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Delivery data engineering en proximité métier Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch, event-driven ou streaming selon les besoins des produits data. Traduire les exigences fonctionnelles et contraintes techniques en solutions data simples, robustes, scalables et maintenables. Contribuer aux cérémonies de delivery, au chiffrage, à la planification, à la gestion des dépendances et à la sécurisation des engagements des squads. Assurer une collaboration fluide avec les Delivery Managers pour rendre visibles les risques, dépendances, arbitrages et points de blocage. Industrialisation, qualité et fiabilité Mettre en œuvre les « quality gates » : tests unitaires et d'intégration, tests de données, contrôle de schéma, idempotence, stratégies de reprise et validation de la qualité. Appliquer les standards de développement Python, PySpark et SQL, ainsi que les bonnes pratiques Git, CI/CD, revue de code et documentation. Contribuer à l'observabilité des flux : logs, métriques, alerting, lineage, suivi des SLA/SLO et analyse des incidents de run. Participer au diagnostic et à la résolution des incidents ou problèmes de production en lien avec les équipes plateformes, CloudOps et SecOps. Architecture data, Lakehouse et performance Implémenter les patterns d'architecture validés : ingestion, modélisation Lakehouse, architecture médaillon, data products, APIs de données et intégrations réutilisables. Optimiser les traitements Spark/Databricks, les requêtes SQL, les stratégies de stockage et l'utilisation du compute afin d'améliorer performance et coûts. Documenter les choix techniques structurants et contribuer aux ADR lorsque les décisions impactent les standards ou la trajectoire cible. Veiller à la cohérence des solutions avec l'architecture One B2C, les standards Data Engineering & Platforms et les exigences entreprise. Sécurité, gouvernance et conformité Intégrer les exigences de sécurité by design : gestion des secrets, IAM, droits d'accès, chiffrement, durcissement, scans et séparation des environnements. Appliquer les règles de protection des données, d'anonymisation, de minimisation, de traçabilité et de conformité RGPD. Contribuer à la gouvernance opérationnelle des datasets, métadonnées, contrats de données, contrôles d'accès et règles de qualité. Travailler avec les équipes Cybersecurity, Infrastructure, Data Office et Architecture pour garantir l'alignement avec les standards ENGIE. AI-assisted engineering et amélioration continue Utiliser de manière responsable les outils d'ingénierie assistée par IA, tels que Copilot, agents, génération de code, SQL, tests, documentation et aide au debugging. Identifier et proposer des opportunités d'automatisation pour accélérer le delivery, réduire les erreurs et standardiser les pratiques d'ingénierie.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ingénieur Junior H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du renforcement de l'équipe, intégré à la direction DELIVERY BACK, département Finance, RH et RSE, le client recherche un profil du type Data Ingénieur qui soit capable de comprendre, d'interagir et de communiquer en autonomie avec métier, de définir une conception en phase avec les visions cibles de l'entreprise (GCP (Bigquery/Airflow/cloudrun/…), RDO, git,Onestream…) et de la mettre en place (conception, développement, qualification, mise en production et maintenance). L'équipe est en agile et en pleine évolution elle est actuellement composée de 4 membres (un PO, 3 Data Ingénieurs) travaillant sur l'environnement GCP. Un rapprochement avec 2 experts EPM sur la solution Onestream est en cours Une maîtrise du SQL et l'esprit collaboratif sont impératifs, ainsi qu'une curiosité et une réelle envie de progresser et de découvrir l'environnement du Retail ainsi que ses processus autant techniques que fonctionnels Les missions attendues par le Data Ingénieur Junior H/F : Recueillir et analyser les besoins métiers afin de concevoir des solutions Data adaptées aux enjeux fonctionnels et aux architectures cibles. Concevoir et développer des pipelines et solutions Data sur GCP (BigQuery, Airflow, Cloud Run, etc.). Participer à l'ensemble du cycle de vie des solutions : conception, développement, qualification, mise en production et maintenance. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Data Engineers et les experts EPM autour de la solution OneStream. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données et des traitements. Participer aux rituels Agile et contribuer à l'évolution des pratiques et de l'architecture Data de l'équipe. Assurer la gestion et le versioning du code via Git et contribuer à la documentation des solutions mises en œuvre.

