRE MISSION Au sein d'une Direction du Digital ambitieuse, vous piloterez 2 à 3 squads de développement, avec un périmètre de 8 à 10 ingénieurs maximum. Votre objectif : garantir l'excellence technique, accélérer le delivery et insuffler une nouvelle dynamique d'ingénierie, avec une place centrale accordée à l'innovation et à l'IA. Vos principales responsabilités : 🔹 Leadership & management Encadrer, coacher et faire grandir plusieurs équipes d'ingénieurs. Fédérer les équipes autour d'une vision technique ambitieuse. Développer une culture d'exigence, de collaboration et d'amélioration continue. 🔹 Stratégie technique & architecture Porter la vision technique et challenger les choix d'architecture. Garantir la qualité, la performance, la sécurité et la fiabilité des applications. Accompagner les Tech Leads dans les décisions structurantes. 🔹 Pilotage & delivery Co-construire les roadmaps avec les équipes Produit. Piloter les priorités, les dépendances et les engagements. Améliorer la vélocité, réduire les incidents et renforcer la qualité des livraisons. 🔹 IA & transformation des pratiques d'ingénierie Définir une trajectoire d'adoption de l'IA dans les équipes Tech. Accélérer l'utilisation d'outils comme GitHub Copilot. Imaginer de nouveaux standards d'ingénierie intégrant l'IA nativement. Explorer les approches agentiques et identifier des cas d'usage concrets à forte valeur ajoutée. 🛠️ ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Backend : Java, Spring Boot, architecture microservices, APIs REST Frontend : Angular, TypeScript Data & messaging : PostgreSQL, Kafka Cloud & Infrastructure : AWS, EKS, Lambda, Glue, Terraform CI/CD & DevOps : GitLab CI, Maven, Argo CD, Docker Observabilité : Datadog, logs, métriques, traces Outils d'ingénierie : GitLab, SonarQube, GitHub Copilot 👤 LE PROFIL RECHERCHÉ Nous recherchons un profil senior disposant idéalement de 10 à 12 ans d'expérience, avec un parcours technique solide et une évolution vers le management. ✅ Expérience confirmée en tant qu'Engineering Manager, Tech Lead encadrant plusieurs équipes ou responsable technique. ✅ Excellent niveau technique en Java et en architecture microservices. ✅ Expérience du pilotage de projets techniques complexes et du delivery à l'échelle de plusieurs équipes. ✅ Leadership naturel, capacité à fédérer, convaincre et faire avancer les équipes. ✅ Très bonnes compétences de communication et capacité à interagir avec les équipes Produit et les parties prenantes. ✅ Sensibilité aux environnements bancaires, FinTech ou aux produits grand public. ⭐ CE QUI FERA LA DIFFÉRENCE Nous recherchons un véritable leader technique, capable d'apporter une vision nouvelle et de faire bouger les lignes. Une réelle appétence pour l'IA générative et les approches agentiques. Une capacité à transformer les pratiques de développement grâce à l'IA. Une approche pragmatique de l'innovation, avec des résultats concrets et mesurables. Une forte capacité à challenger l'existant, anticiper les risques et proposer de nouveaux standards. Un leadership inspirant, une communication impactante et une vraie capacité à embarquer les équipes. 🔥 Vous aimez construire, expérimenter, innover et faire progresser les équipes d'ingénierie ? Nous souhaitons échanger avec vous !

🏢 Le Contexte : L'IA d'Entreprise Éditée "Compliant by Design" Au sein de la DSI Centrale d'un groupe bancaire mondial, l'équipe Centrale IA & GenAI fonctionne comme un éditeur interne de solutions d'IA à destination de l'ensemble des filiales et IT métiers du groupe. Dans un secteur hautement régulé exigeant une gouvernance stricte (souveraineté des données, cybersécurité, risk assessment, conformité et compliance by design), l'équipe conçoit des offres sur-mesure agencées à partir de briques technologiques (building blocks) propriétaires et déployées sur un Cloud hybride (Azure, Google Cloud, IBM). Le portefeuille compte actuellement 8 offres stratégiques (dont un programme d'IA Agentique lancé en avril 2026, l'assistant virtuel collaborateur type ChatGPT MyCompany, un framework d'observabilité et un kit d'intégration Building Box) et vise 15 offres clés d'ici 2027. Nous recherchons un(e) Offering Manager / Stream Manager Senior. Positionné(e) au carrefour du Product Management, de l'Avant-Vente et de la Direction de Programme, vous porterez le packaging, la promotion et l'accompagnement des entités du groupe dans la valeur réelle apportée par l'IA. 🎯 Vos Missions : Packaging, Avant-Vente, Cadrage & Delivery Product Rattaché(e) directement au Responsable du Pôle Offres IA et en interface permanente avec les C-Levels et Tech Leads des filiales : 1. Structuration & Packaging des Offres IA (Majeure) : Définir la proposition de valeur, les cas d'usage cibles et le posicionnement des différentes offres IA du catalogue (IA Agentique, LLM, Observabilité, APIs). Veiller à ce que chaque offre réponde aux exigences strictes de la gouvernance interne (Risk, Legal, Compliance, Data, Security). Assurer la veille continue sur le marché des LLM et des frameworks d'IA pour faire évoluer le portefeuille. 2. Avant-Vente, Promotion & Accompagnement Commercial : Promouvoir le catalogue d'offres auprès des entités métiers et IT du groupe (présentations, évènements, démonstrations). Échanger avec des interlocuteurs de haut niveau (C-Level, Directeurs IT/Métiers) pour analyser leurs besoins, identifier l'offre la plus adaptée et cadrer les cas d'usage. Animer des comités et des présentations devant un large auditoire (aisance à l'oral et formalisation de supports exécutifs sous PowerPoint). 3. Pilotage du Cycle de Vie, Build & Run : Assurer la transition après-vente et le cadrage détaillé des projets avec les managers et experts techniques opérationnels. Piloter les phases d'intégration (Build) et le suivi d'exploitation (Run) des solutions au sein des applications métiers. Animer la démarche produit Agile et garantir l'alignement entre les attentes métiers et les squads de développement.

