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Si pour vous être Tech Lead Data GCP, c'est : Piloter la conception et l'architecture de plateformes data modernes, scalables et sécurisées sur Google Cloud Platform ; Encadrer et accompagner des équipes Data Engineers dans la mise en œuvre de pipelines robustes et industrialisés ; Maîtriser l'écosystème GCP : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Cloud Functions, Looker ; Concevoir et optimiser des traitements de données à grande échelle via Spark, Dataflow ou Dataproc ; Mettre en place des pratiques DataOps / FinOps : CI/CD, monitoring, optimisation des coûts et performance ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data, DevOps et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes ; Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des plateformes data ; Apporter du leadership technique, structurer les bonnes pratiques et faire grandir les équipes… …Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Vous disposez d'une expertise confirmée en data engineering et architecture GCP, et vous êtes à l'aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension projet et delivery. Dans le cadre de missions à fort enjeu chez nos clients, vous interviendrez en tant que référent technique GCP sur des projets de transformation data. Vous serez amené(e) à : Accompagner les clients dans la modernisation de leurs plateformes data sur GCP (cadrage, architecture, gouvernance) ; Concevoir des architectures cloud data performantes et évolutives basées sur les services managés GCP ; Piloter des projets de déploiement de Modern Data Platforms (data lake, data warehouse, streaming, batch) ; Assurer la cohérence technique et la qualité des livrables, en garantissant performance, sécurité et scalabilité ; Conseiller les équipes IT et métiers sur leurs choix techniques et stratégiques ; Encadrer les équipes projet et diffuser les bonnes pratiques d'ingénierie data ; Mettre en place des modèles d'industrialisation : CI/CD, orchestration, monitoring, data quality ; Réaliser une veille active sur les innovations de l'écosystème GCP et Data Cloud.

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Ingénieur Salesforce Marketing Cloud H/F Description de la mission : Contexte Nous recherchons un(e) Marketing Automation Engineer pour construire, structurer et fiabiliser le socle technique de notre plateforme Salesforce Marketing Cloud. Ce rôle est le garant de la data et de l'architecture technique de Marketing Cloud : il conditionne la qualité et la fiabilité du travail des CRM Specialists, qui s'appuient sur cette fondation pour concevoir les parcours (journeys) et les contenus adressés aux clients. Ce poste est technique et back-office : il ne s'agit pas de concevoir des campagnes ou des parcours marketing, mais de bâtir l'infrastructure data et automatisation qui les rend possibles, fiables et scalables. Missions principales 1. Data model & architecture Marketing Cloud • Concevoir, documenter et faire évoluer le contact model de Marketing Cloud : Data Extensions (sendable/non-sendable), Attribute Groups, relations et clés primaires/étrangères. • Garantir la cohérence entre le contact model SFMC et les données sources (CRM, ERP, plateforme data interne). • Optimiser les structures de données pour la performance des requêtes et des automatisations (Retention Policies sur les Data Extensions, gestion de la volumétrie, partitionnement logique). • Gérer les Publication Lists, Suppression Lists et Send Classifications en cohérence avec la politique de communication. 2. Contact Builder & gestion des audiences • Configurer et maintenir les Data Extensions, les relations de données et les Population Builder dans Contact Builder. • Construire les segments et audiences techniques mis à disposition des CRM Specialists pour l'activation dans les journeys. • Assurer la gestion des identifiants contacts (Subscriber Key, Contact ID), des règles de dédoublonnage et de la cohérence de la All Subscribers List. 3. Automatisations & requêtes SQL • Développer et maintenir les automatisations (Automation Studio) : Import/Export File Activity, Data Extract Activity, Filter Activity, Script Activity (SSJS), et SQL Query Activity. • Écrire des requêtes SQL avancées pour transformer, filtrer et préparer les données à destination des audiences et des reportings ; valider les requêtes via Query Studio avant mise en production. • Configurer des automatisations triggered (file drop) et scheduled, et optimiser leur temps d'exécution et leur coût de plateforme. 4. Gouvernance des données • Définir et faire respecter les règles de gouvernance des données dans Marketing Cloud (conventions de nommage des Data Extensions, cycle de vie, purge, rétention, conformité RGPD/CNIL). • Documenter les flux de données entrants/sortants (imports API, SFTP, intégrations) et maintenir un référentiel technique à jour. • Être le point de référence pour les audits data et les questions de conformité liées à Marketing Cloud (droit à l'oubli, gestion des désabonnements, opt-out). 5. Monitoring & alerting • Mettre en place un monitoring proactif des automatisations à partir de l'historique d'exécution d'Automation Studio (succès/échecs, durées, volumétrie anormale). • Exploiter les Data Views (_Sent, Open, Click, Bounce, Complaint, _Job) pour construire des indicateurs de suivi technique et détecter les anomalies de délivrabilité. • Concevoir des systèmes d'alerting (notifications d'échec, logs custom dans des Data Extensions dédiées) permettant de détecter rapidement les incidents. • Assurer un support technique de premier niveau en cas d'incident sur la plateforme, en lien avec les équipes IT/Data. 6. Support technique aux équipes CRM • Fournir aux CRM Specialists des audiences fiables, documentées et prêtes à l'emploi (entry sources) pour la construction des journeys dans Journey Builder. • Conseiller sur la faisabilité technique de nouveaux cas d'usage (nouvelles sources de données, nouveaux critères de segmentation, nouveaux entry events). • Participer aux échanges avec les équipes IT/Data de l'entreprise pour l'intégration de nouvelles sources (API SFMC REST/SOAP, imports SFTP). Compétences / Qualités indispensables : contact builder, automation studio, Data Extensions & SQL avancé Compétences / Qualités qui seraient un + : AMPscript / SSJS API SFMC (REST/SOAP) et intégrations SDK Notions d'Email Studio ou Journey Builder (entry sources, decision splits) — pour dialoguer efficacement avec les CRM Specialists, sans en avoir la responsabilité opérationnelleInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Contexte de la mission Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l'intelligence artificielle. Nous voulons passer d'une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d'équilibrer la rentabilité de l'entreprise et la perception de la valeur par nos clients. Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile. Objectifs et livrables Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l'analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont : • Élasticité Prix: Optimisation des algorithmes d'élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits. • Moteur de Promotion : Développement d'un algorithme d'optimisation des campagnes promotionnelles. • Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d'aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”). • Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops). • Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing. • Monitoring : Mise en place d'un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée. Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique. Hard skills: • Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch). • ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d'algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d'API. • Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt). Soft skills: • Product Ownership & Proactivité : Capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges figé. • Leadership technique : Autonomie pour piloter des sujets de bout en bout et interagir avec des interlocuteurs variés (équipes Data, Tech et Métier). • Langues : Anglais courant indispensable. Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).

