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Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'évolution d'applications métiers stratégiques, nous recherchons un Développeur Full Stack expérimenté pour intervenir sur des projets liés au Digital Workplace, à l'Immobilier, à l'Environnement de Travail et aux Ressources Humaines. Vous intégrerez une équipe en charge de la conception, du développement, de la maintenance et de l'évolution d'applications internes, en participant à l'ensemble du cycle de vie des projets. Missions: Développement et Projets Participer à l'analyse des besoins et à l'estimation des charges de développement. Concevoir et développer des composants et templates applicatifs. Développer les fonctionnalités Front-End et Back-End. Concevoir et développer des API. Réaliser l'intégration des interfaces utilisateurs (IHM). Participer à la définition et à l'exécution des tests unitaires et des tests d'intégration. Corriger les anomalies identifiées et assurer la qualité des développements. Contribuer à la documentation fonctionnelle et technique des applications. Assurer le reporting régulier de l'avancement des travaux et remonter les alertes lorsque nécessaire. Maintenance Applicative Assurer la maintenance évolutive des applications existantes, depuis l'analyse des besoins jusqu'à la mise en production. Réaliser la maintenance corrective, incluant les diagnostics, les corrections, les tests de non-régression et les mises en production. Documentation et Qualité Produire et maintenir les documents de conception et d'analyse du système d'information. Rédiger la documentation technique. Élaborer les plans de tests. Réaliser les rapports de qualité et de qualimétrie. Assurer un reporting hebdomadaire détaillé des activités réalisées.

Contexte: Au sein de la direction Data, IA et Innovation, la direction, recherche un consultant expert en IA agentique appliquée aux processus documentaires assurance. MISSIONS La mission s’inscrit dans une dynamique de transformation visant à : · améliorer l’exploitation des corpus documentaires, · automatiser la production de document métier, · et déployer des agents IA métiers via l’outil notre solution interne, basé sur la solution Open Source d’Onyx. · Contribuer à mettre en œuvre la gouvernance associée à l’outil : principe d’évaluation des agents et de leur partage Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les métiers assurance, les équipes IA et les équipes produit. Missions principales Recueil et cadrage des besoins métiers: · Animer des ateliers avec les métiers de l’assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité…) · Analyser les processus documentaires existants (recherche, analyse, production de documents) · Identifier et prioriser les cas d’usage à valeur Conception de solutions agentiques: · Traduire les besoins en architecture d’agents IA · Concevoir des agents spécialisés : o analyse et compréhension documentaire o recherche d’information (RAG) o génération de documents normalisés · Définir les stratégies de prompting avancé adaptées aux cas d’usage Paramétrage dans l’outil Onyx: · Configurer et paramétrer les agents dans la plateforme Onyx · Implémenter les prompts, workflows et règles métier · Connecter les sources documentaires (GED, bases internes, etc.) · Tester, ajuster et optimiser les performances des agents Mise en qualité et industrialisation: · Structurer des bibliothèques de prompts et templates · Garantir la robustesse, la traçabilité et la reproductibilité des résultats · Documenter les solutions mises en place Accompagnement des métiers: · Valider les cas d’usage avec les utilisateurs · Adapter les agents selon les retours terrain · Diffuser les bonnes pratiques d’usage de l’IA agentique : Réaliser un guide des bonnes pratiques autour de la plateforme

Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme PDP (Product Digital Platform), qui équipe les métiers autour de la centrale d'achat (Relation fournisseur, Gérer les prix, les gammes et les produits, etc.) : Data architecture * Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier. * Identification des évènements métier par contexte métier. * Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra. * Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier. * Définition des règles de qualité des Business Terms. * Analyse de la conformité des API avec la data architecture. * Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture. * Réalisation du data lineage. * Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan * Participation à la data governance de la plateforme

