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Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Lille 2 jours de TT par semaine démarrage asap mission longue 3 ans

Nous avons besoin d’un renfort de profil développeur pour notre client grand compte dans le secteur bancaire, dont les missions sont les suivantes : Tâches : - Développer des User story relatives à l’ingestion /transformation de données avec des technos de type ETL sur une plateforme Cloudera customisée ou des procédures stockées - Mettre en œuvre les tests unitaires, participer à la recette fonctionnelle avec les Business analyst - Déployer le produit dans différents environnements - Produire la documentation associée à ces développements - Participer à l’affinage et chiffrage des solutions - Garantir et assurer le fonctionnement des produits en production (suivi du run) - Participer aux cérémonies et démarche agile Scrum Attendus : Prise en charge des récits de développement du backlog et des travaux associés (conception /DevTU/Recette/Déploiement ) du périmètre et de la trajectoire des produits de la squad Environnement techniques : Indispensables : ETL Jobfacto / Spark / HIVE / Oozie … Indispensables : Devops : Gitlab, Artifactroy

● Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente. ● Bonne connaissance de l'écosystème Salesforce (modèles de données Marketing, Financial Cloud, Data Cloud). ● Ingénierie Data : Maîtrise de SQL et de Python pour le traitement de flux. ● API & Automation : Expérience dans la consommation d’API et l'utilisation d'orchestrateurs (Airfl ow/Composer). ● Soft Skills : Rigueur méthodologique, capacité à comprendre les processus métier bancaires et esprit d'équipe. GCP/DBT Livrables : ● Connecteurs API opérationnels et monitorés. ● Scripts de transformation et de chargement (ETL) documentés. ● Tableaux de bord de suivi des fl ux (alerting et logs de transfert). ● Documentation technique du mapping des objets Salesforce vers BigQuery.

Bonjour, Pour l'un de nos client, nous recherchons un Solution Train Engineer (STE) ou un Release Train Engineer (RTE) souhaitant évoluer vers ce rôle. Vos missions Selon votre niveau (RTE ou STE), vous serez amené(e) à : Piloter et coordonner un ou plusieurs Agile Release Trains (ART) Organiser et animer les cérémonies clés SAFe (PI Planning, Scrum of Scrums, Inspect & Adapt…) Coordonner les dépendances entre équipes et/ou entre plusieurs trains Accompagner les équipes dans l’adoption et l’amélioration des pratiques Agile Suivre les indicateurs de performance (delivery, qualité, risques) Faciliter la communication entre les équipes techniques, métiers et le management Contribuer à la gestion des risques et à la résolution des obstacles Pour un profil STE : Piloter la coordination de plusieurs ART à l’échelle programme Organiser les événements multi-trains (Pre/Post PI Planning) Assurer la cohérence globale de la solution (fonctionnelle et technique) Pour un profil RTE évolutif : Prendre en charge un ART avec une montée progressive vers des responsabilités STE Être accompagné(e) dans la prise de hauteur et la gestion multi-trains

Fiche de poste – Cloud Engineer Azure / GCP (Freelance / Mission) Contexte Dans le cadre du renforcement des équipes Cloud, nous recherchons des profils Cloud Engineer spécialisés sur les environnements Azure et/ou GCP , avec une forte orientation DevOps et sécurité. Le marché étant concurrentiel sur ce type de profils, nous recherchons des consultants efficaces, rapidement opérationnels et capables de s’intégrer dans des environnements exigeants. Missions principales Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures Cloud (Azure / GCP) Automatiser les déploiements via des outils DevOps (CI/CD) Développer des scripts et outils en Python Gérer le versioning et la collaboration via GitHub Mettre en place et maintenir des pratiques de sécurité (DevSecOps) Utiliser des outils de sécurité type Snyk et Checkmarx Participer à l’optimisation des performances et des coûts Collaborer avec les équipes techniques (Dev, Ops, Sec) Compétences requises Techniques Cloud : Microsoft Azure et/ou Google Cloud Platform (GCP) DevOps : CI/CD, GitHub Langages : Python Sécurité : Outils : Snyk, Checkmarx Bonnes pratiques DevSecOps Infrastructure as Code (Terraform apprécié) Fonctionnelles Bonne autonomie Capacité à travailler dans des environnements agiles Esprit d’analyse et de résolution de problèmes Profil recherché Expérience : 5 à 7 ans minimum en environnement Cloud Profil opérationnel, capable de délivrer rapidement Bonne communication avec les équipes techniques

Descriptif L’équipe Datacenter est à la recherche d’un Expert en Réseau & Sécurité qui aura pour missions de concevoir, mettre en œuvre et faire évoluer les infrastructures réseaux et sécurité. Les missions principales du poste : • Assurer le maintien en conditionnel des infrastructures réseaux et sécurité. • Etudier et définir les évolutions techniques et technologiques (LB, FW, WAF, DNS, Micro segmentation, etc..) • Poursuivre l'automatisation et l'orchestration du réseau. • Assurer la veille technologique (salon, rencontre avec les éditeurs, POC)