Contexte : Je recherche un Développeur Java / Spring Boot Confirmé (2 à 7 ans d'expérience) pour intervenir au sein d'une DSI de grande envergure, sur des applications critiques dédiées à l'information voyageurs et à la diffusion de données de transport en temps réel. La mission s'inscrit dans un environnement technique exigeant, avec de forts enjeux de performance, haute disponibilité, traitement de flux de données et architectures distribuées, au sein d'une équipe Agile Scrum. Description Missions principales : Concevoir et développer des fonctionnalités sur des applications de diffusion d'informations voyageurs en temps réel. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures distribuées et d'API REST. Prendre en charge les User Stories, de leur estimation jusqu'à leur livraison. Développer et maintenir les tests unitaires, d'intégration, fonctionnels et de performance. Réaliser les revues de code, les travaux de refactoring et les optimisations techniques. Garantir les performances, la robustesse et la haute disponibilité des applications. Participer aux déploiements, aux mises en production et au maintien en condition opérationnelle. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement, notamment à travers l'utilisation encadrée de l'IA générative. Livrables Compétences techniques attendues : Environnement Java / Back-end Java 17 minimum / Spring Boot 3 minimum Architectures distribuées, MVC, Hibernate, Spring Data Conception et développement d'API REST / JSON Optimisation de code, refactoring, design patterns PostgreSQL 14, Redis Cloud / DevOps Kubernetes : expérience significative indispensable Connaissances AWS et environnement OpenShift Git / GitLab, Jenkins, SonarQube, JFrog Artifactory, Ansible Linux RHEL8, scripting Shell Pratiques CI/CD Tests et performance JUnit, Cucumber Tests unitaires, fonctionnels, d'intégration et de performance Connaissance des systèmes temps réel, du multithreading et des contraintes de haute disponibilité Compétences complémentaires : Développement Front-end : React, Angular Connaissances Apache Kafka et architectures de streaming Pratique opérationnelle de l'IA générative dans les développements : génération de tests, documentation, analyse de logs, assistance au code, avec contrôle systématique des productions Expérience en Agile Scrum Une expérience dans les transports et l'information voyageurs serait appréciée. Compétences

Contexte Pour un acteur majeur disposant d'enjeux forts autour de la logistique et de la supply chain, nous recherchons un Data Architect pour concevoir et faire évoluer des solutions data complexes. Vous interviendrez dans un environnement Cloud techniquement mature pour accompagner la structuration et la scalabilité des architectures de données. Ce rôle stratégique nécessite une vision d'ensemble couplée à une solide gouvernance IT, afin d'aligner les feuilles de route technologiques sur des exigences métiers exigeantes. Vos missions Concevoir des solutions Analytics et Advanced Analytics scalables (traitements batch, event-driven, architecture Medallion). Modéliser les données aux niveaux conceptuel, logique et physique dans une approche orientée domaine (Domain-Driven). Définir les standards d'architecture, les architectures cibles et les trajectoires technologiques. Animer les revues d'architecture et garantir une gouvernance IT rigoureuse. Créer des data products, des modèles de données canoniques, des flux et des patterns d'intégration réutilisables. Sécuriser la gestion des accès, des métadonnées et le cycle de vie de l'information. Traduire les besoins métiers en décisions d'architecture pragmatiques en collaborant avec les Product Managers et les ingénieurs. Mentorer les équipes techniques pour accroître la maturité architecturale et l'alignement global des pratiques. Environnement technique Azure, Databricks, Data Lakehouse, SQL, Delta Lake, Python, Spark, API, intégration event-driven, ETL/ELT, outils d'IA (assistance au développement).

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que Chef de Projet Production, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Assurer le pilotage interne des projets en organisant et animant des revues régulières avec les équipes projet. Coordonner les échanges avec les clients et assurer le suivi des projets à travers des revues d'avancement. Élaborer les supports de reporting et contribuer à la préparation des comités de pilotage. Mettre en place et suivre les indicateurs de performance (KPI) liés à la qualité, aux coûts et aux délais des projets. Produire et analyser les données projets afin de faciliter le suivi d'avancement et d'accompagner la prise de décision. Développer des outils transverses permettant d'automatiser et de simplifier les processus d'analyse et de reporting. Proposer des solutions d'automatisation pour standardiser les pratiques et optimiser les processus au sein de la direction. Réaliser des contrôles de qualité et de cohérence des données afin de garantir la fiabilité des indicateurs. Concevoir et mettre en place des outils de suivi des plans de remédiation sur les différents sujets transverses. Contribuer à l'optimisation des coûts d'infrastructure en développant des outils de suivi et d'analyse des actions de réduction des coûts. Environnement technique / fonctionnel : Production IT, Infrastructure, Gestion de projet, Reporting, KPI, Analyse de données, Automatisation, Optimisation des coûts, Gouvernance IT.

L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.