L’enjeu : Structurer et industrialiser la nouvelle Data Platform d'un grand groupe international. En tant que consultant·e indépendant·e pour Okara, tu interviens dans le cadre d’une démarche globale de consolidation et de fiabilisation de remontées de données multi-sources. L'objectif final ? Offrir une traçabilité, une auditabilité et une scalabilité parfaites à l'ensemble des flux data. Ton terrain de jeu ? Un projet stratégique majeur impliquant des interactions directes avec les équipes IT et métiers réparties sur 4 pays en Europe. Ici, on oublie les simples POC : on passe directement en mode industrialisation pour poser un socle robuste et durable. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de l'architecture, de la modélisation et de la mise en œuvre technique. Pour cette mission à temps plein à démarrage immédiat, tu prends les commandes du déploiement. Concrètement, tu vas : Modéliser en Data Vault 2.0 : Concevoir l'architecture en définissant finement les Hubs, Links et Satellites. Tu structures les couches Raw Vault / Business Vault et formalises l'ensemble des règles d’historisation et de traçabilité. Propulser l'environnement Microsoft Fabric : Déployer les pipelines d’ingestion dans Fabric, structurer les Lakehouses / Warehouses et optimiser les performances de tous les traitements. Industrialiser et standardiser : Automatiser les flux d’alimentation en direct avec les CTO des différents pays. Tu installes les contrôles qualité, définis les conventions de nommage et contribues activement aux standards data du groupe. Collaborer et valoriser la donnée : Faire le pont avec les usages décisionnels en apportant ton support à la mise en place de la BI (notamment Power BI). Tu rédiges une documentation technique impeccable et directement exploitable par l'équipe interne.

Développeur Fullstack IA-native Senior IA-native (forte valeur ajoutée) Expérience en développement assisté par IA Mise en place d’agents IA et workflows automatisés Utilisation d’outils type Cursor, Claude, etc. ☁️ Cloud & environnement Environnements Cloud (GCP / AWS / Azure) Bonne compréhension des architectures distribuées 🧩 Outils spécifiques Google Apps Script (fortement apprécié) Workspace (Sheets, Drive, Gmail…) ⚙️ DevOps & qualité CI/CD Docker Tests automatisés (TDD / BDD) Contexte de la mission Bonjour, Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation digitale au sein d’une DSI d’un grand groupe retail, nous recherchons un Développeur Fullstack Senior avec expertise IA-native pour intervenir sur plusieurs projets d’outils métiers. 📌 Contexte Le programme vise à moderniser et industrialiser des outils métiers liés aux opérations commerciales, avec une approche innovante basée sur l’intégration de l’IA générative dans tout le cycle de développement (cadrage, prototypage, développement, tests, déploiement). L’objectif est de : améliorer l’efficacité opérationnelle accélérer le time-to-market renforcer la qualité des données et des outils Le contexte est multi-projets, avec une forte exigence en termes de rapidité, qualité et capacité d’adaptation. Objectifs et livrables 🎯 Livrables attendus : Le consultant interviendra en autonomie sur l’ensemble du cycle projet : Analyse des besoins métier Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques Réalisation de prototypes (maquettes interactives HTML) Conception technique Définition de l’architecture applicative (front / back / data) Choix des technologies et des patterns d’architecture Conception des intégrations avec les systèmes existants (API, flux) Développement Développement fullstack des applications Mise en place de workflows de développement assistés par IA Paramétrage d’agents IA et automatisation de tâches Qualité & tests Mise en place de tests automatisés (unitaires, intégration, E2E) Garantie de la qualité et de la maintenabilité du code Mise en production Participation aux déploiements Stabilisation et support post-production Compétences techniques requises Développement TypeScript Node.js React / Next.js Architecture & intégration Conception d’architectures applicatives API REST / intégration SI / flux de données 🤖 IA-native (forte valeur ajoutée) Expérience en développement assisté par IA Mise en place d’agents IA et workflows automatisés Utilisation d’outils type Cursor, Claude, etc. ☁️ Cloud & environnement Environnements Cloud (GCP / AWS / Azure) Bonne compréhension des architectures distribuées 🧩 Outils spécifiques Google Apps Script (fortement apprécié) Workspace (Sheets, Drive, Gmail…) ⚙️ DevOps & qualité CI/CD Docker Tests automatisés (TDD / BDD) 👤 Profil recherché Expérience : 7 à 10 ans minimum Forte autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle Bonne communication avec les équipes métier Appétence forte pour l’IA et les nouveaux usages Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Tests automatisés (unitaires, intégration, E2E) Confirmé Maîtrise TypeScript / Node.js / React Expert Google Apps Script / Google Workspace (fort atout) Avancé Conception d’architectures applicatives (fullstack, APIs, data) Expert Mise en place de CI/CD et conteneurisation (Docker) Confirmé Expérience en développement IA-native (agents, workflows, prompt engineering) Expert Intégration SI / API REST / flux de données / ETL Confirmé Expérience en environnement multi-projets / agile Avancé Développement via outils IA (Cursor, Claude, Copilot, etc.) Confirmé Connaissances en sécurité applicative et bonnes pratiques Avancé Expérience Cloud (GCP idéalement, AWS / Azure acceptés) Confirmé

