Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Lieu : Rennes (35) Salaire : 40 à 45 K€ annuel brut Rythme : 2 jours de télétravail par semaine à l’issue d’une période d’intégration Nous recherchons pour notre client, acteur du monde de l’agroalimentaire, un DBA / Administrateur Base de Données dans le cadre d'une opportunité de recrutement en CDI. VOS MISSIONS : Rattaché au Responsable Infrastructure, vous êtes garant de la gestion, de la performance, de la sécurité et de la disponibilité des bases de données de notre client. Vos missions consistent à : Administrer et exploiter les bases de données soit en MS-SQL ou en PostgreSQL ; Mettre en œuvre les logiciels de gestion de bases de données (adaptation, administration et maintenance) ; Exploiter et gérer les serveurs de données ; Créer les demandes spécifiques à l’exploitation ; Assurer l’intégrité des bases de données et mettre en œuvre les outils de surveillance nécessaires ; Assister les utilisateurs et réaliser le support technique, niveau 2 pour l’ensemble des bases de données ; Assurer une veille technologique. BASES DE DONNÉES : SQL Server et PostgreSQL

Dans le cadre de l’industrialisation de notre démarche de Data Governance , nous recherchons un consultant expert technique Collibra pour rejoindre notre équipe Data, en lien direct avec les architectes DSI. 🎯 Objectif de la mission : Renforcer le catalogage des données et la traçabilité (data lineage) dans un programme structurant couvrant toute la chaîne de valeur de la donnée, de l’acquisition à la restitution. 🔧 Vos principales responsabilités Configuration et évolution de l’ operating model Collibra Modélisation des Data Products et gestion des rôles & permissions Paramétrage des workflows, scripting, APIs, validation rules Gestion des migrations (import/export), manipulation massive d’assets Exploitation et interprétation des connecteurs Modélisation et documentation du technical lineage Déploiement et gestion des environnements DEV/PROD 📦 Livrables attendus : Expressions de besoins & cadrage Workflows configurés Catalogues de données alimentés Lineage documenté Documentation technique (en anglais)

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data orienté(e) à la fois Business et Technique. 🎯 Missions Assurer la communication avec les entités métiers clientes et leurs filiales ayant des besoins en jeux de données Promouvoir l’offre de service et élaborer les supports/éléments de communication associés Mettre en place et piloter les KPI de performance du service, ainsi que les plans d’amélioration continue Recueillir et analyser les besoins clients (expression de besoin, étude d’impacts) Accompagner les métiers dans l’identification et la formalisation des données nécessaires, en conformité avec les règles de gestion applicables Définir et mettre en œuvre les contrôles d’exploitabilité et d’accessibilité des données, en coordination avec les équipes en charge de la gouvernance et les instances d’usage Identifier les entrepôts ou sources de données pertinents en fonction des besoins Structurer la documentation des différents dossiers dans une logique de capitalisation et de transmission Organiser la recette des jeux de données avec les métiers et les utilisateurs Contribuer à l’industrialisation de certains cas d’usage métiers

Mon client recherche un Administrateur Systèmes / Réseaux pour une mission freelance à Rennes (35). Contexte : renfort de l’équipe Infrastructure pour back-up l’administrateur en place et sécuriser la continuité de service (run, support, relais sur les sujets infra). Missions : · Administration système : Conception, Mise en œuvre, optimisation et MCO de l’infrastructure SI : · Serveurs (windows, linux) · VM Ware · Stockage (Netapp, IBM) · Sauvegardes (veeam) · Exchange on line, AD, Azure AD · Architecture Open source · Containerisation et orchestration avec Kubernetes · CI/CD sur GitlabCI · Terraform pour gestion d’infrastructure GCP · Administration réseau et sécurité : · Des systèmes de sécurité (FW, Proxy, Reverseproxy, WAF, PAM, SSE, EDR, SSO) · Réseau (Cisco principalement, Nexus), LAN, WAN, Routage, SDWAN · Transverse : · Faire preuve d’expertise afin de proposer les solutions les plus adaptées aux besoins de l’entreprise · Piloter la réalisation par des intégrateurs des projets menés par l’équipe Infrastructure et Sécurité SI · Rédaction et mise à jour des procédures infra : architecture, sauvegarde, réinstallation. · Rédaction et mise à jour des documents à destination du CSI ou de l’exploitation. · Pilotage de projet : · Conduire des projets de la conception à la mise en production. · Reporting projet · Pilotage de prestataires · Rédaction de procédures d’exploitation et de documentation technique · Support utilisateurs : Escalade niveau 2 du CSI et de l’exploitation · Assurer le traitement des demandes utilisateurs escaladées par les équipes support : applicative, matérielle, logicielle. · Assurer une veille technologique afin de trouver des solutions innovantes permettant de répondre aux besoins des utilisateurs

