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Nous recherchons pour l'un de nos clients, un(e) Team Leader Data Engineering qui, sous la responsabilité du Head of Engineering Logistique, sera responsable de l'équipe Data Engineering dédiée à la plateforme C-Logistics. Véritable référent technique et manager opérationnel, vous agirez comme facilitateur, coach technique et moteur de la performance de l'équipe, en s'appuyant sur les principes du Lean management. Vous contribuerez à la mise en oeuvre d'une plateforme data performante, fiable et scalable, en étroite collaboration avec le Product Manager et les équipes métiers. À ce titre, vos principales responsabilités seront : -Piloter et accompagner l'équipe Data Engineering -Optimiser les processus de delivery et d'industrialisation des pipelines data -Identifier, analyser et résoudre les causes racines des incidents de production -Favoriser l'autonomie, la collaboration et la montée en compétence de l'équipe -Garantir la performance, la fiabilité et la scalabilité des solutions data -Assurer l'alignement des solutions techniques avec la vision produit -Contribuer à l'amélioration continue des pratiques techniques et organisationnelles Périmètre Le poste couvre : -La production et la gestion des données et KPI pour les collaborateurs de la filiale C-Logistics -Le partage de données avec les autres filiales du groupe -Le partage de données avec les clients B2B Environnement technique : Vous évoluerez dans un environnement data moderne comprenant : -Snowflake -SQL -Talend -DBT -Kafka -Python -Power BI Outils utilisés : -Jira -Confluence Équipe : Vous encadrerez une équipe composée de : 4 Data Engineers et 1 Lead Developer

Nous recherchons actuellement un Data Engineer pour intervenir au sein d’un grand groupe international du secteur du luxe (cosmétique & parfums), dans le cadre du renforcement de ses équipes data. Contexte Vous interviendrez sur la mise en place et l’optimisation d’une plateforme data moderne basée sur Microsoft Fabric, avec des enjeux autour de la centralisation, de la transformation et de la valorisation des données métiers. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la conception de l’architecture data (Lakehouse, Data Warehouse) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources Assurer la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données Collaborer avec les équipes Data, BI et métiers Contribuer aux bonnes pratiques Data Engineering (CI/CD, monitoring, documentation) Stack technique Microsoft Fabric Azure Data Factory / Synapse (ou équivalent) Python / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD Profil recherché 3 à 4 ans d’expérience en Data Engineering Première expérience sur Microsoft Fabric ou forte appétence sur l’écosystème Microsoft data Bonne maîtrise de Python et SQL Expérience sur des environnements cloud (idéalement Azure) Bon niveau d’anglais Soft skills Esprit analytique Autonomie Capacité à monter rapidement en compétence Bonne communication avec les équipes métiers

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Data ingénieur sur Massy. Taches: Participation à la définition des solutions applicatives Développement, Intégration et Recette technique Surveiller et améliorer l'efficacité des processus Tenir à jour la documentation des systèmes et des processus. Contexte : Nous recherchons un/une Data Engineer expérimenté(e) pour contribuer à la réalisation des projets de la Squad Usages Data Avancé & IA: Conception et Maintenance de l'applicative Amélioration continue des produits / solutions de la squad Construction nouveaux usages Attendu: Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT pour données structurées et non-structurées Mettre en oeuvre des chaines d'intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production (DataOps). Préparer des datasets utilisés pour de l'exploration de données Développer et favorise l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning Versionner données/modèles/code et monitorer performance/coûts Collaborer avec les équipiers de la squad et documenter vos travaux Compétences Humaines: Une bonne autonomie et capacité d'adaptation à des projets innovants et rythmés Sens du travail en équipe bonne communication et accompagnement utilisateurs Compétences Techniques: Langages : Python (FastAPI, Pyspark), SQL Qualité de code : Pytest, SonarQube MLOps/CI-CD : Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions Data & DB : PostgreSQL, Teradata, MySQL Observabilité : Stack ELK, Prometheus/Grafana, MLflow Plus si compétence en Big Data/Streaming : Spark, Kafka Experience 4 à 7 ans. Date de debut souhaitée :30 Mars 2026, mission longue

Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d’ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l’amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Dans le cadre du renforcement d’un Centre de Compétences Applicatif SAP, la mission consiste à administrer et superviser les interfaces du système d’information, principalement autour de l’environnement SAP S/4HANA. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des interfaces : de la conception à la maintenance, en passant par la configuration et l’optimisation. Il sera également en charge du recueil des besoins fonctionnels, de la rédaction des spécifications techniques, ainsi que du suivi opérationnel des flux. Les principales responsabilités incluent : Conception, développement et paramétrage des interfaces SAP selon les besoins métiers Administration et supervision des interfaces via SAP AIF (monitoring, gestion des erreurs, optimisation des performances) Gestion des flux d’échanges (ESB, FTP/SFTP) en lien avec l’infogérant Support et maintenance des interfaces existantes (résolution d’incidents, amélioration continue) Participation aux projets de reprise de données et création de nouvelles entités dans l’ERP Mise en place de solutions de supervision accessibles aux utilisateurs métiers Rédaction de la documentation technique et des dossiers d’exploitation Formation et transfert de compétences aux équipes internes et key users

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre Mission : En tant que Data Analytics Engineer Senior, vous interviendrez au cœur des enjeux de modélisation analytique, de structuration de data products et de valorisation des données dans un contexte Risques (liquidité). Vous jouerez un rôle clé dans la transformation des données transactionnelles en modèles analytiques robustes, performants et exploitables par les équipes Risques, Finance et Data. Concrètement, vous allez : · Dé‑normaliser les transactions et les transformer en modèle en étoile adapté aux usages analytiques. · Concevoir et structurer un data product permettant le partitionnement et le clustering selon les axes d’analyse métiers. · Collaborer étroitement avec les équipes Risques pour comprendre les enjeux de liquidité, les indicateurs clés et les contraintes réglementaires. · Mettre en place des pipelines de transformation fiables, documentés et industrialisés. · Garantir la qualité, la performance et la gouvernance des données exposées. · Contribuer à l’amélioration continue des workflows DataOps et des bonnes pratiques d’ingénierie analytique. · Participer à la définition des standards de modélisation et d’architecture analytique au sein de l’équipe. Votre futur environnement technique : • Google Cloud Platform • BigQuery – entrepôt de données & moteur analytique • DBT – transformation & modélisation analytique • Airflow – orchestration • DataProc – traitements distribués • Cloud SQL – stockage & bases relationnelles • DataOps, CI/CD, bonnes pratiques d’ingénierie analytique

1. Contexte Le Data Office a pour mission de consolider, manager et valoriser le patrimoine de données, qui est un capital stratégique pour le client, via le développement de produits et services data transverses à l’entreprise et au service du business. Au sein du Data Office, l’équipe Data Science a la charge du développement de solutions data (segmentations, scorings, modèles de machine learning…) pour toutes les entités de l’entreprise. 2. Description du besoin Dans le cadre de son activité, le client recherche un(e) Machine Learning Engineer qui sera amené(e) à déployer des modèles de machine learning robustes et évolutifs en production (prédiction, recommandation, NLP,…). Les principales missions sont les suivantes : · Optimiser la collecte des données en amont (data processing, feature engineering,…) et l’exposition des modèles en aval (API, endpoints…) afin d’améliorer les performances. · Collaborer étroitement avec les data engineers afin d’intégrer au mieux les modèles de machine learning dans notre Data Platform (et la faire évoluer si besoin). · Collaborer étroitement avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles et constamment délivrer les meilleures prédictions disponibles. · Implémenter des pratiques de ML Ops sur toute la chaîne data science (qualité des données, data drift,…) · Monitorer les modèles en production et gérer leur cycle de vie (réentrainement, mise à jour…). · Documenter les processus et les systèmes de machine learning.