Informations GénéralesLocalisation : Montrouge (92) Mode de travail : Hybride (3 jours sur site / 2 jours de télétravail) Taux Journalier Moyen (TJM) : 450 € / jour Date de démarrage : 19/10/2026 Durée / Visibilité : Jusqu'au 31/12/2027 (Mission longue) Contexte et RôleAu sein du Global Data Office, l'Expert(e) Collibra aura pour mission d'accompagner le déploiement et l'adaptation de la solution Collibra aux différents cas d'usage métiers. Vous contribuerez activement à l'onboarding des Data Stewards et Data Custodians, à la documentation de leur périmètre, ainsi qu'à la connectivité technique entre Collibra et le patrimoine Data existant (Power BI, Dataiku, API Manager, SGBD). Missions PrincipalesCadrage & Onboarding : Analyser les besoins métiers/IT, charger la documentation Data et accompagner les utilisateurs (ateliers, formations, démos). Paramétrage & Personnalisation : Configurer Collibra, créer des dashboards, vues et espaces de travail sur mesure. Intégration & Connectivité : Participer au raccordement de Collibra aux autres briques du patrimoine Data (Power BI, Dataiku, APIs, SGBD). Évolution & Testing : Évaluer et tester les nouvelles fonctionnalités/releases, et les intégrer à l'offre de services. Support & Amélioration : Assurer le support fonctionnel/technique, traiter les incidents et recueillir les feedbacks utilisateurs pour optimiser les usages.