🚀 Mission Freelance – Platform Engineer AWS (Disaster Recovery / Warm Pilot) 🇫🇷🇲🇦 Nous recherchons des Platform Engineers AWS pour intervenir sur une mission stratégique de mise en place d’une architecture Disaster Recovery (Warm Pilot) sur AWS. 🎯 Votre rôle 🔵 Analyser et challenger l’architecture cible existante (Warm Pilot) 🔵 Concevoir et déployer l’infrastructure via Terraform / Terragrunt 🔵 Mettre en place les mécanismes de failover / failback / réplication / synchronisation des données 🔵 Orchestrer les déploiements via ArgoCD et gérer les configurations avec Helm sur Kubernetes (EKS) 🔵 Participer à l’amélioration des pratiques GitOps et CI/CD via GitLab 🔵 Rédiger la documentation technique et les procédures de reprise (DR) pour le transfert vers les équipes RUN 🚀 Votre impact 🔵 Garantir une haute disponibilité des workloads critiques 🔵 Améliorer la résilience globale de la plateforme cloud 🔵 Assurer une infrastructure propre, scalable et bien documentée 🔵 Faciliter la reprise d’activité rapide en cas d’incident majeur 🛠️ Stack & environnement 🔵 AWS (VPC, Multi-AZ, RDS, etc.) 🔵 Terraform / Terragrunt 🔵 ArgoCD (GitOps) 🔵 GitLab CI/CD 🔵 Kubernetes (EKS) 🔵 Helm 🔵 Environnement Cloud & Production critique 📌 Informations complémentaires 🔵 Mission freelance 🔵 ⏳ Durée : 3 à 6 mois (minimum 3 mois) 🔵 📍 Full remote possible 🔵 🚀 Démarrage : ASAP 🔵 Mission orientée production critique & résilience cloud

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Le contexte : L'un des objectifs majeurs du plan de transformation DATA est de développer les applications DATA qui permettent à nos métiers business (pilotage, marketing, commerce, ...) d'être autonomes dans l'analyse des données et des KPI et de déployer des applications destinées à nos abonnés directement (recommandation contenu et offres, etc.). Dans ce cadre, le client a déployé les outils : AWS, Gitlab, Terraform, Informatica, DBT, Snowflake, Braze, AI, Scala, Spark, Python, POWERBI, etc. Architectures sophistiquées pour ingérer plus de 100To de données par jours: Datalake, Event-Driven, Streaming, etc. Des exemples de projets sont nombreux : Plateforme agentique, Socle vidéo, navigation et calcul des audiences, AI pour recommandation des programmes, etc. Feature Store, Moderniser les flux financiers, Content Platform, Mise en place Kubernetes, Plateforme pour le traitement des données CRM et usage, Partager des informations sur les clients à nos partenaires (Netflix, Apple, M6, TF1, etc.), Piloter plus efficacement l'activité des marchés professionnels, Mettre à disposition des applications de data-selfservice. Votre rôle sera de : Administrer, maintenir et optimiser la plateforme Informatica PowerCenter (serveurs, repository, workflows, sessions, etc.), Contribuer activement au décommissionnement en cours d'Informatica via la mise en place d’un Lakehouse AWS (Airflow, DBT, Iceberg, etc.), Concevoir, développer et documenter des workflows data pour alimenter le data warehouse et les systèmes applicatifs, Concevoir, développer et documenter des workflows Lakehouse avec AWS, Airflow, DBT et Python, Identifier et résoudre les problèmes de performance ou de qualité des données, Contribuer au run de la plateforme (analyse des incidents, MEP, support production, etc.), Collaborer avec les équipes Data, BI et Infrastructure pour garantir la cohérence et la disponibilité des données, Former et assister les utilisateurs internes (équipe data, développeurs, MOA, etc.), Proposer des améliorations techniques et de bonnes pratiques sur l’utilisation de la plateforme. Vous maîtrisez Informatica, Snowflake, Airflow, DBT, AWS et aimez les challenges, Vous êtes experts dans le développement de solution d'intégration de données, Vous parlez Anglais couramment, Vous connaissez et maîtrisez les outils JIRA et les méthodes 'agiles' n’ont pas de secret pour vous ! Autonome, ouvert d’esprit et bon communiquant, vous disposez d’une grande curiosité scientifique.

