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Envie de relever un nouveau défi autour de la Data et de l'IA ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous êtes passionné(e) par la recherche d'information, les architectures data et l'IA générative ? Vous souhaitez intervenir sur des problématiques de volumétrie, d'indexation et de pertinence à grande échelle ? Nous recherchons un Tech Lead Data Retrieval / RAG pour rejoindre un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, basé à La Défense. Au sein d'une équipe spécialisée dans les services IA, vous contribuerez à la conception du socle data qui alimente des applications intelligentes destinées aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous serez le référent technique sur la collecte, l'ingestion, la transformation et l'indexation de corpus documentaires volumineux. Votre objectif : concevoir des pipelines fiables et scalables, tout en optimisant la pertinence des résultats issus de moteurs de recherche hybrides et de systèmes RAG. 🚀 Vos principales missionsIngestion de données : concevoir des pipelines capables de collecter et de traiter des sources hétérogènes, d'assurer le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. Indexation : industrialiser les mécanismes d'indexation et d'embeddings sur des corpus volumineux, en garantissant la fraîcheur et la cohérence des index. Recherche d'information : concevoir des stratégies de recherche combinant recherche lexicale, recherche sémantique, BM25, embeddings et reranking. Optimisation de la pertinence : définir des métriques et des jeux de tests pour mesurer et améliorer la qualité du retrieval. Architecture RAG : structurer la récupération des documents et du contexte transmis aux LLM, en gérant les citations, la déduplication et les fenêtres de contexte. Qualité et traçabilité : mettre en place le versioning des datasets et des index, le lignage des données et des mécanismes de supervision. Sécurité : contribuer à la protection des données, au cloisonnement des traitements et au respect des exigences réglementaires. Leadership technique : accompagner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques de développement et contribuer aux choix d'architecture. 🛠️ Environnement techniqueLangages : Python 3.11+, Go apprécié. Recherche et indexation : OpenSearch, Elasticsearch, pgvector, Weaviate, Qdrant, BM25, recherche hybride. IA et NLP : embeddings, sentence-transformers, tokenisation, parsing documentaire, reranking, RAG, LangChain. LLM : OpenAI, Mistral, Bedrock ou technologies équivalentes. Data engineering : PostgreSQL, Airflow, Spark ou équivalents. Infrastructure : Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes. Tests et évaluation : Pytest, precision, recall, nDCG, MRR.

Dans le cadre de la transformation de son écosystème Data, notre client, recherche un Senior Data Platform Product Manager pour accompagner l'évolution de sa plateforme de données et renforcer sa stratégie Data Product. Vous interviendrez dans un environnement technique complexe et international, au sein d'une organisation engagée dans la modernisation de ses architectures Data et le développement d'une approche Data Mesh. Votre rôle consistera à piloter la plateforme Data comme un véritable produit, en assurant son évolution, sa gouvernance et son adoption par les différentes équipes. Vos principales responsabilités Stratégie et pilotage produitDéfinir et porter la vision stratégique de la plateforme Data. Construire et piloter la roadmap produit. Identifier et prioriser les besoins métier et techniques. Coordonner les différentes parties prenantes. Définir les indicateurs de performance et de création de valeur. Data Mesh et gouvernanceAccompagner l'implémentation et l'évolution d'une architecture Data Mesh. Définir les standards de gouvernance et de publication des Data Products. Structurer les principes de Data Ownership et de Data Contracts. Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques. Garantir la cohérence et la qualité des produits Data. Évolution de la plateforme DataAccompagner les projets de modernisation de la plateforme. Collaborer avec les équipes Data Engineering et Architecture. Contribuer à l'amélioration de la qualité, de l'accessibilité et de la documentation des données. Participer à l'optimisation des performances et des coûts. Identifier les opportunités d'amélioration continue. Développement et adoption des Data ProductsIdentifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée. Accompagner la conception et l'évolution des produits Data. Favoriser l'autonomie des utilisateurs dans l'exploitation des données. Développer l'adoption des solutions auprès des équipes métier. Mesurer la valeur et l'impact des produits déployés.

Renfort DataOps sur une plateforme Data AWS pour un client industriel en forte croissance des usages Data et IA. La mission consiste à industrialiser l'exploitation en fiabilisant les pipelines, automatisant les déploiements, outillant l'observabilité et structurant l'exploitation avec des procédures robustes. Localisation : Ile de France (Essonnes, 91). Contexte et enjeux de la mission : notre client exploite une plateforme Data sur AWS dont les usages (analytics, science des données, cas d'usage IA) croissent rapidement. Cette montée en charge exige d'industrialiser l'exploitation : fiabiliser les pipelines, automatiser les dépôtêtements, outiller l'observabilité et structurer l'exploitation avec des procédures et runbooks robustes.