Secteur d'activité : Supply Chain Dans le cadre de cette mission, vous intervenez au sein d'un environnement AMS (Application Management Services) sur des projets data liés au domaine de la supply chain. Enjeux et environnement technique : La mission s'inscrit dans un contexte de gestion de produits data (data products), incluant la collecte de données, leur transformation et calcul, la modélisation de données, ainsi que la création de dashboards et reportings. Type de projet : Pilotage et coordination de projets data (Data Project Management) avec une forte composante Business Analysis. Le projet couvre l'ensemble du cycle de vie des produits data, de l'analyse des besoins jusqu'à la mise en production et la formation des utilisateurs. Méthode de travail : Le rôle implique une coordination transverse entre les équipes métiers et IT, dans un fonctionnement de type AMS / managed services, avec sensibilité aux processus ITIL et utilisation d'outils ITSM (de type ServiceNow ou équivalent). Livrables attendus : - Recueil et formalisation des besoins métiers (needs analysis) - Coordination des travaux de build : collecte de données, transformations/calculs, modélisation de données, création de dashboards et data products - Coordination des phases de tests - Production de documentation - Formation des utilisateurs finaux (end-user training) - Participation aux activités de Knowledge Transfer (KT) et d'onboarding Domaines de responsabilité : - Coordination des builds de produits data et garantie de la qualité : niveau Expert - Recueil et formalisation des besoins métiers data : niveau Senior - Production de documentation et support aux utilisateurs : niveau Senior - Participation aux activités de KT et d'onboarding : niveau Confirmé Un atout pour cette mission : une expérience sur des projets data Digital & Marketing.

📋 RÉSUMÉ Nous recherchons un Ingénieur Sécurité / Cyber spécialisé dans les environnements d’intelligence artificielle afin de renforcer la sécurité des infrastructures, plateformes et pipelines liés aux projets IA. Vous interviendrez sur la conception, la mise en œuvre et l’amélioration continue des mécanismes de cybersécurité dans un environnement technique exigeant et innovant. 🎯 MISSIONS Concevoir et mettre en œuvre des architectures de sécurité pour les environnements IA et data Analyser les risques liés aux infrastructures, aux modèles IA et aux flux de données Mettre en place des contrôles de sécurité sur les plateformes de calcul, clusters et pipelines ML Participer à la définition et à l’application des politiques de sécurité et des standards cyber Réaliser des audits de sécurité et identifier les vulnérabilités Mettre en œuvre des mécanismes de protection des données sensibles et des modèles IA Collaborer avec les équipes infrastructure, data et développement pour sécuriser les environnements Participer à la gestion des incidents de sécurité et à l'amélioration continue des dispositifs cyber 📦 LIVRABLES Architecture de sécurité des environnements IA Rapports d’audit et analyses de vulnérabilités Plans de remédiation et recommandations de sécurité Documentation des procédures et standards de sécurité Tableaux de bord et indicateurs de sécurité