Notre client, basé à Lille (59), est à la recherche d’un Lead Analytics (H/F) freelance pour être le référent technique et le manager de proximité de la verticale Analytics au sein du département IA & Data. MISSIONS Vous vous placez au cœur de la chaine de valeur analytique : vous produisez, structurez, accompagnez la montée en compétences des équipes et de la plateforme data. Objectifs court terme : · Prendre en main l'équipe et établir une relation de confiance avec les Data Analysts dans les 3 zones géographiques · Auditer l'état du portefeuille analytique existant (rapports, dashboards, modèles de données) et comprendre les priorités · Livrer des cas d'usage analytiques à fort impact pour démontrer la valeur de la verticale. Objectifs long terme : · Contribuer à la feuille de route analytique alignée sur les priorités business et la stratégie Data & AI · Faire monter en maturité l'équipe sur les pratiques avancées d'analyse et l'usage de Microsoft Fabric / Power BI · Développer un modèle de self-service analytics fiable, gouverné et scalable pour les métiers · Établir un cadre de mesure de la valeur créée par la verticale (adoption, qualité, impact business) Responsabilités techniques : · Concevoir, développer et maintenir des modèles sémantiques et dashboards Power BI complexes · Produire des analyses et des requêtes avancées pour répondre aux questions business stratégiques · Assurer la qualité et la cohérence des données analytiques exposées aux métiers · Documenter les logiques de calcul, les sources et les définitions de métriques · Réaliser des revues de code et du pair-programming avec les Data Analysts de l'équipe Responsabilité managériale : · Animer l'équipe d’environ 7 Data Analysts répartis en Europe, Amérique du Nord et Russie · Conduire les entretiens individuels, fixer les objectifs et accompagner le développement professionnel · Piloter le cycle d'évaluation annuelle de l'équipe (performance, développement, plan de progression) · Assurer la montée en compétence des équipes sur les outils et pratiques analytiques (Microsoft Fabric, Power BI, DAX) · Gérer le budget de la verticale Analytics et en assurer le suivi · Gérer la relation avec les fournisseurs et partenaires externes liés aux outils et services analytiques · Représenter la verticale Analytics dans les instances de gouvernance du département AI & Data · Coordonner avec les autres verticales (Data Platform, Data Delivery, Data Governance) pour fluidifier les livraisons ENVIRONNEMENT TECHNIQUE · Microsoft Fabric : PowerBI, Lakehouse, Onelake · DAX, Power Query · SQL · Azure Data : Azure Data Lake, Synapse