Bonjour à tous 😀 Contexte de la mission : Nous recherchons un Data Engineer capable d'intervenir en autonomie sur l'ensemble du cycle de vie des pipelines de données de notre client! Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données de bout en bout. Assurer l'ingestion, la transformation et la modélisation des données. Développer des traitements en Python / SQL / dbt. Orchestrer les flux de données avec Airflow. Garantir la qualité des données à travers les tests, la documentation et les bonnes pratiques de développement. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data Foundation. Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un environnement international. Environnement technique : Python | SQL | dbt | Airflow | Snowflake | GitLab | CI/CD | Tableau Informations pratiques : Localisation : Île-de-France Démarrage : 19 ou 26 octobre 2026 Durée : Mission longue Télétravail : À confirmer Déplacements / astreintes : Aucun Profil cible : Data Engineer Senior / Data Engineer Python-dbt / Analytics Engineer avec une forte dimension Engineering. Mots-clés sourcing : Data Engineer, Senior Data Engineer, Python, SQL, dbt, Airflow, Snowflake, Data Foundation, Data Platform, Analytics Engineer.

Le contexte Dans le cadre de l'exploitation et de la fiabilisation de plateformes Data, nous recherchons un(e) Ingénieur DataOps afin d'accompagner l'un de nos clients sur des enjeux de disponibilité, de cohérence et de maintien en conditions opérationnelles des environnements Data. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🛡️ Assurance Organisation : Tu travailleras en collaboration avec les équipes de développement Data, de production et les clients des produits Data, sous la responsabilité du responsable des environnements. Enjeux : Garantir la disponibilité et la fiabilité des environnements hors production (DEV, RCT, PREPROD), assurer la bonne exécution des traitements Data et contribuer à l'automatisation des opérations techniques. Ce que tu feras concrètement Dans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Réaliser les opérations de refresh des données sur les différents environnements et assurer leur cohérence. ➞ Effectuer les installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle et scripts Shell. ➞ Assurer la synchronisation des environnements en contrôlant les versions applicatives, logicielles, configurations et paramétrages. ➞ Construire et maintenir des dashboards de monitoring afin de suivre les exécutions, les volumes et les indicateurs des environnements. ➞ Développer et automatiser des outils et scripts pour contrôler les écarts entre environnements, valider les installations et les refresh, et vérifier la cohérence des bases de données. ➞ Assurer le maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi des batchs OPCON et relance des traitements. ➞ Mettre en place et assurer le suivi de l'alerting et du reporting. Ton environnement Technologies : Oracle PL/SQL, Scala, Spark, Hadoop, MongoDB, Google Cloud. Outils : OPCON, Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK), Git, Shell Linux. Méthodologies : Exploitation et maintien en conditions opérationnelles, automatisation des procédures, monitoring et observabilité.

Informations mission : Présence / Télétravail : 3 jours par semaine sur site Date de démarrage : ASAP Date de fin : 02/11/2027 Description and Location DESCRIPTION DE LA MISSION La Digital Factory Banque conçoit et développe les services digitaux bancaires pour proposer une expérience fluide, personnalisée et intégrée à l'écosystème Carrefour, en mettant l'accent sur l'innovation, la proximité et la simplicité. Équipe : Data Services Financiers Projet(s) : Alimentation Salesforce La mission consiste à mettre en œuvre les flux de données entre l'écosystème Salesforce et la plateforme Data. L'intervention portera notamment sur : Ingestion & Connectivité : mettre en place et maintenir des pipelines d'extraction via API pour récupérer les données de Salesforce Marketing Cloud et Salesforce Financial Cloud. Transformation : nettoyer, normaliser et structurer les données métier complexes pour les rendre exploitables par les équipes d'analyse et de connaissance client dans le datamesh. Automatisation : industrialiser les flux de synchronisation afin de garantir une mise à jour régulière et fiable des indicateurs de performance commerciale et marketing. Livrables : Connecteurs API opérationnels et monitorés Scripts de transformation et de chargement (ETL) documentés Tableaux de bord de suivi des flux avec alerting et logs de transfert Documentation technique du mapping des objets Salesforce vers BigQuery