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Dans le cadre de l'accompagnement de notre client dans ses projets de transformation Data, nous recherchons un Chef de Projet Data BI / IA capable de reprendre plusieurs sujets stratégiques et d'en assurer le pilotage opérationnel. Vous interviendrez sur des projets combinant Data, Business Intelligence et Intelligence Artificielle, dans un environnement technologique moderne notamment basé sur Microsoft Fabric et Power BI. Votre rôle sera central dans la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques, avec un objectif fort de structuration, priorisation et sécurisation des projets. Missions : Vous prenez en charge le pilotage de la phase de stabilisation de la solution après sa mise en production. Identifier, prioriser et piloter les actions correctives et évolutives. Suivre les anomalies, incidents et demandes d'évolution. Coordonner les échanges entre les équipes métiers, support et techniques. Organiser et sécuriser le transfert vers les équipes d'exploitation. Animer des ateliers de cadrage avec les métiers. Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA répondant à de véritables enjeux métiers. Analyser la pertinence et la faisabilité des différents cas d'usage. Migration vers Microsoft Fabric Piloter le lancement de la phase de réalisation. Travailler en étroite collaboration avec un Data Engineer. Identifier et prioriser les composants à migrer. Construire et suivre la feuille de route de migration. Coordonner les recettes fonctionnelles avec les utilisateurs. Recueillir et analyser les retours. Piloter les ajustements nécessaires. Environnement technique : Microsoft Fabric Power BI Architectures Data modernes Data Engineering Reporting / Business Intelligence Vous n'avez pas nécessairement vocation à réaliser vous-même les développements, mais vous devez être suffisamment à l'aise techniquement pour comprendre les enjeux, challenger les solutions et dialoguer efficacement avec des Data Engineers et autres experts techniques.

Mission de l'équipe : Dans le cadre d'un programme international pluriannuel de transformation AML/CTF, les équipes IT et Compliance déploient une solution globale de surveillance afin de renforcer le dispositif de lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme et de répondre aux exigences réglementaires. Le programme couvre plusieurs régions, notamment l'EMEA, l'APAC et les Amériques. La mission s'intègre au domaine Financial Security / AML en charge de cette transformation et intervient spécifiquement auprès de la ligne métier Global Markets. L'objectif est de renforcer les capacités fonctionnelles et analytiques des équipes existantes, dans un contexte d'exigences réglementaires croissantes, de développement des contrôles pilotés par la donnée et de transformation continue des dispositifs de Transaction Monitoring et de couverture des risques. Prestations demandées : La mission interviendra en tant que Senior Business Analyst à forte orientation Data afin d'accompagner le programme AML/CTF sur le périmètre Global Markets. Les principales responsabilités attendues sont les suivantes : · Accompagner fonctionnellement le programme de transformation AML/CTF sur le périmètre Global Markets. · Renforcer les capacités d'analyse des équipes dans un environnement fortement orienté données. · Exploiter la donnée afin de produire de la Business Intelligence et de créer de la valeur pour le domaine AML. · Contribuer aux travaux relatifs aux KPI et au reporting. · Accompagner l'évolution des contrôles fondés sur la donnée. · Contribuer à la transformation des dispositifs de Transaction Monitoring et de couverture des risques. · Assurer une communication claire avec les différentes parties prenantes. · Produire et maintenir une documentation fonctionnelle de qualité. Secteur d'activité : Banque / Services financiers / Global Markets Calendrier : du 01/10/2026 au 30/09/2027 Profil du candidat : · Seniorité : Senior · Expertises : Business Analysis, Data Analysis, AML/CTF, Transaction Monitoring, KPI, Reporting, Business Intelligence

🌍 Contexte Dans le cadre du développement international d'une plateforme digitale B2B dédiée à la gestion et à l'optimisation des ressources en eau, nous recherchons un(e) Senior UX Designer / UX Researcher. Déjà déployée à grande échelle sur plusieurs marchés européens, la solution poursuit aujourd'hui son expansion à l'international. Dans ce contexte, vous prendrez le lead sur l'expérience utilisateur afin d'identifier les principaux axes d'amélioration et de contribuer à la trajectoire UX de la roadmap 2027. La mission est fortement orientée UX Research, ergonomie et facilitation d'ateliers (80-90 %). L'UI Design n'est pas au cœur du poste, un Design System complet étant déjà en place. 🎯 Vos missions Réaliser un audit UX approfondi de la plateforme et identifier les principaux pain points utilisateurs. Préparer et animer des interviews utilisateurs et ateliers de co-conception, en France et à l'international. Analyser, structurer et prioriser les feedbacks utilisateurs existants. Transformer les insights issus de la recherche en recommandations UX concrètes. Concevoir et optimiser les parcours utilisateurs, user flows et wireframes. Simplifier l'expérience sur une plateforme manipulant des données et processus métiers complexes. S'appuyer sur le Design System existant pour prototyper rapidement les solutions. Collaborer étroitement avec les équipes Produit et les différentes parties prenantes. Participer à la construction de la roadmap UX 2027. 🛠️ Environnement UX Research User Interviews Facilitation d'ateliers / Co-conception Audit UX User Flows & Wireframes Architecture de l'information Prototypage Design System Produit B2B / SaaS Environnement Data-heavy Équipe internationale et distribuée

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.