Recherche un chef de projet pour suivre la TMA du programme DATA-ATE. Ce programme se compose de deux applications Data-Ate Données et Data-ATE Reporting permettant à la direction métier d'assurer ses missions de pilotage des performances des préfectures. • DATA-ATE Données : o Contexte fonctionnel : Saisie de données élémentaires et d'indicateurs relatifs à des thèmes divers (Titres d'identité, de circulation, services de gestion des étrangers, domaine financier ..) au niveau local ou national. o Technologies employées : Java / React-JS / Postgresql o Mis en service en janvier 2024 sur un hébergement interne MI (CloudPI) o Principales missions ♣ Pilotage de la maintenance en relation avec la MOA, le prestataire en charge des développements, l'équipe interne d'intégration/exploitation (devsecops) et les services en support de la DTNUM (architecte, tests, etc.) ♣ Suivi du bon fonctionnement ♣ Maintenance corrective ♣ Maintenance évolutive ♣ Suivi financier o Complexité de l'application : Moyenne. • DATA-ATE Reporting : o Contexte fonctionnel : Infocentre et Outil de visualisation des données - Récupération des données via une API et la mise en place de flux provenant des SI partenaires o Technologies employées : Solution Entrepôt avec DSS (Python) /Vertica / Tableau (v 2021.4) o Mis en service en janvier 2024 sur un hébergement interne MI (CloudPI) o Principales missions ♣ Pilotage de la maintenance en relation avec la MOA, le prestataire en charge des développements, l'équipe interne d'intégration/exploitation (devsecops) et les services en support de la DTNUM (architecte, tests, etc.) ♣ Suivi du bon fonctionnement ♣ Maintenance corrective ♣ Maintenance évolutive ♣ Suivi des actions d'amélioration des performances ♣ Suivi financier o Complexité de l'application : Moyenne. Les compétences requises sont : • Maitrise des architectures projets (backend, frontend) • Bonnes connaissances des bases de données (PostgreSQL, requêtage SQL) • Bonnes connaissances du progiciel Tableau • Maitrise des outils de gestion de configuration : gitlab • Maitrise des étapes d'un projet informatique agile ou cycle en V : phases, cérémonies agile, planification • Maitrise de l'outillage projet : Jira, git, gestion de l'arborescence projet, formalisation documentaire • Maitrise dans l'animation de comité de projet et pilotage + capacités de reporting au près de sa hiérarchie et du métier • Maitrise des différents tests et audits nécessaires pour la mise en service d'un site : métrologie, audit de sécurité, RGGA, démarche d'homologation, RGPD • Pilotage d'équipe de développement Les missions attendues feront un temps plein. Spécificité : Expertise Tableau + Profil technique (idéalement ancien Dev/Tech Lead) orienté maîtrise d'oeuvre (pilotage de dev, gestion des risques, pilotage du budget, connaissance architecture, etc) Type de profil : Chef de projet MOE applicatif / Chef de projet TMA

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté / Tech Lead disposant de solides compétences en SQL, ETL et outils de reporting . Vous interviendrez sur un domaine en charge du chargement, de la transformation et de la fiabilisation des données . Vos missions principales : Participer aux projets en cours et à venir (corrections, évolutions, nouvelles fonctionnalités) Concevoir, développer et optimiser les flux ETL Développer et maintenir les requêtes SQL complexes Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data Assurer la qualité, la performance et la cohérence des données Collaborer étroitement avec une équipe de 8 personnes Le poste s’inscrit dans une logique long terme , avec de réelles perspectives si les compétences techniques et l’intégration à l’équipe sont au rendez-vous. Anglais obligatoire (contexte international).

Contexte de la mission Le Groupe met en place une Self-Service Data Platform basée sur les principes du Data Mesh , appelée Group Data Platform (GDP) . La mission vise à concevoir, construire, déployer et exploiter cette plateforme à l’échelle de l’entreprise. Le Data Mesh Platform Manager sera responsable de la mise en œuvre, de l’adoption et du pilotage de la plateforme dans un environnement multi-cloud (AWS/Azure) et hybride, incluant des systèmes on-premise. Objectifs et livrables Construction et delivery de la plateforme Data Mesh : conception de l’architecture, définition des capacités, standards techniques, garantissant scalabilité, performance et sécurité. Livrables : ADR, architecture de référence, roadmap, standards techniques. Architecture cloud et hybride : conception, pilotage des déploiements sur AWS et Azure, intégration des systèmes on-premise, automatisation via Infrastructure as Code. Livrables : blueprint, framework de sécurité, conformité. Delivery et pilotage : gestion du cycle de deliverables, priorisation, suivi de la performance et gestion des incidents. Livrables : roadmap, plan de release, indicateurs de fiabilité. Déploiement dans les domaines métiers : accompagnement des équipes, création de data products, onboarding, résolution des problématiques d’adoption. Livrables : frameworks d’onboarding, playbooks, KPI d’usage, supports de formation. Product management et évolution : recueil des besoins, définition de la vision, mesure de la valeur, améliorations continues. Livrables : vision produit, KPI, feedbacks, roadmap d’évolution. Gouvernance et documentation : documentation des capacités, conformité avec la Data Governance fédérée. Livrables : référentiel, standards, frameworks, playbooks. Communication et reporting : suivi de l’avancement, reporting aux gouvernances, alignement des parties prenantes. Livrables : dashboards, présentations, suivi des décisions. Promotion et évangélisation interne : valorisation de la plateforme, développement de la communauté. Livrables : supports de communication, stratégies d’adoption, démonstrations, cas d’usage.

Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe IT internationale, composée d’architectes, de développeurs backend et frontend, d’ingénieurs QA et de spécialistes du run et du monitoring. Ensemble, nous concevons, développons et exploitons notre plateforme IoT cloud sur nos sites en France et en Europe. En tant que Backend Developer, vous intégrerez l’équipe backend basée dans la région lyonnaise. L’équipe bénéficie d’une grande expérience, d’une forte culture de partage des connaissances et d’une curiosité technique. Vous contribuerez au développement de nouvelles fonctionnalités, à l’évolution de la plateforme et à la fiabilité à long terme de nos services IoT. Objectifs et livrables Dans ce rôle, vous devrez : Développer des services backend et des API en C# / .NET en suivant les bonnes pratiques et les standards de qualité pour assurer la robustesse, la sécurité et la performance des solutions apportées. Participer aux rituels d’équipe tels que les estimations, les revues de sprint, les tests transverses et les rétrospectives, afin d’assurer une collaboration efficace et une amélioration continue. Contribuer à l’amélioration de notre plateforme cloud Azure en réalisant la mise à jour des frameworks, la gestion des composants en fin de vie, et en veillant à la conformité sécurité de l’ensemble de la plateforme. Soutenir nos méthodes de travail en adoptant une approche DevOps, Cloud et Agile, afin de garantir la livraison régulière de solutions innovantes et fiables. Explorer de nouvelles technologies et collaborer étroitement avec les architectes pour intégrer les innovations pertinentes dans notre plateforme IoT. Travailler avec un haut degré d’autonomie tout en collaborant avec l’équipe pour affiner les besoins, proposer des solutions adaptées et assurer leur implémentation efficace. Ce poste offre l’opportunité de contribuer au développement d’une plateforme IoT innovante, dans un environnement dynamique et international, en étant acteur de l’évolution technologique et de la fiabilité des services proposés.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer GCP pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data cloud natives sur Google Cloud. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Cloud Storage. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé de GCP. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Contexte de la mission : Dans le cadre de l’évolution de la Group Control Tower , nous recherchons un Senior IT Production Data Analyst / Incident Manager afin d’accompagner l’exploitation et la valorisation des différents modules de la plateforme. Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les Product Owners et les équipes techniques (Réseaux, Sécurité, Flux, Développement) afin d’analyser les données de production, améliorer les performances des environnements et identifier des leviers d’optimisation basés sur l’analyse des données. Missions principales :Analyse et optimisation des environnements de production Recommander des axes d'amélioration dans l’exploitation et la valorisation des modules de la Group Control Tower Analyser les données techniques de production afin d’identifier des leviers d’optimisation Produire des analyses et dashboards permettant d’améliorer la performance des environnements Travailler avec les Product Owners afin d'améliorer l'utilisation et la performance du produit Gestion des incidents et support opérationnel : Piloter la gestion des incidents de production Assurer le suivi du cycle de vie des incidents jusqu’au rétablissement du service Coordonner les actions avec les équipes techniques (Réseaux, Sécurité, Flux, Développement) Analyser les causes racines et proposer des plans d'amélioration Gestion des changements et support aux équipes : Garantir la bonne exécution des changements en production Assurer le suivi, le reporting et la communication autour des changements Contrôler les environnements et les changements de version Intervenir en support des équipes de développement Communication et coordination : Assurer la communication auprès des Product Owners et de la hiérarchie Participer aux cérémonies Agile Produire les reportings et tableaux de bord de suivi Environnement technique Microsoft O365 SQL Outils BI / Analytics ServiceNow Dynatrace (apprécié) Outils de monitoring et d'analyse de production Analyse de données techniques de production Statistiques appliquées aux environnements IT