Vous êtes un architecte de la donnée passionné par la haute précision ? Rejoignez le programme stratégique de mon client pour façonner l'avenir de la Data au sein de cette marque Iconic. Votre Mission Une fois la Data Factory opérationnelle, vous deviendrez le garant de l'intelligence structurelle de nos données. Votre rôle sera central pour : Architecturer le futur : Concevoir et piloter la modélisation au sein d'une architecture Médaillon (Bronze, Silver, Gold). Innover en réseau : Déployer des modèles de données dans un environnement Data Mesh complexe. Standardiser l'excellence : Définir le modèle de données canonique , les spécifications techniques et l'intégrité des relations (clés, tables, jointures). Votre Profil Expertise : +7 ans d'expérience en Data Architecture Orion. Technique : Maîtrise avancée d' Oracle et de la modélisation complexe. Méthodologie : Vous évoluez avec aisance dans des environnements Agile et SaFe . Soft Skills : Esprit de synthèse, rigueur analytique et capacité à traduire des besoins métiers en structures de données performantes. Prêt à relever ce défi au sein d'une société de légende ?

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Corenc (Région Grenobloise) - Expérience de 5 ans minimum Vous souhaitez contribuer à des projets stratégiques à fort impact autour de la Data et de l’IA ? Dans le cadre du renforcement d’un Département Data & Décisionnel au sein d’un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un.e Chef de Projet Data & IA expérimenté pour accompagner la montée en puissance des projets stratégiques autour de la Data et de l’Intelligence Artificielle Vous intégrerez un service Data Management & Intelligence Artificielle récemment structuré, au cœur de la transformation Data & IA de l’organisation Le poste est basé en région grenobloise, avec des déplacements ponctuels en région et en Île-de-France

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Ingénieur Réseaux & sécurité - H/F pour l'un de nos clients du secteur Industriel. Vous interviendrez sur le site client situé dans la région de Lyon. A cet effet, la DSI souhaite s'entourer de compétences externes sous la forme de prestations d'expert réseau afin de réaliser des actions de MCO des infrastructures réseau et sécurité au sein du système d'information. Le besoin consiste principalement à : - Réaliser des audits de conformité et de bon fonctionnement des composants Switches, AP WIFI, Firewalls, Proxy - Piloter les plans de remédiation - Superviser les indicateurs de performance des infrastructures - Accompagner les chefs de projets.

HN Services recrute un.e Data Engineer expérimenté à sénior pour intervenir sur un projet Data pour l’un de nos clients situé à Aix-en-Provence. Contexte et mission : Dans le cadre du renforcement de l’équipe Data, vous serez intégré.e à une squad dédiée à la création d’une infrastructure robuste pour le produit DATA. Vous participerez à la conception et au développement de processus d’ingestion, de transformation et d’exposition des données sur la plateforme Google Cloud Platform (GCP). Vous collaborerez étroitement avec d’autres équipes pour : Mettre en place les jobs d’ingestion et de préparation des données. Développer des pipelines de données performants et maintenables. Exploiter les outils de l’écosystème cloud : Composer, dbt, BigQuery. Contribuer à l’amélioration continue des capacités de livraison du produit DATA. Environnement technique : GCP BigQuery, Linux, Python, SQL, dbt, Composer.

CONTEXTE Dans le cadre de nos activités, nous développons pour nos clients des solutions dédiées à la gestion de la donnée cliente : améliorer la qualité de la donnée client à travers sa fiabilisation, son dédoublonnage et sa diffusion à travers un référentiel unifié. Pour accompagner la croissance de notre entité spécialisée dans la transformation digitale, nous recherchons notre futur Architecte MDM (Master Data Management) F/H. CE QUE L'ON VOUS PROPOSE Vous participez à la construction de l'offre MDM, en particulier sur les aspects techniques et technologiques. Vous intervenez sur les phases clés associées à la construction d'un projet de MDM, depuis l'avant-vente jusqu'à l'accompagnement des équipes de réalisation (4 à 6 consultants en moyenne selon projet) : - Vous concevez et préconisez les solutions techniques, - Vous menez des ateliers techniques avec les clients, - Vous intervenez sur différentes phases du projet depuis l'avant-vente jusqu'à leur utilisation en production - Vous encadrez les équipes techniques (accompagnement, transfert de compétences, audit des réalisations).