Au sein de nos équipes d'exploitation, vous intervenez directement sur les infrastructures physiques de nos clients, en datacenter, salles serveurs et sites distants. Il s'agit d'un client de grande envergure du secteur de l'industrie. Vous assurez les opérations de proximité (« Smart Hands »), contribuez au maintien en condition opérationnelle des équipements et participez aux activités de transition ou de reprise de services. Support de proximité réseaux en datacenter Vous réalisez l'installation, le retrait, le déplacement des équipements ainsi que le support de ce materiel : équipements réseau et composants associés. Vous effectuez les opérations de câblage, brassage, repérage et vérification des liaisons cuivre et fibre optique. Vous installez et remplacez les composants matériels défectueux : switches, câbles, cartes réseau etc. Vous réalisez les contrôles physiques des équipements : état des LED, connectivité, numéros de série, étiquettes d'inventaire et occupation des baies. Vous assurez les opérations de redémarrage, de mise sous/hors tension, de connexion console et de diagnostic de premier niveau. Vous intervenez en coordination avec les équipes d'ingénierie à distance, le NOC et les constructeurs pour la résolution des incidents matériels. Vous participez aux opérations de maintenance planifiée, de migration et aux demandes de type IMACD (installation, déplacement, ajout, modification, retrait). Inventaire, documentation et transition Vous collectez, contrôlez et mettez à jour les informations relatives aux sites et datacenters : inventaires, plans de baies, câblage, alimentation électrique, connectivité réseau et procédures d'accès. Vous vérifiez la conformité des actifs physiques avec la documentation existante et identifiez les écarts, risques ou informations manquantes. Vous contribuez à la constitution et à la mise à jour de la documentation technique : procédures, check-lists, comptes rendus de transfert, inventaires et dossiers d'audit. Vous participez aux visites de sites, ateliers de transition et sessions de transfert de connaissances avec les équipes sortantes. Vous veillez au respect des règles de sécurité, des procédures d'accès au datacenter et des processus de gestion des changements.

Contexte : Dans le cadre du développement d'une plateforme data et d'intelligence artificielle déjà utilisée en production par plusieurs milliers d'utilisateurs, notre client, acteur bancaire en forte croissance, souhaite renforcer son équipe technique. La plateforme permet de développer et d'exécuter des workflows data et IA, d'utiliser des agents et des systèmes RAG, de manipuler plusieurs modèles de langage et de proposer des environnements de travail dédiés aux utilisateurs. Le consultant interviendra dans une phase d'ouverture progressive de la plateforme à des clients externes, avec des enjeux forts de scalabilité, robustesse, sécurité, performance et maintenabilité Missions principales : · Concevoir et développer les composants logiciels de la plateforme. · Développer des services backend en Python, notamment avec Django ou des frameworks équivalents. · Concevoir et faire évoluer les applications web en React et TypeScript. · Concevoir les APIs et intégrations avec les composants data et IA. · Participer au développement de systèmes agentiques et de workflows orchestrés. · Intervenir sur LangGraph, RAG, bases de connaissances, MCP et l'évaluation des applications LLM. · Contribuer à l'intégration de plusieurs modèles de langage via une passerelle multi-modèles. · Améliorer la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. · Challenger les architectures, choix techniques et pratiques de développement existants. · Concevoir des solutions robustes, maintenables et adaptées à la production. · Développer les tests, la documentation technique et les procédures de mise en production. · Contribuer à l'observabilité, à la sécurité et à la gouvernance des composants. · Collaborer avec les équipes Software, Data, IA et Recherche. · Assurer une forte implication hands-on dans le développement et la livraison des composants. Livrables attendus : · Composants logiciels et services backend développés et déployés. · APIs et intégrations avec les briques Data et IA. · Contributions aux architectures distribuées et aux évolutions de la plateforme. · Workflows agentiques, systèmes RAG et intégrations LLM. · Tests automatisés et documentation technique. · Solutions et procédures de mise en production. · Contributions aux dispositifs d'observabilité, de sécurité et de monitoring. · Recommandations d'évolution et d'amélioration des architectures existantes.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Nous recherchons pour l'un de nos clients un DevOps / Cloud Infrastructure Engineer afin de rejoindre une équipe technique travaillant sur une plateforme Cloud à grande échelle, dans un environnement où les enjeux de sécurité, industrialisation et disponibilité sont particulièrement importants. Vous intégrerez une équipe d'ingénieurs et travaillerez en collaboration avec des profils Infrastructure, Data, Architecture et Product. Missions Vous participerez au développement, à l'évolution et à la maintenance de l'ensemble de l'infrastructure définie as code. La mission se répartit approximativement de la manière suivante : Terraform : 45 % – développement et maintenance de l'Infrastructure as Code ; Helm & Docker : 30 % – création et maintenance de charts Helm et Dockerfiles ; Bash : 20 % – développement de scripts, outils de contrôle et automatisation des déploiements ; Python : 5 % – interactions avec les équipes Data, tests et besoins spécifiques des utilisateurs. Vous serez notamment amené à automatiser le déploiement d'infrastructures Cloud à grande échelle sous Microsoft Azure à l'aide de Terraform, Terragrunt, Packer et Ansible. Vous participerez également au déploiement et à l'industrialisation de différents composants au sein de clusters Kubernetes, notamment Ingress, Keycloak, Nexus, GitLab, Jupyter, Spark ou PostgreSQL. Vous contribuerez aux évolutions d'architecture de la plateforme, à l'amélioration des processus de déploiement, à la documentation technique ainsi qu'à l'application des bonnes pratiques de sécurité.

