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L'objectif est de reconstituer le lignage technique de bout en bout à travers des systèmes historiques (legacy), des processus ETL/ELT, des bases de données et des solutions de reporting. La mission vise à fournir une documentation technique fiable et structurée, permettant d'accompagner les travaux d'architecture, de migration et d'évolution du système d'information. Vos missionsAnalyser les processus ETL/ELT existants et les différents flux de données. Reconstituer le Data Lineage technique de bout en bout. Identifier les sources de données, transformations, dépendances et systèmes cibles. Analyser le code SQL, les objets de bases de données et les différentes logiques de transformation. Collecter, analyser et consolider les métadonnées techniques. Identifier les lacunes, incohérences et écarts dans la documentation existante. Collaborer avec des équipes techniques centrales et locales dans un contexte international. Produire une documentation structurée du Data Lineage et des Data Mappings. Utiliser Python et des mécanismes d'automatisation lorsque cela est pertinent afin d'accélérer l'analyse et la documentation. Contribuer aux travaux d'architecture et de migration en apportant une vision précise des flux et dépendances existants. LivrablesDocumentation du Data Lineage technique de bout en bout. Cartographie des sources de données, transformations et systèmes cibles. Documentation des flux ETL/ELT et de leurs dépendances. Référentiel structuré des métadonnées techniques. Identification des lacunes documentaires et dépendances techniques. Documentation technique destinée à accompagner les travaux d'architecture et de migration. Profil recherchéDe formation supérieure en informatique/data, vous justifiez de 5 à 8 ans d'expérience minimum en Data Engineering, BI, ETL ou analyse technique de données. Vous disposez idéalement des compétences suivantes : Solide expérience en Data Lineage et ETL/ELT. Très bonne maîtrise de SQL et des bases de données, notamment Oracle. Capacité à analyser des flux de données complexes au sein de systèmes legacy. Expérience en documentation technique et gestion des métadonnées. Bonne compréhension des problématiques de Data Architecture et de Data Mapping. Solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Aisance pour collaborer avec des équipes techniques dans un environnement international. Anglais professionnel indispensable. Environnement techniqueData Lineage • ETL/ELT • SQL • Oracle • Data Mapping • Metadata • Data Architecture • Data Governance • Documentation technique Technologies appréciées : Python, SAS, Oracle BI / OBI, Dataiku, IA / LLM. 🎯 Objectif de la missionAccélérer la reconstitution et la documentation du lignage technique des données, afin de disposer d'une vision fiable des flux existants, de leurs transformations et de leurs dépendances. Cette cartographie permettra notamment de sécuriser les travaux de transformation et de migration des systèmes historiques, ainsi que la mise en œuvre de nouvelles architectures data.

Mission du posteLa mission du poste est de faire de Flow le produit qui permet aux installateurs de devenir des champions locaux, avec une petite équipe tech sénior et rapide. Concrètement, nous menons deux chantiers en parallèle : Améliorer Flow : les partenaires attendent des évolutions : nouvelles features et correctifs, sur un produit déjà en production et utilisé en permanance. Transformer notre façon de shipper : l'infra AI, les agents, les garde-fous, les tests, la CI/CD, les bonnes pratiques de revue, tout est à refondre. Outcomes à 12 mois Produit : l'usage de Flow est fluide et permet aux utilisateurs de gagner plusieurs heures par semaine grâce aux features que tu as déployées. Flow s'impose comme l'ERP de référence dans le photovoltaïque et commence à être utilisé sur les autres métiers de la transition énergétique - installateurs de PAC, poseur de bornes etc. Cadence : un bug remonté par un partenaire, c'est un correctif prêt à merger en une heure. Pas parce qu'on court plus vite, mais parce que les agents font le gros du travail. Infra opérationnelle : agents outillés sur notre codebase, avec les garde-fous qui permettent de leur faire confiance sur du code qui part en production et d'accélérer la review. Base technique saine et documentée : couverture de tests, environnements, déploiements, observabilité. Un nouveau dev est productif en quelques jours Équipe : une fois la thèse validée, des recrutements pour accélérer et un rôle de lead à prendre Tu auras sous ta responsabilité : Features end to end : Conception, implémentation, tests, déploiement - avec le CTO et le Head of Product. Tu ne fais pas que shipper, tu donnes ton avis sur la faisabilité, la spec et la priorisation du développement. Infra AI : C'est la partie la plus ouverte du poste et là où on a le plus à progresser. Quels agents, sur quel périmètre, avec quelles garanties, quel contexte on leur donne, comment on relit ce qu'ils produisent ? On reproduira ce qui marche ailleurs et on construira le reste. Architecture et qualité : Tu es garant de la stabilité de la plateforme et de la qualité de ce qui part en production, le code des agents inclus. Revue : Tu relis autant de code écrit par des agents que par des humains, et tu définis les bonnes pratiques pour être efficace. Process : Tu participes à la mise en place des rituels et des standards de l'équipe dev, et à la façon dont produit et tech se parlent. La stack Backend : Linux, Python, Odoo 19, PostgreSQL Front : TypeScript & Odoo Infra : Odoo hébergé en containers, Linux, Docker / Kubernetes AI : Claude code, Background Agents en test, ouverts pour des évolutions + features IA dans Flow (de l'analyse de la production des centrales solaires au remplissage automatique du CRM par la voix)