Dans le cadre de projets innovants autour de la valorisation de la donnée, nous recherchons un Chef de Projet Data capable de piloter des initiatives basées sur des modèles de données orientés graph (Graph Data Model) , intégrant des technologies comme Neo4j , et potentiellement des briques IA / LLM . L’objectif est de structurer, piloter et sécuriser la delivery de projets data à forte valeur métier. Piloter des projets Data autour de modèles Graph Coordonner les équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, Architectes, Dev) Superviser la conception de modèles de données orientés graph Accompagner l’implémentation de solutions type Neo4j Encadrer les phases de cadrage, POC, industrialisation et mise en production Piloter l’intégration éventuelle de briques IA / LLM Assurer la gouvernance des données (qualité, sécurité, conformité) Suivre planning, budget, risques et reporting

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Reprendre et analyser les architectures existantes (rétro-engineering) - Définir l'architecture cible - Construire les scénarios de migration permettant d'y parvenir - Réaliser les études d'opportunité liées à son domaine technique - Mener les études de faisabilité technique - Proposer des scénarios de réalisation et de migration - Formaliser les choix techniques et les architectures cibles - Présenter et défendre ces choix lors des Comités d'Architecture et de Services - Collaborer étroitement avec les équipes ingénierie et production afin d'intégrer les contraintes d'exploitation - Rédiger les documents d'architecture HLD (High Level Design) et LLD (Low Level Design) Environnement Technique : - Stormshield - Juniper (MX, SRX) - Fortinet (Fortigate – châssis et appliances) - Solutions DNS / DHCP / IPAM EfficientIP - Environnements Cloud Azure - Debugging des échanges TCP/IP - Protocoles applicatifs Web (HTTP, HTTPS) - Connaissance des processus ITIL

Descriptif du poste Au sein d'une équipe data qui a pour mission de définir la stratégie et la feuille de route Data du groupe, de développer et gérer l'écosystème de partenaires Data, de définir et déployer la gouvernance des données, de définir et piloter le plan d'acculturation Data, et d'accompagner le déploiement des produits et services Data. Le Global Data Office a en charge le développement et le maintien des données de référence du groupe, et a lancé un programme de refonte de la plateforme de Master Data Management