Recherche un profil confirmé 5 ans d'expérience dans le secteur de l'Energie. Aime manipuler les chiffres (import et export) et croisement de données. Utilise Azure Devosp pour la gestion du backlog. Compétences Techniques (Hard Skills) ? AMOA : expérience significative sur des projets informatiques multi-parties, capacité à travailler en équipe et à se coordonner avec les différentes parties prenantes, aussi bien IT (développeurs front et back, data engineer, développeurs ETL, chef de projet IT) que métiers (direction performance, product owners, clients internes de l'application) ? Energies : une expérience dans le secteur de l'énergie est préférable, ou une capacité à s'adapter rapidement à un nouveau secteur d'activité démontrée dans des expériences passées ? Data analysis : un appétence à l'analyse de données est nécessaire (exports, retraitement excel/google sheet, analyses croisées, etc.) ? Azure devops : une connaissance d'azure devops est préférable, cette plateforme étant utilisée pour le suivi du backlog évolutif et correctif et la communication asynchrone entre toutes les parties prenantes Compétences Transverses & Posture (Soft Skills) ? Gestion de projet : Capacités d'organisation, de rigueur et de gestion de projets multi-acteurs ? Communication : Excellentes qualités d'expression orale et écrite, aisance relationnelle. ? Esprit d'équipe : Posture collaborative affirmée et aptitude à fédérer/animer des contributeurs transverses.

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public à Genève en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Cybersécurité & IAM. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service de la Cybersécurité, secteur Conformité et Gouvernance, vous administrez et faites évoluer les applications de cybersécurité et de protection des données, en phase avec la gouvernance et les processus existants. Administrer les plateformes MS Information Protection (MIP, DLP, eDiscovery, IRM, Records management, DSPM), Data Classification Suite (DCS) Fortra, Digital Rights Management (DRM) et Data Loss Prevention (DLP). Définir et maintenir la taxonomie de classification; créer et optimiser les Sensitivity Labels et Label Policies. Mettre en œuvre le chiffrement, les protections automatiques et les marquages. Concevoir et administrer les politiques DLP; déployer, configurer et maintenir Endpoint DLP (contrôle USB, exfiltration, navigateur, impression). Configurer les stratégies de rétention, suivre les alertes, conduire les investigations et proposer des actions correctives; ajuster les politiques et réduire les faux positifs. Investiguer et résoudre les tickets d'incidents de niveau 2 et 3, et garantir le traitement de problèmes complexes. Assurer la gestion du cycle de vie des outils; élaborer et faire évoluer les scripts PowerShell de supervision et d'automatisation. Rédiger la documentation technique et les guides utilisateurs, participer à la rédaction des procédures de mise en production, d'administration et d'exploitation. Animer des ateliers et former les équipes internes. Démarrage prévu le 15 janvier 2027.

📋 RÉSUMÉ Vous accompagnez les directions Finance et Contrôle de gestion dans la mise en œuvre, l'évolution et le support des solutions de calcul de rentabilité et de performance sur SAP PaPM (Profitability and Performance Management). Vous intervenez sur des projets de transformation (déploiement PaPM, migration depuis solutions legacy, intégration avec S/4HANA) et/ou sur du RUN (support N2/N3, améliorations continues), avec une exigence forte sur la qualité, la traçabilité et l'alignement métier. 🎯 MISSIONS Recueillir et analyser les besoins Finance/Contrôle de gestion (calcul de rentabilité, allocation de coûts, performance management) et proposer des solutions SAP PaPM adaptées. Concevoir et développer des modèles de calcul de rentabilité (allocation rules, cost drivers, profitability segments). Configurer et optimiser les processus PaPM (data acquisition, calculation engine, reporting). Rédiger les spécifications fonctionnelles et piloter/valider les développements (allocation models, calculations, integrations). Préparer et exécuter les tests (unitaires, intégration, UAT), organiser la recette et sécuriser les corrections. Accompagner la mise en production (cutover, hypercare) et produire la documentation/supports de formation. Assurer le support N2/N3, analyser les incidents/problèmes, proposer et suivre les plans d'actions. Travailler en interface avec les équipes métiers (Finance, Contrôle de gestion), l'intégration, la data et les équipes techniques. Contribuer à l'amélioration continue (standardisation, simplification, capitalisation). 📦 LIVRABLES Dossier de conception / modélisation de rentabilité. Spécifications fonctionnelles (allocation models, calculations, intégrations). Plans de tests et rapports de recette (SIT/UAT). Documentation utilisateur / exploitation. Suivi incidents/problèmes et plan d'amélioration.