Contexte de la mission Nous recherchons un(e) chef de projet technique / ingénieur data expérimenté(e), possédant des compétences avérées en SQL, ETL et outils de reporting. La mission concerne le domaine du datawarehouse de cargaison, spécialisé dans le chargement et la transformation de données pour les filiales AF&KL. La personne sélectionnée devra accompagner l’équipe dans la gestion des projets en cours ainsi que dans le développement de nouvelles fonctionnalités, en apportant son expertise pour les corrections et améliorations futures. Le poste s’inscrit au sein d’une équipe composée de huit membres, et la présence à Toulouse est obligatoire. Objectifs et livrables Contribuer à la maintenance et à l’évolution du datawarehouse cargo, en garantissant la qualité et la performance des données. Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre des nouvelles fonctionnalités et corrections. Collaborer étroitement avec l’équipe pour assurer la cohérence et l’efficacité des processus de chargement et de transformation des données. Fournir une documentation claire et précise des livrables réalisés. Conditions particulières Localisation : obligatoire à Toulouse. Veuillez fournir la matrice jointe détaillant les niveaux de compétence pour chaque profil proposé. Nous demandons uniquement la soumission de candidats correspondant strictement aux compétences requises, notamment pour les niveaux 3/4 ou 4/4 dans les compétences clés mentionnées.

Missions principales Conception et optimisation de pipelines de données à grande échelle (batch, streaming, API) Structuration des données selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Développement et industrialisation via DBT, Spark et Iceberg Orchestration des workflows ETL/ELT via Airflow Déploiement cloud sur AWS et infrastructure as code avec Terraform Conteneurisation des traitements ( Docker, Kubernetes ) Supervision, observabilité, gestion des incidents et qualité des données Documentation et conformité RGPD Accompagnement de profils juniors

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

Dans le cadre de l’amélioration de la personnalisation de l’expérience utilisateur , nous constituons une équipe dédiée aux sujets de machine learning et de recommandation en production . Cette équipe data est composée : d’un Product Owner d’un Data Scientist d’un Lead ML Engineer d’un Machine Learning Engineer L’environnement technique repose principalement sur Google Cloud Platform avec notamment : Python Vertex AI BigQuery Cloud Run Airflow API REST Terraform GitLab CI/CD L’objectif est de concevoir, industrialiser et déployer des solutions de machine learning en production , tout en assurant leur performance et leur scalabilité. Missions Au sein de l’équipe data et ML, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets de machine learning en production . Cas d’usage et mise en production Concevoir un premier cas d’usage de personnalisation de l’expérience utilisateur Déployer les modèles en production sur Google Cloud Mettre en place des tests A/B pour mesurer l’impact des recommandations Assurer le monitoring et l’évaluation des performances des modèles Industrialisation des modèles IA Concevoir et maintenir des pipelines machine learning robustes et scalables Mettre en place les architectures MLOps Exposer les modèles via des API REST (FastAPI ou Flask) Industrialiser les modèles développés par les Data Scientists Mettre en place des workflows CI/CD Architecture et infrastructure data Structurer et organiser le stockage des données Garantir la scalabilité, la sécurité et la stabilité des environnements Déployer des infrastructures via Infrastructure-as-Code (Terraform) Collaborer avec les Data Engineers et équipes techniques Collaboration et amélioration continue Participer aux phases de cadrage, planification et delivery Contribuer à la documentation technique Réaliser une veille technologique sur les technologies ML et IA Appliquer les bonnes pratiques de développement et d’architecture data

Au sein du pôle Big Data d'un grand groupe, l'objectif principal de ce poste est de réaliser et de maintenir les développements nécessaires à l'alimentation du Datalake sur une plateforme Cloudera Hadoop, de mettre en place des extractions de données et d'accompagner les utilisateurs. Rattaché(e) au responsable Big Data, vous évoluerez dans un contexte de production à fortes attentes où la tenue des délais de livraison et le pilotage opérationnel sont primordiaux. Vos principales missions seront les suivantes : Développement et intégration : Prendre en charge les évolutions des données à intégrer et reprendre les développements existants pour l'alimentation du Datalake. Vous développerez également des extractions avec un niveau d'expertise en SQL et créerez des scripts Shell avancés pour l'automatisation. Expertise technique et mentorat : Spécifier techniquement les tâches, fournir des requêtes de référence, effectuer des revues de code et accompagner les collaborateurs juniors, stagiaires ou alternants. Support et accompagnement : Assurer le support de niveau 2, faire appliquer les bonnes pratiques et consignes aux utilisateurs, et rédiger la documentation requise (guides, description de processus). Optimisation et maintenance : Garantir la maintenabilité, les performances et l'exploitabilité de la plateforme en respectant l'utilisation des modèles référencés par la Gouvernance de la Donnée. Vous optimiserez les traitements de la plateforme et ceux des utilisateurs, et mènerez des investigations (reverse engineering) dans une architecture héritée complexe

🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique de transformation data, nous recherchons un Data Engineer orienté développement , capable d’intervenir sur une migration d’envergure d’Azure vers GCP . 🛠️ Missions principales Participation active à la migration des pipelines data d’Azure vers GCP Développement et optimisation de traitements data Conception d’architectures data robustes et scalables Collaboration avec les équipes data et métiers Contribution aux bonnes pratiques data engineering 🔧 Stack technique Google Cloud Platform (GCP) – niveau confirmé requis Apache Spark / Scala Hadoop ecosystem Forte orientation développement (profil Data Engineer "DEV")