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.

Data Engineer GCP : Ingestion, OBM & reporting Superset Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge la partie technique du volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un PO Data qui porte le cadrage fonctionnel. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Intégrer des sources de données hétérogènes 2. Développer et industrialiser les pipelines 3. Réaliser les transformations et les jointures 4. Modéliser et créer les objets métiers (OBM) 5. Alimenter les restitutions Superset, créer et migrer les rapports 6. Reprendre au moins 50 Google Sheets connectés

Contexte Un grand groupe industriel souhaite renforcer temporairement son équipe Data Platform au sein de sa Digital Factory afin d'accompagner l'accélération des projets Data et IA, l'augmentation des volumes de données et l'industrialisation des traitements de données. L'équipe Data Platform est responsable de la mise à disposition, de l'exploitation et de l'évolution des services permettant l'ingestion, le stockage, la transformation et la diffusion des données. Elle assure également la supervision, la sécurisation des flux et le support aux équipes Data Engineering, BI et métiers. Description du poste Le consultant interviendra en tant que Data Platform & Data Ops Engineer avec une forte composante Cloud AWS, exploitation de plateformes Data et industrialisation des environnements. Administration et exploitation Data Platform • Administrer et maintenir les plateformes de données. • Gérer les pipelines d'intégration et les déploiements. • Administrer les environnements DEV, TEST et PROD. • Gérer les espaces de stockage, les accès et les habilitations. • Garantir la disponibilité et la sécurité des plateformes. Architecture et infrastructure DataOps • Concevoir et maintenir des architectures Data sur AWS. • Automatiser le provisionnement d'infrastructure via Terraform. • Optimiser les coûts Cloud (FinOps). • Assurer la scalabilité, la résilience et la sécurité des services Data. Industrialisation et DevOps • Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD. • Automatiser les déploiements et les tests. • Standardiser les composants Data. • Améliorer continuellement les processus d'exploitation. Support et expertise technique • Assurer le support N2/N3 des plateformes Data. • Diagnostiquer et résoudre les incidents complexes. • Accompagner les équipes Data Engineering et BI. • Réaliser des analyses de performance et de capacité. Monitoring et observabilité • Mettre en oeuvre les solutions de supervision. • Définir les alertes et tableaux de bord opérationnels. • Assurer le suivi des SLA et indicateurs de performance. • Anticiper les risques de saturation ou de dégradation des services. Gouvernance et transformation • Contribuer aux standards de la Data Platform. • Participer aux revues d'architecture. • Documenter les procédures et bonnes pratiques. • Accompagner les projets de migration Cloud et les évolutions de plateforme. Livrables attendus • Templates d'infrastructure automatisés (IaC). • Pipelines CI/CD industrialisés. • Documentation d'exploitation. • Procédures de déploiement et de supervision. • Runbooks et modes opératoires. • Dossiers techniques d'architecture. • Reporting d'activité. • Plans de remédiation des incidents majeurs. • Supports de transfert de compétences. • Documentation des processus d'automatisation et d'exploitation.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Développeurs Fullstack Java / Angular 👨‍💻🚀 🔎 Je cherche un(e) Développeur(se) Fullstack Java / Angular Freelance pour intervenir sur une plateforme SaaS intégrant des fonctionnalités d'intelligence artificielle générative, au sein d'un environnement grand compte. Tu interviendras sur des sujets de développement, d'administration et de supervision applicative, avec des enjeux forts autour de la fiabilité, de la performance, de la sécurité et de l'exploitation en production. Tu travailleras en lien avec les équipes produit et techniques afin de faire évoluer les outils et d'améliorer l'expérience des utilisateurs. 💻 Ce que tu vas faire : Recueillir et structurer les besoins, puis contribuer à la gestion du backlog. Développer des fonctionnalités fullstack en Java / Spring Boot et Angular. Concevoir et faire évoluer des API et des microservices. Développer et automatiser des outils d'administration et de supervision. Mettre en œuvre des solutions d'observabilité : logs, métriques, traces et tableaux de bord. Configurer des alertes et contribuer à l'analyse et à la résolution des incidents de production. Participer à l'amélioration de la stabilité, des performances et de la résilience des applications. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration des pratiques DevOps. 🎯 Stack technique : Java 21 / Spring Boot 4 / Angular 21 / API REST / OpenAPI / Kafka / AWS / Kubernetes / Terraform / Jenkins / GitLab CI / Datadog / PostgreSQL / MongoDB / Python. 🚀 Les plus de la mission : Une plateforme SaaS à fort enjeu d'usage, intégrant l'intelligence artificielle générative. Des problématiques techniques variées, du développement fullstack à l'observabilité et au DevOps. Des enjeux concrets de performance, de sécurité, de fiabilité et d'amélioration continue. Une collaboration étroite avec les équipes produit et techniques. 📍 Localisation : IDF : 2 jours de TT 🏡 📅 Démarrage : ASAP Une belle journée à toutes et à tous ☀️