La fonction FP&A d'un client se transforme avec la mise en place d'agents et de solutions d'automatisation au service du contrôle de gestion de l'activité logistique. L'Analytics Engineer intégrera l'équipe sous la responsabilité du finance data & AI leader. Mission longue basée à Lille (hybride). L'Analytics Engineer sera responsable de la réadaptation d'un projet existant sur un outil en phase de décommissionnement, de l'analyse et la compréhension de l'architecture et des modèles, de la collaboration étroite avec le staff engineer, le software engineer et le leadership pour réadapter la solution sur la stack data cible. Il/elle conduira l'étude et la migration des sources de données vers la zone datalake cible, documentera les données et les règles de transformation existantes, concevra et développera des pipelines de données robustes et évolutifs, mettra en œuvre des règles de transformation complexes et s'assurera de la mise à disposition des données avec contrôles qualité et tests (unitaires, UAT). Compétences techniques demandées : expérience significative dans la mise en œuvre de pipeline de transformation de données avec dbt, SQL ; maîtrise des environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS S3, DataBricks, etc.) ; maîtrise des outils de développement Git, Github, CI/CD ; data quality testing (Unit/Integration/Function/non regression, UAT). Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

Data Engineers Databricks, PySpark, Python, SQL, Gitlab, Nexus, Terraform Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) 05/10/2026 Databricks, PySpark, Python, SQL, Gitlab, Nexus, Terraform Nous recherchons 2 data Engineers confirmés qui travailleront sur des cas d'usage. Les principales tâches seront: - Participer à la conception des usages suivant l'architecture définie. - Réaliser les développements en langage python/spark, - Être vigilant sur les bonnes pratiques du point de vue FINOPS - Réaliser les travaux jusqu'en environnement de production - Participer au support N3 de la production - Être force de proposition, - Documenter les réalisations. Il est nécessaire de maitriser Databricks, Python, PySpark

Mission Interlocuteur clé sur les bibliothèques et les techniques de développement auprès de centaines de PhD et d'ingénieurs logiciel : développement d'outils SDLC et de librairies communes, support aux autres développeurs. Accompagner les Quants, Data Scientists et Chercheurs dans l'usage des outils et le développement sur la plateforme logicielle Aider les ingénieurs à faire évoluer leurs pipelines CI/CD vers une stack Python moderne (uv, micromamba, rattler-build, kaniko), et si possible les pipelines C++ ou Rust Ajouter de la télémétrie et des dashboards aux outils pour suivre leur usage et orienter leurs évolutions Assembler les dépendances tierces dans une distribution unique (type Anaconda), compatible et optimisée pour les conteneurs, OS et CPUs internes Développer des bibliothèques et outils partagés sur les enjeux SDLC, sécurité, cloud et autres sujets transverses

Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Product Owner Data Senior H/F à Lille, France. Contexte : L'équipe Data Engineering conçoit et opère les flux de données inter-applicatifs de l'organisation (hors BI). Elle est composée de 7 personnes (Engineering Manager, Responsable Run, Data Engineers) qui travaillent sur des flux ETL Stambia/Semarchy xDI. En tant que Product Owner, vos responsabilités seront de : ● Structurer et faire vivre la vision produit de l'enjeu "Flux", alignée avec la stratégie de l'organisation ● Gérer, prioriser et maintenir un backlog produit cohérent, arbitré selon la valeur métier et la faisabilité technique ● Rédiger des Epics et User Stories détaillées, avec critères d'acceptation clairs ● Définir et suivre des indicateurs de performance qualitatifs et quantitatifs (délai de prise en charge, vélocité de l'équipe, taux de retour après livraison, lead time, satisfaction métier, etc.) ● Garantir la qualité des livrables produits par l'équipe (revue des specs, participation aux recettes fonctionnelles) ● Animer les cérémonies agiles (sprint planning, revues, rétrospectives) ● Assurer la relation avec les parties prenantes Les missions attendues par le Product Owner Data Senior H/F : Afin de mener à bien cette mission, il est indispensable de posséder les compétences (Must Have) suivantes : ● Expérience confirmée (5-8 ans) en tant que Product Owner, dont une partie significative sur des sujets data ● Connaissance des architectures de flux de données (ETL/ELT, API, SFTP, Kafka, ect.) et des enjeux de qualité et gouvernance de la donnée ● Maîtrise des méthodologies agiles (Scrum/Kanban) et des outils associés (Jira, Confluence) ● Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs techniques (Data Engineers) et à vulgariser les enjeux auprès de parties prenantes métier ● Autonomie et esprit d'initiative pour donner un cadre à un périmètre encore en construction

Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer. MissionsDéveloppement de modèles de données et DataMarts Construction et maintenance de pipelines ELT Orchestration des flux avec Apache Airflow Optimisation des performances et des coûts Participation aux revues de code et aux déploiements Contribution à la documentation technique Compétences indispensablesSnowflake – Expert DBT Apache Airflow SQL avancé Python Data Warehouse & DataMarts Pipelines ELT Git / CI-CD 5 ans minimum d'expérience en Data Engineering Compétences appréciéesPower BI Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Data Fabric

Dans le cadre de l'évolution et de l'industrialisation de sa plateforme Cloud privée, notre client recherche un Cloud Engineer expert VMware Aria Automation, spécialisé dans l'automatisation des infrastructures, l'Infrastructure as Code (IaC) et les pratiques GitOps. L'environnement repose sur une infrastructure VMware Cloud Foundation (VCF) de grande envergure, répartie sur deux Data Centers et comprenant plusieurs milliers de machines virtuelles ainsi que des clusters Kubernetes. La plateforme VMware Aria Automation est déjà utilisée pour le provisionnement des infrastructures. L'objectif est de renforcer son industrialisation, de généraliser les offres de services automatisées et de faire évoluer la plateforme vers un modèle piloté par API, compatible avec les approches déclaratives et les futures évolutions de VCF. La prestation couvre la conception, le développement, l'industrialisation et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme d'automatisation et de ses intégrations avec l'écosystème technique existant. 2. Missions du posteIndustrialisation de la plateforme Aria Automation en mode as-codeDéfinir et mettre en œuvre le cycle de vie du contenu Aria Automation via Git et des pipelines CI/CD. Structurer les référentiels, les stratégies de branches et les processus de promotion entre les environnements de développement, de qualification et de production. Versionner les cloud templates, workflows, actions, politiques et ressources personnalisées. Mettre en place des tests automatisés : validation de schémas, déploiements de test et tests de non-régression. Industrialiser les déploiements à l'aide d'Azure DevOps et garantir la reproductibilité des configurations. Conception et développement du catalogue de services CloudConcevoir et développer des offres de services automatisées dans Aria Automation Service Broker. Créer et maintenir les cloud templates YAML, les cloud zones, les projets, les mappings de ressources et les politiques associées. Développer des offres de provisionnement pour les machines virtuelles, les clusters Kubernetes et les services d'infrastructure associés. Modéliser les services non-VM à l'aide de ressources personnalisées et d'actions dédiées. Mettre en œuvre les opérations Day-2 : patching, redimensionnement, extension de disques, snapshots, rotation de secrets et décommissionnement. Définir les formulaires, règles d'approbation, quotas, durées de réservation et droits d'intervention selon les profils utilisateurs. Garantir l'accessibilité des offres par API et leur intégration avec les outils d'automatisation externes. Développement des automatisations et des intégrationsConcevoir et maintenir les workflows, actions et extensions d'Aria Automation Orchestrator, ainsi que les automatisations ABX. Développer des scripts et composants réutilisables en JavaScript, Python et PowerShell. Intégrer les services des équipes infrastructure, réseau, sécurité, bases de données, middleware et stockage. Mettre en œuvre les interfaces avec les outils ITSM, CMDB, IPAM/DNS, firewall, PKI, sauvegarde et supervision. Automatiser la création et la clôture des changements, la mise à jour des éléments de configuration et la traçabilité des opérations. Rationaliser les automatisations existantes et les intégrer dans un modèle d'orchestration cohérent. Gouvernance, conformité et fiabilité de la plateformeDéfinir et appliquer les standards de nommage, de tagging, de sécurité et de conformité directement dans les templates et les politiques. Mettre en place des contrôles automatisés pour détecter les écarts entre les référentiels Git et la plateforme déployée. Garantir la gestion sécurisée des secrets et la conformité des déploiements. Définir et suivre des indicateurs de fiabilité et de performance des offres : taux de succès, durée de provisionnement et respect des objectifs de service (SLO). Mettre en place des tableaux de bord, des mécanismes de notification et des rapports d'exécution. Assurer le maintien en conditions opérationnelles de la chaîne d'automatisation et contribuer à l'amélioration continue de la plateforme. Architecture et accompagnement des équipesContribuer à la définition de l'architecture cible de la plateforme d'automatisation. Préparer la trajectoire d'évolution vers les futures versions de VMware Cloud Foundation et de VCF Automation. Garantir la compatibilité des offres avec les approches API-first, Infrastructure as Code et GitOps. Accompagner les équipes dans l'intégration de leurs pipelines applicatifs et de leurs services à la plateforme. Participer aux revues de code, aux sessions de peer programming et au partage de connaissances. Produire une documentation technique exploitable par les équipes internes : fiches de services, procédures d'exploitation, guides d'utilisation et guides de contribution.

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : vninfcki59