ContexteDans le cadre de l'évolution et de la modernisation d'une Data Platform, nous recherchons un(e) Staff Data Platform Engineer pour contribuer à l'excellence engineering de l'écosystème data. Au sein d'une organisation Data Mesh mature, vous aurez un rôle transverse de facilitateur, d'accélérateur et de référent technique auprès des différentes équipes Data Engineering. Votre mission sera de faire le lien entre les capacités de la plateforme centrale et les besoins opérationnels des équipes produit, avec un fort enjeu autour de la Developer Experience (DevEx), de la standardisation des pratiques et de l'accélération de la mise en production des produits data. Vos missionsDeveloper Experience & Data EngineeringOptimiser le cycle de vie des pipelines Data, du développement local jusqu'à la production. Concevoir et standardiser des paved paths permettant aux équipes Data de développer et déployer plus efficacement. Développer et partager des composants, templates et outils facilitant le travail des Data Engineers. Contribuer à la mise en place de standards autour du CI/CD, des tests, de l'observabilité et de la qualité. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle au sein de la communauté Data. Innovation & IAIntégrer les outils d'IA générative et de développement assisté dans les pratiques quotidiennes des Data Engineers. Identifier et développer des cas d'usage permettant d'améliorer la productivité des équipes. Participer à la construction d'un AI Toolkit dédié aux besoins du Data Engineering. Accompagner l'évolution des pratiques vers une ingénierie Data augmentée par l'IA. Architecture & Excellence techniqueConcevoir des frameworks et patterns favorisant la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des pipelines. Mettre en place des mécanismes de feedback loop, observabilité, data quality et data contracts. Contribuer à l'évolution de l'architecture Data et à sa modernisation progressive. Challenger les pratiques et architectures existantes afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la transition progressive vers des architectures Open Lakehouse et des modèles Data modernes. Prendre en compte les enjeux de FinOps, sécurité et RGPD by design. Gouvernance & accompagnementÊtre le représentant des besoins de la communauté Data Engineering auprès de l'équipe Platform. Faciliter l'alignement entre les pratiques locales et les standards d'ingénierie globaux. Conseiller les équipes responsables du socle technique de la plateforme. Favoriser le partage de connaissances et la mutualisation des initiatives au sein de la communauté Data. Travailler avec des équipes internationales dans un environnement matriciel. Environnement techniqueData Engineering / Data Platform Data Mesh GCP / BigQuery Data Vault / Star Schema CI/CD DataOps Data Quality Data Contracts Observabilité API / CLI tooling YAML Automatisation GenAI / Copilots / AI Engineering Open Lakehouse FinOps GDPR / Privacy by Design
Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses équipes DevOps, une banque de renom recherche un Ingénieur DevOps spécialisé en automatisation et industrialisation des infrastructures, avec une expertise forte sur Ansible. Missions Principales : Concevoir et maintenir des automatisations avec Ansible : Playbooks, Roles, Modules, Templates, Inventaires, Ansible Vault ; Administrer et exploiter Ansible Tower / AWX pour industrialiser les déploiements. Automatiser les infrastructures avec Terraform (Infrastructure as Code) ; Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab CI ; Participer aux déploiements et à l'exploitation des environnements Kubernetes ; Mettre en œuvre les pratiques GitOps avec ArgoCD ; Contribuer à la supervision et l'analyse des performances via Dynatrace ; Participer au troubleshooting et à l'amélioration continue des plateformes. Environnement Technique : Ansible (Playbooks, Roles, Modules, Tower, AWX) Kubernetes / OpenShift Terraform GitLab CI/CD ArgoCD Dynatrace Linux / Red Hat Shell / Python
Vous intervenez au sein d'une Squad technique dont l'objectif est de concevoir, déployer et mettre en place des outils innovants en Data Science, MLOps et Intelligence Artificielle (IA) avancée. Cette Squad fournie également les socles applicatifs nécessaires, afin de permettre aux utilisateurs finaux de développer et exploiter des cas d'usage métiers Data avancé et IA. • Modernisation de l'offre Data Science & MLOPS actuelle (plateforme BigData, outils MLOPS Open source, ... ) • Cadrage et construction d'une plateforme Studio IA cible • Evolution du portail (WEB) de service Data et IA : intégration de nouvelles offres / fonctionnalités Taches : • Participe à la construction et au maintien de solutions IT évolutives, modulaires, innovantes, cohérentes avec leur écosystème et répondant au besoin métier. • Décline le cadre d'Architecture d'Entreprise(processus, normes, patterns …) et contribue à son évolution • Facilite la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...), avec un juste équilibre entre le respect de la cible d'entreprise et la réponse pragmatique au besoin • Maitrise les objectifs visés par le cadre d'Architecture d'Entreprise et décrit des solutions qui s'y conforment et sont implémentables sous forme incrémentale dans les sprints • Participe à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aide à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) • Établir les priorités des tâches en fonction des besoins du projet et des objectifs stratégiques. • Évaluer et adopter de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer les processus MLOps, IA / LLMOPS et l'efficacité de l'équipe. • Suit et facilite la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d'entreprise • Responsable de la documentation produits en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l'architecture (processus, guides, patterns...) • Accompagner, superviser et encadrer une équipe technique, en fournissant une orientation technique, en fixant des objectifs et en assurant la montée en compétence des équipes internes
La mission consiste à intervenir en tant que Data Modeler dans le cadre du développement et de la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour une Unified Data Platform, au sein d'un acteur majeur du secteur automobile / industriel. Le consultant aura pour rôle d'accompagner l'évolution du Data Model, de contribuer à la gestion de son cycle de vie complet, de définir les périmètres de modélisation et de participer à la priorisation du backlog associé. Il interviendra également sur la mise en place de standards de modélisation, de bonnes pratiques, de processus de changement, d'exemples de référence et de templates réutilisables pour les équipes Data.