Vous intervenez au sein d’un programme stratégique majeur visant à optimiser les moteurs de recommandation client d’un grand groupe aérien international. Le projet « Offer Display Recommender » a pour objectif d’améliorer la personnalisation et la pertinence des offres grâce à l’adoption de technologies avancées, notamment : Apprentissage par renforcement (RL) Modèles de recommandation nouvelle génération Approches expérimentales et data‑driven Le Data Scientist senior jouera un rôle clé dans la conception, l’expérimentation, la modélisation et la mise en production des solutions. Objectifs & responsabilités Modélisation & Data Science Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de recommandation avancés. Proposer, challenger et prioriser les solutions data à tester. Appliquer des techniques de modélisation Data Science de niveau expert. Expérimenter des approches RL, bandits, ranking models, embeddings, etc. Communication & pilotage scientifique Présenter en anglais les travaux de modélisation aux stakeholders (produit, business, tech). Challenger les orientations stratégiques du projet. Vulgariser les choix algorithmiques et leurs impacts business. Mise en production & industrialisation Contribuer à la mise en production des modèles dans un environnement Cloud (GCP). Participer à l’optimisation des pipelines ML et à la fiabilité des modèles. Collaborer avec les équipes MLOps, Data Engineering et Produit.

Dans le cadre de l'évolution et du maintien en conditions opérationnelles d'une plateforme conteneurisée critique, nous recherchons un Expert Kubernetes / OpenShift expérimenté pour renforcer une équipe d'infrastructure et de production. La mission s'inscrit dans un environnement exigeant nécessitant un haut niveau d'expertise technique, d'autonomie et de capacité de conseil. Missions principales Assurer l'administration, le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution de plateformes Kubernetes/OpenShift. Accompagner les équipes dans le choix et la mise en œuvre de solutions conformes aux standards d'architecture. Installer, configurer, recetter et déployer des clusters Kubernetes/OpenShift ainsi que leurs composants techniques. Réaliser les opérations d'évolution de plateforme (patchs, mises à jour, améliorations techniques). Assurer le support de niveau 3 sur les incidents complexes. Participer au partage de connaissances et à la montée en compétences des équipes. Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Livrables attendus Documentation d'installation et de configuration. Spécifications techniques détaillées. Documentation d'exploitation et d'administration. Procédures automatisées (Ansible ou équivalent). Supports de transfert de compétences et de présentation.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Ingénieur Data spécialisé en sécurité des données Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence DTE/5344-2 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur le développement d'infrastructures de données évolutives et performantes, la gestion des flux de données et le renforcement de leur sécurité tout au long de leur cycle de vie. Activités principales Développer des infrastructures évolutives et performantes pour de grands volumes de données. Gérer l'ingestion, la transformation et la distribution des données. Construire et renforcer les connecteurs vers des services tiers (Middleware, APIs). Détecter et remédier de manière proactive aux vulnérabilités (tests de pénétration, audits de sécurité, surveillance des menaces). Garantir la conformité aux réglementations de protection des données (RGPD et normes associées) tout au long du cycle de vie des données. Mettre en œuvre des méthodes de protection avancées (chiffrement, anonymisation, IAM). Renforcer les architectures pour prévenir les cyberattaques et assurer la conformité aux réglementations applicables. Produire, structurer et mettre à jour la documentation technique pour faciliter un transfert efficace des connaissances.