Environnement de travail Vous intégrerez une équipe dédiée à l'implémentation, l'exploitation et la maintenance d'une plateforme technologique hautement sécurisée. Cette plateforme fournit l'infrastructure et les applications nécessaires aux travaux d'une équipe de Data Scientists. Stack technique principale : Golang (40 %), Terraform (30 %), Helm Charts & Dockerfiles (15 %), Bash (10 %), Python (5 %). Infrastructure & Automatisation : Terraform, Terragrunt, Packer, Ansible, Cloud. Conteneurisation & Data : Kubernetes, Helm, Ingress, Keycloak, Nexus, Gitea, Jupyter, Spark, PostgreSQL. Vous participerez au développement et à la maintenance de la définition as code de la plateforme. Développer et intégrer de nouvelles fonctionnalités (traitements de données, chiffrement, formatage) tout en maintenant les composants existants. Automatiser le déploiement d'infrastructures cloud à grande échelle. Intégrer, maintenir et automatiser les composants transverses open source et les outils de traitement de données sur Kubernetes. Collaborer avec les architectes, le directeur technique et les Data Engineers pour co-construire les cas d'usage et faire évoluer l'architecture. Contribuer à la rédaction des User Stories, à la planification des tâches, et documenter les composants techniques. Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques de sécurité des données et réaliser une veille technologique continue.

Dans le cadre du développement d'un Data Sandbox dédié aux usages de l'IA, la mission consiste à concevoir et opérationnaliser le modèle de gouvernance et de delivery permettant un accès plus rapide, sécurisé et cohérent aux données pour des activités d'IA autorisées : recherche, modélisation avancée, proof of concept métier et tests d'actifs IA. L'expert(e) intervient à l'interface entre gouvernance des données, business analysis, delivery et gestion des risques, en collaboration étroite avec le Data Engineer en charge de l'environnement technique et des datasets. Les principales responsabilités sont les suivantes : Définir et aligner une procédure réutilisable de collecte et de transfert des données entre l'organisation centrale et ses différentes entités, en intégrant les exigences de sécurité, confidentialité, conservation, anonymisation/pseudonymisation et gestion des données. Concevoir le modèle opérationnel et de gouvernance permettant de gérer les risques résiduels non couverts par la procédure de collecte et de transfert. Piloter la planification et le delivery : gouvernance, dépendances, risques, décisions, suivi des actions et coordination des parties prenantes. Recueillir, analyser et prioriser les besoins relatifs aux datasets de référence réutilisables. Construire et maintenir le catalogue, le backlog et la roadmap des datasets du Data Sandbox. Produire les guidelines, supports de communication, recommandations et matériels d'adoption nécessaires à l'utilisation du Data Sandbox. Accompagner l'amélioration continue du modèle de gouvernance, des processus et des contrôles. Livrables attendusProcédure validée de collecte et de transfert des données entre l'organisation centrale et les différentes entités. Modèle opérationnel / approche de gouvernance pour la gestion des risques résiduels identifiés. Roadmap et backlog des datasets de référence du Data Sandbox. Plan de delivery, registre des risques et dépendances, decision log et reporting de statut. Guidelines opérationnelles et supports d'adoption destinés aux parties prenantes et utilisateurs.

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 Lead DevOps (H/F) à Lyon, France. Les missions attendues par le Lead DevOps (H/F) : Vos missions : Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité de la plateforme (Maintien en Conditions Opérationnelles). Concevoir et faire évoluer les infrastructures et chaînes CI/CD en Infrastructure as Code. Déployer les pratiques SRE : métrologie, observabilité, définition des SLI/SLO et gestion des incidents. Encadrer et faire monter en compétences l'équipe de 5 DevOps. Apporter un appui technique au PO sur l'évaluation des risques, de la dette technique et de la roadmap. Accompagner les équipes Data Science dans l'industrialisation de leurs solutions (MLOps). Votre profil : Séniorité : Au moins 7 ans d'expérience en DevOps et minimum 2 ans en Lead Tech. Expertise SRE & Infra : Maîtrise des environnements Linux, de l'observabilité et des architectures distribuées. Stack technique : Linux (RedHat, CentOS), CI/CD & IaC (GitLab, Ansible, Jenkins, Helm, Terraform, Vault), Conteneurisation (Docker, Kubernetes), Scripting (Shell, Python, Groovy), SGBD (PostgreSQL), Métrologie (Grafana). Soft skills : Leadership technique, pédagogie, sens du collectif et capacité à gérer des incidents complexes. Les modalités : Lieu : Lyon Télétravail : 50 % Durée : 6 mois renouvelable Démarrage : 1er janvier 2027

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.