Informations généralesIntitulé du poste : Data Scientist Senior / Expert Python Secteur : Énergies renouvelables Localisation : La Garenne-Colombes (France) Date de démarrage souhaitée : 07/09/2026 Durée de mission : Long terme (jusqu'à 3 ans) Rythme : Temps plein (heures ouvrées) Missions principalesConception d'algorithmes et prototypage : Traduction des problématiques métiers en solutions Data. Réalisation d'études exploratoires sur la qualité des données. Développement itératif de prototypes pour de nouveaux cas d'usage IA / Data Science. Industrialisation et mise en production : Développement robuste orienté production (tests unitaires, intégration, non-régression). Intégration des standards Software Craftsmanship et DevOps. Déploiement, monitoring en conditions réelles, résolution d'incidents et maintenance évolutive. Contribution à l'architecture technique Data Science. Profil recherchéFormation : Bac+5 (ingénierie, informatique, mathématiques appliquées). Séniorité : Au moins 7 ans d'expérience (idéalement 8 à 10+ ans) en Data Science / ML Engineering dans un environnement industriel. Compétences requisesDomaineTechnologies & MéthodesLangages & FrameworksPython (niveau expert / 10+ ans), PySpark (expert)Data & CloudDatabricks (senior), Azure, AWSIA & Data ScienceMachine Learning classique (régression, classification, clustering), séries temporelles, Deep Learning, IA générative, IA agentiqueDevOps & OutilsDocker, Azure DevOps, Artifactory, Git / GitHub Actions, CI/CDPratiques logiciellesSoftware Craftsmanship, tests automatisés, scalabilité, documentationLangues & MétierAnglais courant (bilingue/expert), connaissance du domaine des énergies renouvelables