Contexte de la mission Notre client, un grand groupe financier international, recherche un(e) Data Architect expérimenté(e) pour renforcer sa cellule Data Architecture. La mission s'inscrit dans un environnement hautement réglementé, avec un niveau d'exigence élevé en matière de contrôle, de documentation et de conformité. La cellule Data Architecture intervient sur trois grands axes : la définition du cadre méthodologique data (principes, standards, gouvernance), le suivi du cycle de vie des applications (création, évolution, décommission), et l'accompagnement des projets à forte dimension data. Elle interagit au quotidien avec les équipes IT, métiers, CDO, DPO, conformité et sécurité. Principaux livrables Framework & gouvernance data — Rédaction et amélioration des procédures, standards et principes data : modélisation, qualité, Golden Source / Golden Reference, protection des données, exigences réglementaires. Cycle de vie applicatif — Analyse des impacts data lors de création, évolution ou décommission d'applications : identification des données critiques, des flux, des référentiels et des risques associés. Data assessments projets — Évaluation des impacts data sur les nouveaux projets et initiatives, challenge des choix de sourcing, contribution à la modélisation, alignement avec les principes d'architecture data. Documentation & recommandations — Formalisation des analyses, points d'attention et recommandations à destination des parties prenantes (IT, métiers, CDO, conformité, sécurité).

Manager Reporting Réglementaire & Qualité des DonnéesContexte Dans le cadre d’un remplacement temporaire, nous recherchons un consultant confirmé pour assurer le pilotage d’une équipe en charge du contrôle de la qualité des données des reportings réglementaires au sein d’un environnement Banque de Financement / Capital Markets. L’équipe intervient sur les reportings réglementaires transactionnels liés aux opérations de marchés et contribue à garantir la conformité réglementaire ainsi que l’amélioration continue des contrôles qualité des données. Les reportings couverts incluent notamment : EMIR SFTR MIFID II MMSR TRACE GTR La mission s’inscrit dans un environnement international avec des interactions régulières entre les équipes métiers, IT, Compliance et Operations, réparties entre Paris et Mumbai. Missions Le consultant aura pour responsabilités : Assurer le pilotage opérationnel de l’équipe en charge des contrôles qualité des données réglementaires Déployer la roadmap des contrôles qualité des données en lien avec les exigences réglementaires Garantir la conformité et le respect des échéances réglementaires Suivre les anomalies et piloter les plans de remédiation Coordonner les échanges entre les équipes IT, métiers, Operations et Compliance Participer à la gestion des demandes des régulateurs Assurer le suivi des risques, KPI et reportings de gouvernance Produire les reportings d’avancement hebdomadaires et mensuels Accompagner la montée en charge et l’organisation d’une équipe en environnement international Participer aux comités de gouvernance et aux instances de pilotage Réaliser la documentation et la passation en fin de mission

Nous recherchons un(e) Senior Data & AI Engineer pour concevoir et opérer une plateforme data cloud-native sur Google Cloud Platform. Vous interviendrez à l’intersection de l’ingénierie des données à grande échelle et de l’IA générative appliquée : pipelines BigQuery, services IA GCP (Vertex AI, Gemini) et déploiement de systèmes RAG / agents LLM permettant de rendre les données business intelligibles et actionnables. Mission hands-on à fort impact pour un(e) expert(e) maîtrisant aussi bien le socle data que l’IA appliquée. Responsabilités : Data Engineering & BigQuery Concevoir et maintenir des pipelines ELT scalables : BigQuery, Cloud Workflows, Pub/Sub Écrire et optimiser du SQL avancé : window functions, CTEs, procédures stockées, partitionnement Modéliser les données pour les usages BI et ML Piloter l’optimisation des coûts BigQuery : clustering, vues matérialisées, gestion des slots, tuning Mettre en place la qualité, la traçabilité et l’observabilité des données Gérer l’infrastructure as code avec Terraform Automatiser le déploiement des pipelines data via CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions) IA Générative & Services GCP Architecturer et déployer des systèmes RAG connectés aux données internes (structurées et non structurées) Utiliser des LLMs (Gemini, GPT-4o, open-source) pour des cas d’usage analytiques, RAG et agents autonomes en production Construire des agents autonomes capables d’interroger et d’analyser les données business Concevoir des stratégies de prompt engineering et de gestion de contexte pour agents LLM Productioniser des modèles ML via Vertex AI Pipelines, Model Registry et Feature Store Mettre en place l’évaluation et le monitoring de la qualité des modèles en production Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour connecter des agents LLM à des sources de données externes (bases de données, APIs, outils internes) Gouvernance & Collaboration Définir et appliquer les politiques de gouvernance des données et les garde-fous d’usage de l’IA Participer aux revues d’architecture et contribuer aux décisions de plateforme Collaborer avec Data Scientists, Analystes BI et Software Engineers en équipes Agile