Contexte de la missionDans le cadre de sa stratégie Data & AI, un grand groupe industriel international du secteur automobile recherche un Expert Data Quality disposant de solides compétences en conception pédagogique et eLearning. L'objectif est de développer un module de sensibilisation à la qualité des données, d'une durée maximale de 30 minutes, destiné aux collaborateurs du groupe. Cette formation devra permettre de comprendre : Les enjeux de la Data Quality. Les responsabilités de chacun. Les conséquences concrètes d'une mauvaise qualité des données sur les activités industrielles et la performance de l'entreprise. Missions principales1. Analyse et cadrage des besoins Comprendre la stratégie Data & AI et le référentiel Data Quality du groupe. Analyser les supports pédagogiques existants. Identifier les besoins de sensibilisation des collaborateurs. Définir les objectifs pédagogiques et structurer le parcours de formation. 2. Identification de cas concrets Data Quality Réaliser des entretiens avec les équipes métiers, industrielles et Data Office. Identifier des incidents réels liés à la mauvaise qualité des données. Évaluer leurs impacts opérationnels, financiers et organisationnels. Analyser les causes racines et les actions correctives. Construire des scénarios avant/après illustrant les bénéfices d'une amélioration de la qualité des données. 3. Conception du module eLearning Concevoir un parcours pédagogique de 30 minutes maximum. Structurer les chapitres et les séquences de formation. Rédiger les contenus, scripts et storyboards détaillés. Préparer les narrations, visuels, animations et mises en situation. Intégrer des éléments interactifs et des questionnaires de validation des connaissances. Préparer les éléments nécessaires à la production du module avec Synthesia ou un outil équivalent. 4. Validation et livraison Coordonner les revues avec les experts Data et les équipes métiers. Consolider les retours et ajuster les contenus. Définir les critères d'évaluation de l'efficacité pédagogique. Livrer les supports finalisés, les fichiers sources et les consignes de production.

La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l'essor de nos infrastructures et l'évolution des technologies associées, ou encore l'automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de Logs, devenues très hétérogènes, dispersées et silotées de par l'organisation de [entreprise anonymisée] et de ses Clients (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Prenant en compte ce cadre, vos missions seront plus spécifiquement : - Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la chaine de collecte à la mise à disposition des Logs - Accompagner les besoins et les cas d'usage dès la phase d'étude jusqu'à l'implémentation comprenant la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation - Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d'automatiser les pipelines d'ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) - Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données - Accompagner les besoins d'analyse de données des utilisateurs, notamment pour les besoins de sécurité (détection d'événement de sécurité) et de suivi opérationnel En adéquation avec l'équipe DATA et l'équipe LOG Management Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - ETL (LogStash/Apache flink) - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source) - OpenTelemetry (Cadre normatif et collecteur) Attendus Pour réaliser la mission, vous serez à même de : - Participer à la conception des solutions techniques et fonctionnelles - Gérer les données de l'entreprise (flux : collecte, traitement, stockage et leur cycle de vie) - Rédiger les documents fonctionnels et techniques, d'exploitation, en veillant au respect des normes existantes - Mettre en œuvre en respectant les principes Agile/DevOps (CI/CD) - Assurer le support technique et fonctionnel, notamment analyse et résolution des incidents ou problèmes - Être en relation avec les équipes opérationnelles de l'entreprise pour prise en compte des besoins et flux de données - Développer les cas d'usage de Dashboard / ML / IA dans la solution, remontés par les utilisateurs

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un consultant expert en contrôle de la donnée et pilotage de projet. Vous intervenez sur un programme réglementaire visant à répondre aux exigences d'un régulateur. L'enjeu : construire un dispositif de contrôle des données récurrent, d'abord sous forme de Proof of Concept par échantillonnage, puis en contrôle permanent fondé sur les risques. Une première campagne de contrôles est prévue prochainement. Vos missions : - Cadrer le périmètre de données et sélectionner les contrôles à intégrer au Proof of Concept. - Traduire les contrôles en requêtes sur les bases centrales, avec les équipes IT. - Analyser les résultats par entité et sélectionner les lignes à investiguer. - Faire confirmer les anomalies par les métiers et accompagner les travaux de remédiation. - Contribuer à la définition de la cible pérenne et de l'approche risk-based pour prioriser les zones de risque. - Assurer le PMO : suivi hebdomadaire, statuts pour le comité de pilotage, ateliers de travail et comptes rendus. Vous rejoignez un CDI cadre chez Ingéniance, au sein d'une communauté d'experts, avec un vrai parcours à la clé. Ref : O-LBVGC