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

Sur le périmètre Allocation / Middle-Office critique opérationnel très rapidement, capable d'absorber du run + des Major Projects du client tout en portant la trajectoire Python 1st et la délégation au support. Attendus spécifiques: Être opérationnel rapidement sur le métier Middle-Office Comprendre et maîtriser rapidement les flux post-trade (trade → allocation → positions → impacts coûts/risques). Être capable de challenger des besoins Ops / Trading-Support / Portfolio sur les sujets allocation, exceptions, et process de production. Assurer la continuité du périmètre Allocation Prendre le rôle de référent de l'équipe, tout en organisant le partage de connaissance (docs, pairing, transfert vers l'équipe). Structurer le run (runbooks, procédures, ownership clair) pour que l'équipe puisse tenir le périmètre même en cas d'absence. Leader de production : incidents, RCA, fiabilisation Piloter les incidents majeurs de bout en bout (diagnostic, coordination inter-équipes, communication, mitigation, retour à la normale). Produire des root cause analyses actionnables et s'assurer que les actions correctives sont effectivement livrées (pas seulement documentées). Améliorer monitoring/alerting selon un principe clair : une alerte = utile, actionnable, avec un owner. Accélérer la réduction de dette technique et porter “Python 1st” Être moteur sur la sortie progressive de la logique métier Oracle/PL/SQL (pas de nouvelles procédures ; trajectoire de migration). Livrer 1–2 refactors structurants sur le périmètre allocation/production, avec un vrai gain de maintenabilité et de robustesse (tests, design, observabilité). Délégation au support : posture de partenaire (Front-Support/Ops) Construire un plan de délégation concret (périmètre, garde-fous, checks, formation) et le faire avancer. Transformer la logique “IT garde la main” en une logique “clients autonomes + contrôles + monitoring” afin de libérer de la capacité de dev. Être un enabler sur les Major Projects du client (Unified Exec) Identifier rapidement les dépendances, risques, et besoins de l'équipe Portfolio Middleoffice sur Unified Exec (MANAX / Crossing / règles d'exécution...). Être capable de proposer des options réalistes, d'aligner les parties prenantes et de sécuriser des mises en production. Livrables attendus : Le/la prestataire devra, en coordination avec le manager de l'équipe Portfolio Middleoffice, contribuer à la réalisation d'un sous-ensemble significatif des livrables suivants : 1. Continuité et fiabilisation du périmètre Allocation / Unified Exec Note de synthèse à jour sur la chaîne d'allocation ITMO (périmètre, règles, cas particuliers, dépendances clés). Contribution à au moins une mise en production structurante (par ex. évolution Unified Exec / Managed Accounts / Secure Managed Accounts) avec : plan de tests, stratégie de rollback, contrôles post-MEP documentés. 2. Dette technique & trajectoire Python 1st Cartographie ciblée de la dette technique sur le périmètre confié (allocation / batch / écrans) et proposition d'un backlog priorisé de remédiations. Réalisation de 1 à 2 refontes ou refactors structurants (par ex. migration d'un module PL/SQL vers Python, simplification d'un composant critique) améliorant la maintenabilité et la robustesse. 3. Support, délégation et documentation opérationnelle Rédaction de notebooks pour les incidents fréquents sur la chaîne d'allocation, utilisables par Front-Support / Ops (procédure, critères d'escalade). Contribution à un plan de délégation vers Front-Support/Ops (définition du périmètre transféré, prérequis, étapes), avec au moins un premier lot effectivement transféré. 4. Alertes & monitoring Revue des alertes existantes sur le périmètre (bruit vs utile) et réduction mesurable du nombre d'alertes non actionnables. Amélioration ou mise en place d'une vue de monitoring (dashboard ou équivalent) pour suivre l'état de la chaîne d'allocation et les alertes critiques. 5. Modernisation écrans / interfaces (si inclus dans la mission) Participation à la définition d'un plan de modernisation des écrans concernés (priorités, dépendances, attentes des utilisateurs). Contribution à la refonte ou à la création de 1 à 2 écrans clés, limitant les accès directs à Oracle et améliorant l'autonomie des équipes clientes. 6. GenAI (optionnel mais fortement souhaité) Utilisation de l'IA générative sur le périmètre (refactor de code, génération de tests, analyse de logs), avec au moins 1–2 cas d'usage concrets documentés montrant le gain (temps, qualité).