Contexte du projet Mon client industrialise une plateforme interne d'agents IA destinée à ses équipes métiers et IT. Le projet, en phase d'industrialisation, vise à mettre à disposition dans un cadre gouverné des agents conversationnels et décisionnels capables de répondre à des cas d'usage opérationnels en s'appuyant sur les données et systèmes internes de la banque (gestion d'incidents, topologie applicative, gestion des changements, etc.). Mission: L'Ingénieur IA intervient au sein de l'équipe plateforme et contribue au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Le périmètre de la mission couvre : • Conception et développement d'agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). • Intégration des agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. • Optimisation des stratégies de prompt engineering et des mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). • Mise en place et enrichissement des suites d'évaluation (eval datasets, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. • Industrialisation : versioning, packaging conteneur, intégration CI/CD GitLab, conformité aux standards de la plateforme. • Documentation des agents, contribution à la matrice de risques et aux runbooks d'exploitation.

Voici une proposition d’annonce structurée dans le même format et le même niveau de lisibilité que tes précédents modèles. Data Engineer / Data Modeler Senior – Snowflake (F/H) Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer / Data Modeler Senior pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier / asset management. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la construction et de l’industrialisation de la couche Gold, avec un enjeu fort de mise à disposition de données fiables, modélisées et directement exploitables par les équipes BI et reporting. L’objectif de la mission est de consolider un socle data robuste, cohérent et documenté, au service des usages décisionnels du Groupe. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer / Data Modeler, vous intervenez sur la conception, la structuration et l’industrialisation de la couche Gold de la plateforme data. Votre rôle consiste à transformer des données brutes et intermédiaires en datasets métiers exploitables, standardisés et alignés avec les besoins de reporting et de pilotage. Vous êtes garant.e de la cohérence des modèles de données, de la qualité des datamarts et de la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et de documentation. Vos missions : 🧱 Modélisation et construction de la couche Gold Vous êtes responsable de la structuration du modèle de données métier : Concevoir et implémenter les modèles de données de la couche Gold Structurer les datamarts à destination des équipes BI et reporting Définir les règles de transformation et d’agrégation des données Garantir la cohérence entre les différentes sources et domaines métiers Optimiser les modèles pour les usages analytiques et décisionnels 📊 KPI, métriques et standardisation des données Vous contribuez à la définition des indicateurs de référence : Définir les KPI et métriques standard à l’échelle des domaines métiers Mettre en place les règles d’agrégation et de calcul des indicateurs Garantir l’homogénéité des définitions entre les différents usages Participer à la rationalisation des indicateurs existants Assurer la cohérence des données entre reporting et référentiels 🛠 Industrialisation, qualité et performance Vous participez à la fiabilisation et à la structuration de la plateforme : Mettre en place les bonnes pratiques de qualité des données Optimiser les performances des traitements et requêtes Snowflake Participer à la structuration des pipelines de transformation Assurer la robustesse et la maintenabilité des modèles Contribuer aux pratiques de versioning et d’industrialisation 📚 Documentation et gouvernance data Vous jouez un rôle clé dans la structuration et la traçabilité des données : Documenter les datasets, modèles et transformations Maintenir la documentation technique et fonctionnelle des pipelines Décrire les règles de gestion et de transformation des données Mettre en place les bonnes pratiques de tagging et de lineage Contribuer à la gouvernance globale de la plateforme data 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data platform enterprise Data Warehouse / Data Lake BI et reporting Modélisation décisionnelle Asset management / environnement financier 🛠 Technologies & outils Snowflake SQL avancé Python (apprécié) Data modeling (Kimball / approche décisionnelle) Datamarts BI (Power BI, Tableau, Qlik selon contexte) Data lineage / catalogues de données Outils de transformation data (ETL / ELT)

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.