Contexte et définition du postePlus qu'un métier, itéa a pour vocation de déceler et révéler les bons profils, avec une curiosité qui va souvent au-delà des compétences et parfois entre les lignes d'un CV. Aujourd'hui, nous recherchons pour l'un de nos clients un Lead Architect Data H/F et vous présentons les points clés du poste : Poste en CDI Basé Nord Alsace Secteur du Commerce de Gros Les conditions : 13ème mois Prime de présence Mutuelle familiale Prime d'intéressement et de participation Tickets restaurant CSE. Vous assurez le pilotage du volet architectural du projet de refonte globale du backbone data de l'entreprise. Vous définissez, concevez et pilotez le déploiement de ce socle d'échange, de stockage et d'urbanisation des données permettant de découpler les systèmes applicatifs, de rationaliser les flux et de fluidifier le SI cible. Vous encadrez et managez directement une équipe de 2 personnes Les missions : 1. Porter la vision et l'architecture cible Data du Groupe & DSI Vision et stratégie architecturale : Définir et décliner la trajectoire d'architecture data en parfaite cohérence avec les orientations stratégiques du Groupe, DSI et Architectes d'Entreprise. Garant des analyses et choix techniques : Assurer la responsabilité globale et l'engagement technique sur l'ensemble des études, arbitrages et schémas d'architecture data. Alignement avec la cartographie applicative : Travailler en étroite synergie avec l'équipe Architecture d'Entreprise / Urbanisation pour faire correspondre l'architecture data aux nouveaux domaines fonctionnels et applicatifs cibles. 2. Piloter la refonte et l'urbanisation du Backbone Data Conception et cadrage du Backbone Data : Structurer la nouvelle colonne vertébrale des données du SI pour soutenir la modernisation des applications. Définition de la trajectoire de migration : Élaborer la feuille de route technique pour basculer progressivement les flux de données legacy vers le nouveau backbone sans interruption de service, dans le respect des coûts, qualités et délais. Urbanisation et rationalisation des échanges : Éliminer les flux point-à-point obsolètes et concevoir des pipelines d'intégration modernes (événementiels, streaming, APIs). Sécurité, Performance et FinOps : Garantir la haute disponibilité, l'éco-conception (Green IT), le respect des règles de sécurité/réglementation (RGPD) et l'optimisation des coûts Cloud (FinOps). MCO et gestion des risques : Assurer le traitement des incidents complexes, l'analyse de cause racine et l'amélioration continue du backbone. 3. Management d'équipe et animation des collaborations transverses Management hiérarchique : Encadrer, animer et faire grandir les 2 collaborateurs sous votre responsabilité directe (Architecte Data et Administrateur Data). Fixer leurs objectifs et assurer leur suivi opérationnel. Coopération transverse : Collaborer efficacement avec les équipes Data Gouvernance, Flux et Décisionnels/BI afin d'assurer un alignement continu. Accompagnement au changement : Promouvoir la culture et les nouveaux standards d'architecture data auprès des équipes projets et développeurs. Compétences techniques : Maîtrise avancée des principes d'architecture d'entreprise data, modélisation (Data Vault, Domain-Driven Design / DDD) et lineage de données. Solide expertise des architectures d'intégration et de streaming (Kafka, RabbitMQ, AWS EventBridge, Azure Event Grid, iPaaS, APIs). Expertise sur les entrepôts et lacs de données modernes (Snowflake, Databricks, BigQuery, AWS/Azure Data Lake). Maîtrise des pratiques de gouvernance (MDM) et des démarches FinOps / Green IT.

Le contexte Pour un acteur majeur de la distribution de pièces détachées et des services aux professionnels de l'automobile, nous recherchons un consultant pour renforcer l'équipe qui conçoit, fait évoluer et exploite les échanges de données entre les applications internes et les partenaires externes. 👉 Vous n'avez jamais utilisé GoAnywhere MFT ? Ce n'est pas un problème : une montée en compétences est prévue. Vos missions Flux MFT (environ 80 %) Analyser les besoins des équipes études et métiers, puis les traduire en flux d'échanges maintenables Concevoir, faire évoluer et documenter des workflows MFT (SFTP/FTPS, HTTPS, API REST, transformations, enchaînements de traitements) Intégrer des scripts (PowerShell, Bash, Python), des requêtes SQL et des données JSON/XML Réaliser les tests de bout en bout et les mises en production Diagnostiquer les incidents à partir des logs et des traces applicatives et réseau Fiabiliser les flux : gestion des erreurs, reprises sans doublon, supervision, traçabilité Sécuriser les transferts : certificats TLS, clés SSH, comptes de service, gestion des secrets Production applicative (environ 20 %) Assurer le MCO : incidents, demandes, changements, analyse de causes Intégrer les traitements dans l'ordonnanceur et automatiser les tâches récurrentes Rédiger les consignes d'exploitation et les procédures de reprise Environnement technique GoAnywhere MFT, OpCon, Windows Server, Linux/Red Hat, SQL Server, Centreon, Jira, Confluence, EasyVista