Nous recherchons un Data Engineer pour contribuer à la modernisation d'une plateforme data dans le secteur financier. Vous participerez à la conception et au développement de pipelines de données, à l'intégration de données dans Snowflake via DBT, à la modélisation des données et aux contrôles de qualité. Vous travaillerez également sur les flux batch/streaming, le SQL, les tests, la CI/CD, l'optimisation des performances ainsi que la gouvernance et la sécurité des données dans un environnement international.
La mission s'inscrit dans les évolutions du datalake CIO Office, en lien avec les équipes de production applicative et DevOps. Le consultant intervient sur le développement et le traitement des données ainsi que sur l'évolution de la plateforme Hadoop. L'enjeu principal est de mettre en œuvre de nouvelles ingestions et transformations tout en maintenant les pipelines de données. Missions : - Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données - Réaliser les opérations de data prep et de transformation des données - Maintenir les outils de gestion des pipelines de données - Faire évoluer les pipelines de données avec PySpark et le shell scripting - Adresser les demandes d'évolution de la plateforme à l'équipe DevOps - Rédiger des spécifications techniques claires et précises - Travailler dans un environnement agile Scrum - Collaborer avec les équipes de production applicative et DevOps - Explorer de nouvelles solutions et technologies - Analyser et résoudre des problèmes complexes liés au traitement des données Profil attendu : Le profil recherché dispose de 0 à 6 ans d'expérience et d'une excellente maîtrise de Hadoop, Python/PySpark et Hive. Une bonne connaissance de SQL, Git, Jenkins, Jira et du shell scripting sous Unix/Linux est nécessaire. La maîtrise de l'anglais à l'écrit comme à l'oral ainsi qu'une expérience des environnements agiles Scrum sont attendues.
🚀 Nous recherchons un Développeur Fonctionnel Murex (H/F) 📍 Île-de-France 🏦 Secteur Banque – Global Markets ⏳ Mission longue durée 📅 Démarrage : ASAP ⭐ Expérience requise : 3 à 6 ans Dans le cadre de projets réglementaires liés au Transaction Reporting, vous interviendrez sur les produits de change et de matières premières, notamment autour des réglementations EMIR Refit et MiFID II. Vos principales missions : 🔹 Analyser les spécifications fonctionnelles transmises par les Business Analysts 🔹 Rédiger les spécifications techniques 🔹 Concevoir, développer et maintenir des évolutions réglementaires autour de Murex 🔹 Participer à l'intégration, aux tests et à la gestion des environnements 🔹 Assurer le support et la maintenance des solutions développées Compétences recherchées : ✅ Bonne maîtrise du progiciel Murex, notamment du module Datamart ✅ Connaissance fonctionnelle des produits Forex et/ou Commodities ✅ Expérience sur des projets réglementaires ou de Transaction Reporting ✅ Capacité à travailler en autonomie ✅ Bon relationnel et aisance avec des interlocuteurs variés #Recrutement #Murex #Datamart #Forex #Commodities #GlobalMarkets #TransactionReporting #EMIR #MiFID2 #Banque #Freelance #ITJobs
En bref : Data Engineer (F/H) - CDI - Marignane - Salaire 35-40k brut annuel Notre client, PME dans le domaine industriel, recherche un Data Engineer (F/H) pour développer son activité à Marignane. Vos missions : - Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) permettant la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources. - Modéliser et optimiser les architectures de données (data warehouse, data lake) en lien avec les besoins métiers. - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données (monitoring, tests, gestion des erreurs). - Industrialiser et automatiser les traitements de données en respectant les bonnes pratiques de développement (versioning, CI/CD, documentation). - Travailler en étroite collaboration avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers pour comprendre leurs besoins et mettre à disposition des données exploitables. - Participer à la mise en place et à l'évolution des outils et technologies data (bases de données, orchestrateurs, outils de streaming). - Assurer la sécurité et la conformité des données traitées (gouvernance, RGPD). - Optimiser les performances des requêtes et des traitements (tuning, indexation, partitionnement). - Documenter les architectures, les flux de données et les processus mis en place. - Assurer une veille technologique sur les outils et pratiques data engineering.
Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.
Dans le cadre d'un programme de transformation d'un SI Prévoyance, vous piloterez le chantier Data lié au déploiement d'une nouvelle solution de gestion des prestations de notre client. Vous assurerez la coordination des travaux Data et des différents acteurs, dans un contexte de coexistence avec le système existant et de préparation de sa migration vers la solution cible. Le périmètre couvre des offres de prévoyance collectives et individuelles. Vos missions Piloter la conception et l'intégration des données dans le SI DATA (entrepôts de données et référentiels, centre de données actuariel…) Concevoir et mettre en œuvre des usages des données (usages actuariels, reporting, réglementaire…) avec prise en compte de l'existence simultanée des deux systèmes de gestion des prestations prévoyance (Accolade – Activ'Infinite pour les nouveaux sinistres et GAIAC – Graphtalk AIA pour les sinistres en cours) Concevoir et exécuter les phases de tests et recettes Rédiger des livrables du projet (spécifications, stratégie, cahier de recette…) Animer des ateliers de travail avec les différentes parties prenantes Piloter et coordonner des travaux avec les différents acteurs internes SI DATA Participer aux instances de suivi
Nous recherchons un(e) Tech Lead Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : efielz010x
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.
Dans le cadre d'un programme stratégique de Data & Analytics, nous recherchons un(e) Senior Functional Data Architect pour contribuer à la structuration et à l'évolution de l'architecture fonctionnelle des données. Vous interviendrez sur des sujets variés liés à l'Analytics, l'IA, la Data Governance et le Master Data Management (MDM), avec un focus particulier sur les données du système d'information et les données IT : applications, projets, infrastructures, ITSM, spécifications, etc. Votre rôle sera de garantir une structuration cohérente et durable des données et des plateformes Data, en facilitant leur exploitation par les équipes métiers et techniques, aussi bien pour des usages analytiques classiques que pour des cas d'usage avancés en IA et Data Science. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les experts métiers, Data Architects, Enterprise Architects, architectes techniques, Data Engineers, Data Scientists et Data Product Managers. Vos missions Architecture fonctionnelle des données Comprendre les processus métiers et l'architecture Data du système d'information. Analyser les différents domaines fonctionnels : ERP, CRM, PIM, MDM, applications métier, ITSM et plateformes Data. Définir et faire évoluer les modèles de données fonctionnels. Enrichir les ontologies d'entreprise et formaliser les principales entités de données ainsi que leurs relations sémantiques. Cartographier les actifs Data existants et identifier les opportunités de standardisation et de réutilisation. Contribuer à la définition d'une architecture Data cohérente à moyen et long terme. Data Modeling & Data Products Analyser les besoins fonctionnels actuels et futurs en matière de données. Concevoir des modèles de données standardisés, cohérents et réutilisables. Définir les mécanismes d'agrégation, de consolidation, de normalisation et de dénormalisation adaptés aux usages. Faciliter la mise à disposition des données en self-service. Contribuer à la conception de datasets destinés à être consommés via une Data Marketplace. Évaluer les modèles de données et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité aux standards définis. MDM & Data Governance Définir le positionnement des flux MDM au sein du système d'information. Contribuer à la mise en cohérence des données de référence entre les différents domaines fonctionnels. Appliquer les principes et standards de Data Governance. Veiller au respect des règles de classification, confidentialité, protection des données et gestion des accès. Prendre en compte les politiques de conservation et de gestion des risques liés aux données. Accompagner les équipes métiers et IT dans la définition des exigences de gouvernance. Data Quality & Métadonnées Identifier les exigences métiers en matière de Data Quality. Accompagner les équipes dans la définition et le positionnement des contrôles de qualité des données. Gérer et enrichir les métadonnées associées aux datasets. Garantir la bonne compréhension de la couverture, de la disponibilité et de la fraîcheur métier des données. Contribuer à la certification de la conformité des datasets avec les standards d'architecture et de gouvernance. Modélisation des processus Documenter les principaux processus métiers produisant ou consommant des données. Modéliser ces processus en BPMN. Identifier les interactions entre processus, données, applications et acteurs. Faciliter la compréhension commune entre équipes métiers et équipes Data / IT. Innovation & IA Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Utiliser les outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.
ContexteDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data & IA, un acteur international du secteur de la santé recherche un Consultant Data Platform Engineer afin de renforcer son équipe Data Platform sur un sujet stratégique autour de Databricks et de l'automatisation de l'infrastructure Data. La mission s'intègre au sein d'une équipe Data Platform et Data Engineering responsable de la construction, de l'industrialisation et de la gouvernance de la plateforme de données du groupe. MissionsVous interviendrez principalement sur les sujets suivants : Mise en œuvre et industrialisation de Databricks Unity Catalog Développement et maintien des infrastructures en Terraform Automatisation de traitements et composants sur AWS Contribution à l'évolution de la Data Platform existante Participation à la mise en place des bonnes pratiques d'Infrastructure as Code Collaboration étroite avec les équipes Data Platform et Data Engineering Participation aux choix techniques et à l'amélioration continue de la plateforme Contribution à l'automatisation des déploiements et à la standardisation des environnements
DIRECTEUR DE PROGRAMME - INFRASTRUCTURE - CLOUD - DEVOPS Démarrage : ASAP Durée : 3 ans Localisation : Ile de France (Proche Paris) Télétravail : 50% Au sein du CTO Office, le portefeuille Infrastructure & Middleware est le Point d'entrée des sujets d'infrastructures émanant du Groupe. Le périmètre d'intervention comprend le management de projet/programme technique en relation directe avec les chefs de projets Métier. Dans le cadre de l'évolution de son écosystème technologique, la mission porte sur l'expertise en Capacity Management et le pilotage de Grands Programmes Infrastructure. L'activité consiste en la garantie de la résilience, l'évolutivité et l'optimisation des ressources d'infrastructure, tout en assurant l'orchestration de projets transformationnels de grande envergure. L'intervention s'effectue à l'interface entre les besoins métiers, les contraintes budgétaires et les impératifs de performance technique. Responsabilités principales : A. Stratégie & Capacity Management (Gestion de la capacité) Planification de la capacité : conception et mise en œuvre d'une stratégie de Capacity Planning pour l'ensemble du périmètre (Compute, Storage, Network, Cloud/Hybrid Cloud). Modélisation et Prévision : analyse des tendances de consommation, modélisation des charges futures et anticipation des besoins de croissance (Forecasting) pour éviter toute rupture de service. Optimisation des ressources : identification des gisements d'optimisation (dimensionnement excessif, sous-utilisation) pour rationaliser les coûts d'infrastructure (FinOps/Cloud Economics). Reporting & KPI : intervention sur la définition et le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) et des tableaux de bord de capacité pour la direction technique, ainsi que la contribution au développement de tableaux de bord PowerBI. B. Pilotage de Grands Programmes & Projets Infra Direction de programme : pilotage de projets de transformation critiques (ex: Migration Cloud, refonte de Datacenter, modernisation de l'infrastructure de virtualisation). Gestion de projet complexe : maîtrise du cycle de vie complet (conception, build, run, transition) dans le respect des budgets, des délais et des niveaux de service (SLA). Gouvernance : animation des comités de pilotage (COPIL) et de suivi (COPROJ), assurance de la gestion des risques et du suivi des dépendances entre les différentes équipes techniques. Gestion des parties prenantes : coordination des interventions des éditeurs, des constructeurs, des prestataires de services et des équipes internes (Sécurité, Réseau, Appliquatif). C. Expertise Technique & Conseil Architecture de haut niveau : apport d'un regard critique sur les architectures proposées pour garantir leur alignement avec les capacités de croissance futures. Veille technologique : identification des innovations permettant d'améliorer l'efficience de l'infrastructure (Automatisation, Infrastructure as Code - IaC). Expertises mobilisées Expertise Infrastructure : Maîtrise approfondie des environnements critiques (Serveurs, Stockage, Virtualisation, Réseaux). Expertise Cloud & Hybridation : Connaissances des environnements Cloud (AWS, Azure ou GCP) et des enjeux de gestion de capacité dans le Cloud. Méthodologies de Gestion de Projet : Maîtrise des frameworks de gestion de projet (PMP, Prince2) et des méthodologies Agiles. Outils de monitoring & Capacity : Utilisation d'outils de supervision et d'analyse de données de capacité (ex: Splunk, Dynatrace, outils de monitoring Cloud, etc.).