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que Développeur Commando VBA / Python, vous rejoindrez les équipes de notre client au sein de la filière Capital Markets afin de développer et maintenir des outils critiques utilisés par les équipes Trading. Vos principales missions seront de : Comprendre et analyser les besoins métiers du desk Cross Asset sur les produits de taux non linéaires (P&L, pricers, analyses de risque, calcul des limites de risque, etc.). Participer au support et à la maintenance des outils existants dans le respect des standards de développement. Développer et maintenir des solutions basées sur ExcelDNA avec une interface Excel. Participer au développement de nouvelles applications Web en Python et React. Assurer la maintenance des applications historiques développées en VBA et accompagner leur migration vers des solutions modernes en Python et React. Collaborer avec les Product Owners, Business Managers et les équipes Agile afin de concevoir des solutions adaptées aux besoins métiers. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Trading, Quants et IT pour garantir la qualité et la fiabilité des applications. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des pratiques de développement. Environnement technique : VBA, Python, React, ExcelDNA, Excel, Web, Agile. Environnement fonctionnel : Finance de marché, Capital Markets, Cross Asset, Produits de taux non linéaires, Trading, P&L, Pricing, Risk Management.

Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé. Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.

Sécurité de la Landing Zone et sous-Landing Zone renforcée (environ 50 %) : Concevoir et mettre en oeuvre une sous-Landing Zone à exigences renforcées pour des projets du périmètre nucléaire : découpage des OU, cloisonnement réseau, modèle d'identité et d'accès, journalisation et supervision. Définir, déployer et faire évoluer les SCP et RCP (Data Perimeter, chiffrement, restriction de régions et de services), sans geste manuel, via CI/CD. Développer des modules Terraform versionnés et réutilisables, des scripts Python et PowerShell et des pipelines GitLab CI. Rédiger 2 guides de sécurisation des services AWS par PI et documenter les mesures pour l'homologation. Traiter les tickets ITIL, livrer les features engagées à chaque PI et contribuer aux plans d'action EBIOS RM et audit. Référent cybersécurité de la communauté innersourcing Cloud (environ 50 %) : Sécuriser la plateforme GitLab : accès et rôles, protection des branches, secrets, traçabilité des contributions. Sécuriser les chaînes de build : analyse statique du code et de l'IaC, scan des dépendances et des images, runners, provenance des artefacts. Définir les critères de sécurité avant publication d'un module, le processus de revue et le cycle de vie des composants, y compris les composants IA (skills, agents). Animer au moins un atelier sécurité par mois, tenir le référentiel de règles et accompagner les contributeurs des différentes directions. Transverse : Transfert de compétences : guide d'exploitation, FAQ, une formation par trimestre. Comitologie cyber du CCoE (environ une demi-journée par semaine) et présentation des choix d'architecture en comité sécurité. Documentation sur Confluence et suivi dans Jira.

Data Engineer / Data Analyst : Data Catalog & Data Governance (OpenMetadata) Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge le volet Data Catalog / Data Governance : analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant puis, si la solution est retenue, la déployer et l'intégrer. VOS MISSIONS 1. Analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant 2. Si la solution est retenue, déployer et intégrer OpenMetadata 3. Cataloguer les données et documenter les métadonnées 4. Mettre en place le data lineage de bout en bout 5. Cartographier les dépendances et produire l'analyse d'impact

Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le coeur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d'importantes adhérences avec les travaux d'industrialisation de la plateforme Data & IA. Le Domaine Data Hub, au sein de la Direction Data dont l'objectif est d'assurer la disponibilité, l'accessibilité et la centralisation des données structurées, semi-structurées et non structurées de la société ainsi que les données provenant de l'extérieur. Ce domaine à vocation à démocratiser l'accès pour et par les métiers à l'exhaustivité des données, à travers les produits Comptoirs Data & Référentiels des données. Le périmètre d'intervention sera les Référentiels de données. Les Référentiels sont le point de vérité unique de la donnée d'entreprise, ils sont centraux à toute l'entreprise et font face à de forts enjeux : • continuité de la mise en place du référentiel OPS • continuité de la mise en place du référentiel documentation comptables • continuité de la mise en place du référentiel nomenclatures • décommissionnement des systèmes legacy • mise en place de parcours utilisateurs et des fronts Objectifs et livrables : • Analyse des données en masse (python, excel, SQL autre) • Recueil des besoins métiers et communication à l'équipe techniques • Cadrage de nouveaux sujets sur le plan fonctionnel et technique • Réalisation de la documentation projet détaillée (confluence, jira...) • Mise place de contrôles qualité tout au long du cycle de vie de la donnée sur Informatica Data Quality et disponible sur dashboard Qlik • Identification et analyse des données en non qualité et remédiation de celles-ci • Rôle de PPO pour aider le PO dans la gestion du backlog (création d'US, planning...) • Mise à jour du dictionnaire de données Datalink (datagalaxy) • Modélisation dans le référentiel (Power Designer) • Gestion de la recette des nouvelles fonctionnalités (automatisation, TNR...) • Mise en place de la stratégie de gestion du support aux utilisateurs • Accompagnement des métiers au changement • Participer à l'élaboration de la stratégie de recette • Définir, rédiger les cas de tests et élaborer les jeux d'essais • Exécuter la recette • Suivre les anomalies et leurs corrections • Être garant de la qualité des livrables depuis la base de DEV, jusqu'à la PROD

Au sein de l'équipe Digital de la Direction, vous interviendrez sur un portefeuille d'applications digitales utilisées par les équipes métiers. Votre rôle sera principalement centré sur le déploiement, la maintenance et les évolutions des solutions existantes. Les missions principales: • Réaliser les déploiements et les mises en production avec l'outillage existant. • Assurer la maintenance corrective : diagnostic, correctifs, tests et mise en production. • Développer les évolutions demandées par les métiers, dans un fonctionnement en cycles courts. • Surveiller le bon fonctionnement des applications et prendre en charge les incidents. • Maintenir la documentation technique et les kits de déploiement. • Contribuer ponctuellement à la création de nouvelles applications Environnement technique: Back-end : Python, Flask, FastAPI Front-end : TypeScript, Node.js, React, Next.js, Vite Traitement documentaire : pdfplumber, pypdf, PyMuPDF, Tesseract OCR Génération de documents : openpyxl, reportlab Bases de données : PostgreSQL, Prisma, SQL, SQLite Outils & déploiement : GitHub, GitLab, Docker, Linux, Windows, IIS Intégrations : signature électronique, e-mails, SMS et API externes Méthode : développement assisté par IA, agents de code et LLM

Contexte Dans le cadre de sa transformation digitale et de l'amélioration de l'expérience développeur, notre organisation lance un programme stratégique de mise en place d'une Internal Developer Platform (IDP) propulsée par l'Intelligence Artificielle (AIOps). Ce programme vise à construire une plateforme unifiée permettant aux équipes de développement de provisionner en self-service leurs environnements, de déployer leurs applications via des workflows GitOps standardisés, et de bénéficier d'un assistant IA conversationnel pour le diagnostic et l'automatisation des opération Activités principales · Définir et implémenter l'architecture IDP sur Azure AKS selon le modèle de référence. · Concevoir et développer le MCP Server Central et les agents spécialisés (ArgoCD, Crossplane, Grafana, Kubernetes). · Intégrer Claude (Sonnet/Opus) comme moteur d'orchestration IA avec guardrails appropriés. · Implémenter Backstage comme Developer Portal avec plugins personnalisés. · Mettre en place les workflows GitOps avec ArgoCD et Crossplane. · Configurer l'observabilité (Grafana, VictoriaMetrics, OpenTelemetry). · Établir les golden paths et templates de services. · Accompagner l'adoption par les équipes (formation, documentation, support). · Livrables attendus : o Architecture technique détaillée (ADR, schémas, documentation). o Infrastructure as Code complète (Terraform, Helm Charts). o MCP Server et agents fonctionnels avec tests. o Backstage configuré avec plugins IDP et AIOps. o Runbooks et documentation opérationnelle. o Kit d'onboarding développeurs Stack technique· Cloud Azure (AKS, ACR, Key Vault, AAD, etc.), Kubernetes / Helm, ArgoCD, Flux, Terraform, Crossplane, Grafana, Prometheus, OpenTelemetry, Go, TypeScript, NodeJS, Python, API Claude / OpenAI, Prompt Engineering, MCP (Anthropic)