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - ETL: Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL

Définir et piloter la stratégie de migration des données dans un environnement SAP international et multi-solutions. Construire la feuille de route, le planning, les cycles de migration et les critères de qualité, de validation et de décision Go / No-Go. Coordonner le nettoyage, le mapping, la transformation et la réconciliation des données avec les Data Owners, les métiers et les équipes IT. Préparer et piloter les cycles de migration à blanc (mock loads) jusqu'au démarrage, notamment avec le SAP S/4HANA Migration Cockpit. Suivre la qualité des données, les anomalies, les risques, les dépendances et les plans de remédiation. Contribuer au plan de cutover et à l'évaluation de la readiness des données avant le go-live. Intervenir sur les principaux domaines SAP : Finance : R2R, Grand Livre, immobilisations, clôture et soldes d'ouverture ; Achats : S2P, fournisseurs et données achats ; Ventes : O2C, clients, contrats, facturation et recouvrement ; Ressources humaines : collaborateurs, structures organisationnelles et données personnelles. Garantir la cohérence des données entre SAP S/4HANA Cloud Public Edition et les solutions satellites : SuccessFactors, Ariba, Fieldglass et Concur. Produire les tableaux de bord, cahiers de tests, règles de transformation et supports de validation. Formaliser la documentation, former les utilisateurs et assurer le transfert de compétences aux équipes internes.

Localisation : Massy Démarrage : ASAP Fin de mission : 02/11/2027 Télétravail : 2 jours par semaine (3 jours sur site) TJM : 380 € HT/jour Expérience : 3 à 7 ans Contexte de la missionAu sein d'une équipe dédiée aux services data financiers, notre client recherche un Data Engineer SQL / DBT pour contribuer à l'intégration des données de son écosystème Salesforce au sein de sa plateforme Data. La mission s'inscrit dans un environnement digital orienté services financiers, avec pour objectif de fiabiliser et d'automatiser les flux de données afin de faciliter leur exploitation par les équipes d'analyse et de connaissance client. Missions principalesConcevoir et maintenir des pipelines d'ingestion de données depuis Salesforce Marketing Cloud et Salesforce Financial Cloud via API. Transformer, nettoyer, normaliser et structurer les données métier pour leur intégration dans le datamesh. Automatiser les flux de synchronisation afin de garantir la fraîcheur et la fiabilité des données. Assurer le suivi et le monitoring des flux, notamment à travers des logs, des alertes et des indicateurs de fonctionnement. Documenter les traitements ETL et les correspondances entre les objets Salesforce et BigQuery. Collaborer avec les équipes Data et métiers pour garantir la qualité et l'exploitabilité des données. Livrables attendusConnecteurs API opérationnels et monitorés. Scripts de transformation et de chargement ETL documentés. Tableaux de bord de suivi des flux, avec alerting et logs de transfert. Documentation technique du mapping entre les objets Salesforce et BigQuery. Compétences techniques requisesSQL : très bonne maîtrise de la manipulation et de l'analyse des données. Data & Cloud : expérience des environnements Data et de Google Cloud Platform (GCP). Salesforce Data Cloud : maîtrise de l'environnement et de ses fonctionnalités. Compétences complémentaires appréciéesDBT pour la transformation et l'orchestration des données. BigQuery et SQL avancé sur des volumes importants. Pub/Sub pour la gestion des flux en temps réel. GitLab CI/CD et Docker Compose. Linux et outils en ligne de commande. Git. Méthodologies Agile / Scrum.

Missions Établir 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 pour ajuster les critères de matching Réaliser des campagnes comparant deux versions du moteur d'identification, avec analyses quantitatives et qualitatives des différences Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs avec les experts métiers, et construire avec le PO les évolutions de règles Participer à la validation et à la non-régression des développements, en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage (shift-left) : critères d'acceptance des User Stories et stratégie de recette Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes Stack / Environnement Python pour l'analyse et l'automatisation (pandas, numpy, notebooks), bonne maîtrise Elasticsearch, SQL, bonne maîtrise AWS (OpenSearch, RDS, SQS, SNS, DynamoDB, ECS), maîtrise partielle Spark, niveau débutant suffisant Client REST (Postman), niveau débutant suffisant Protocole d'analyse (exploration, échantillonnage représentatif, détection de patterns), bonne maîtrise Agile / Scrum, bonne maîtrise ; SAFe, niveau débutant