Concevoir, construire, déployer et exploiter la plateforme Data Mesh du Groupe (appelée Group Data Platform – GDP) comme un produit interne, en garantissant : Sa livraison technique Son adoption à l’échelle de l’entreprise Son excellence opérationnelle Son amélioration continue RESPONSABILITÉS CLÉSConstruction et Livraison de la Plateforme (Responsabilité principale)1. Responsabilités Concevoir et implémenter l’architecture de la plateforme Data Self-Service Définir les capacités de la plateforme (data products, pipelines, gouvernance, observabilité, accès self-service) Définir et faire respecter les standards techniques et les patterns d’architecture Garantir la scalabilité, la performance et la sécurité Prendre des décisions techniques hands-on et valider les solutions 2. Livrables attendus Architecture Decision Records (ADR) Patterns d’architecture de référence et templates réutilisables Roadmap des capacités de la plateforme Standards techniques de la plateforme Architecture Cloud et Infrastructure3. Responsabilités Piloter la conception et l’exploitation d’architectures cloud et hybrides avec le Group Data Architect Coordonner avec l’équipe Group Data Delivery l’implémentation sur AWS et Microsoft Azure Piloter l’intégration des systèmes on-premise Piloter l’automatisation et l’Infrastructure as Code Garantir les exigences de sécurité et de conformité 4. Livrables attendus Blueprint d’architecture cloud (avec le Group Data Architect) Framework de sécurité et de gestion des accès Pilotage Delivery & Exécution5. Responsabilités Être responsable du cycle de vie de livraison de la plateforme Définir le backlog et le processus de priorisation Gérer les releases et les déploiements en production Suivre la performance et la fiabilité Gérer les risques et incidents techniques 6. Livrables attendus Roadmap plateforme (court / moyen / long terme) Backlog produit et framework de priorisation Plan de release et gestion des versions Dashboards de suivi delivery Indicateurs SLA / métriques de fiabilité Déploiement & Adoption par les Domaines7. Responsabilités Déployer la plateforme dans les différents domaines métiers Permettre aux équipes domaine de construire leurs data products Déployer le modèle opérationnel Data Mesh Accompagner l’onboarding et l’adoption Résoudre les problématiques d’adoption opérationnelle 8. Livrables attendus Framework et processus d’onboarding des domaines Guidelines du cycle de vie des data products Playbooks d’accompagnement des domaines Indicateurs d’adoption et d’usage Supports de formation et documentation d’onboarding Product Management (orienté usage) & Amélioration Continue9. Responsabilités Recueillir les besoins utilisateurs et exigences plateforme Définir la vision produit et la roadmap Mesurer l’usage et la création de valeur Améliorer l’expérience développeur et utilisateur 10. Livrables attendus Vision produit et proposition de valeur KPIs plateforme et métriques d’adoption Boucles de feedback utilisateur et backlog d’amélioration Roadmap d’évolution de la plateforme Documentation, Standardisation & Gouvernance11. Responsabilités Documenter les capacités et processus de la plateforme Garantir la conformité avec la gouvernance fédérée des données du Groupe 12. Livrables attendus Référentiel documentaire de la plateforme Standards techniques et guides d’implémentation Framework de gouvernance et conformité Playbooks de bonnes pratiques Communication Opérationnelle & Reporting Exécutif13. Responsabilités Communiquer sur l’avancement et l’impact de la plateforme Fournir un reporting de niveau exécutif Assurer l’alignement des parties prenantes 14. Livrables attendus Dashboard exécutif du projet Dashboards de performance plateforme Présentations en comité de pilotage Suivi des décisions, risques et incidents Promotion Interne & Évangélisation15. Responsabilités Promouvoir la valeur de la plateforme dans l’organisation Soutenir les initiatives d’adoption interne Construire une communauté plateforme 16. Livrables attendus Supports de communication interne Stratégie d’adoption et plan de déploiement Démonstrations plateforme et portfolio de cas d’usage Expérience requise Minimum 15 ans d’expérience en data platform, data engineering ou architecture Expérience prouvée dans la construction et livraison de plateformes data en production Forte expérience hands-on en delivery technique Expérience en platform engineering ou data engineering avancé Expérience en environnement grand groupe ou multi-entités Expérience pratique du Data Mesh obligatoire Compétences techniquesArchitecture & Engineering Architecture data distribuée Conception de systèmes distribués Infrastructure as Code Pratiques DevOps / DataOps / CI/CD Ingénierie performance et scalabilité Cloud & Infrastructure Expertise avancée AWS et Azure Architectures hybrides et on-premise Sécurité et gouvernance cloud Plateforme Data Data products & gestion du cycle de vie Pipelines et orchestration Gestion des métadonnées et catalogues Frameworks de gouvernance data Observabilité data Product & Delivery Approche produit appliquée aux plateformes techniques Gestion roadmap & backlog Méthodologies Agile Développement orienté valeur Soft Skills critiques Leadership technique et opérationnel fort Orientation exécution et delivery Capacité à intervenir de manière hands-on dans des environnements complexes Excellente communication transverse Sens fort de la responsabilité Esprit analytique et pragmatique Capacité d’influence sans autorité hiérarchique directe Vision stratégique avec focus opérationnel Gestion des parties prenantes au niveau exécutif et opérationnel Anglais courant obligatoire (écrit et oral) Indicateurs de succès Plateforme livrée et opérationnelle en production Adoption par les domaines métiers Nombre et qualité des data products déployés Fiabilité et performance de la plateforme Satisfaction et usage des utilisateurs Réduction du time-to-market des cas d’usage 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

Contexte de la mission Dans le cadre d'une phase de transformation visant à adopter un modèle axé sur les données (Data Centric) et de définition d'une stratégie Data, le client met en œuvre une nouvelle plateforme Data Régime pour répondre à ses besoins. Un programme dédié à cette plateforme a été lancé fin 2025. Au premier trimestre 2026, des Proofs of Concept (POC) sont en cours afin de sélectionner la future plateforme Data. Le client recherche une prestation en architecture Data pour l’accompagner dans la définition de l’architecture cible et la mise en œuvre de cette nouvelle plateforme au sein d’un écosystème existant. Objectifs et livrables Le consultant intervenant aura pour mission de définir, concevoir et accompagner la construction de l’architecture cible Data. Ses principales responsabilités seront : Définir l’architecture cible Data : Concevoir une architecture alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data-Centric, en déterminant les patterns d’intégration ainsi que les couches fonctionnelles de la plateforme (inclusion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : Élaborer l’architecture technique globale en intégrant l’écosystème existant (tels que Teradata, Hadoop) et en tenant compte des stratégies d’évolution (cloud ou on-premise, gouvernance, scalabilité). Proposer une trajectoire d’évolution permettant la transition vers cette nouvelle plateforme, incluant stratégie de migration, coexistence et déploiement par phases. Modélisation et harmonisation des données : Définir des modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossaire). Établir les principes de modélisation adaptés aux usages, qu'ils soient analytiques, opérationnels ou liés à des data products. Data Products & accompagnement métier : Soutenir les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products, en veillant à leur cohérence avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : Élaborer les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Formaliser les bonnes pratiques concernant les outils de l’écosystème, notamment ceux liés à l’ingestion, à la qualité, à l’orchestration, au catalogage et à la gouvernance.