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Poste : Tech Lead Data Cloud – Azure / DatabricksLocalisation : Nantes, avec 1 jour/semaine sur site et possibilité de télétravail le reste du temps. Contexte : Au sein d'une direction Data & IA, le consultant interviendra comme Tech Lead Data Cloud sur les périmètres immobilier et véhicule, en accompagnant les équipes de développement. Missions principales : Concevoir les solutions et usages en respectant l'architecture cible. Instruire les sujets techniques complexes. Accompagner et faire monter en compétence les équipes. Garantir la qualité du delivery et le respect des bonnes pratiques. Réaliser des développements Python / Spark / PySpark / SQL. Participer aux démarches FinOps et à l'optimisation des coûts cloud. Garantir la cohérence des versions déployées en production. Assurer le support N3. Produire et maintenir la documentation technique : spécifications techniques ; modélisation ; code commenté ; tests unitaires ; tickets Jira.

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

Dans le cadre du développement et de l'évolution de sa plateforme Data, notre client recherche un Tech Lead Data Engineer capable d'intervenir aussi bien sur la conception fonctionnelle et technique que sur l'implémentation des solutions Data. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec le Product Owner afin de comprendre les besoins métiers, les challenger et les traduire en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables par l'équipe Data. Il jouera également un rôle de référent technique auprès des Data Engineers, dans un environnement principalement basé sur Snowflake, dbt et Google Cloud Platform (GCP).

Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture et piloterez les développements Data afin de construire une plateforme robuste, évolutive et pérenne. Vos missions Au sein des équipes Data, en collaboration étroite avec les équipes Infrastructure et les métiers, vous serez chargé de : Définir, concevoir et faire évoluer l'architecture Data (ingestion, stockage, modélisation et exposition des données). Piloter les activités de Data Engineering et garantir l'application des bonnes pratiques de développement. Encadrer, accompagner et faire monter en compétence les équipes de développement internes et externes. Arbitrer les choix techniques et assurer la cohérence globale de l'écosystème Data. Garantir la qualité, la performance, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Structurer la documentation technique et contribuer à l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des méthodes de travail et des processus Agile. Collaborer avec les différentes parties prenantes afin d'aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Environnement technique Technologies et outils Python SQL ETL / ELT Orchestration de pipelines de données Data Lake Data Warehouse Environnements Cloud DevOps et CI/CD Méthodologies Agile

Rejoignez une grande entreprise du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer pour piloter l'optimisation et la sécurisation d'une plateforme d'orchestration Airflow critique. Vous piloterez une mission stratégique combinant expertise technique, architecture cloud et mentorat d'équipes dans un environnement à fort enjeu de continuité de service. Contexte de la mission Vous intégrez une équipe Data Platform au sein d'un groupe majeur du secteur automobile. La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données transactionnelles complexes à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique approfondi ayant stabilisé les fondations, la mission porte désormais sur quatre axes stratégiques : optimisation architecturale et passage à l'échelle, sécurisation et résilience de bout en bout, évaluation et migration vers une infrastructure cible mieux adaptée, et montée en compétence progressive des équipes Dev et Ops. Environnement technique Plateforme actuelle : AWS MWAA avec SQS/SNS, Secrets Manager, CloudWatch et IAM ; plus de 200 DAGs en production avec DAG Factory dynamique existante. Méthodologie : approche Agile avec cycles d'optimisation, benchmarking technique et gestion de programme structurée. Périmètre : infrastructure multi-pays, multi-environnements (Dev/Ops séparés), avec enjeux forts de performance, coûts et conformité. Responsabilités : - Optimiser et faire évoluer l'architecture d'orchestration existante : enrichissement de la DAG Factory, migration vers les Datasets natifs Airflow, optimisation des performances au parse-time et runtime, mise en place de validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) - Concevoir et implémenter une stratégie de sécurisation robuste : politique de rotation des secrets, routage d'alertes différencié par type et criticité, hardening réseau et configuration, patterns avancés de résilience (retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers) - Piloter la phase d'étude et de benchmarking des alternatives à AWS MWAA (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) en regard des contraintes métier, puis élaborer une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et plan de transition - Prendre en charge la migration vers l'infrastructure cible retenue, en garantissant continuité de service, POC validant et bascule progressive en production - Conduire le programme de formation et de montée en compétence des équipes (~10 personnes Dev et Ops), favoriser la constitution d'une méta-équipe plateforme unifiée, et accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps) - Concevoir et faire appliquer des standards techniques transverses : patterns de conception, conventions de code, processus de review et bonnes pratiques d'observabilité - Piloter le capacity planning, le tuning de...

Objectif de la mission : Au sein du Data Office, la mission consiste à piloter les catalogues de données en assurant la coordination entre les volets Métier et IT, afin de garantir une documentation fiable, un suivi structuré des données et une gouvernance efficace des catalogues. Prestations demandées : La mission interviendra sur les activités suivantes : · Piloter l'avancement des catalogues de données à travers un reporting régulier. · Préparer, organiser et animer les comités de gouvernance liés aux catalogues de données. · Assurer le suivi des plans d'actions et relancer les différents propriétaires de données afin de garantir le respect des échéances. · Accompagner les équipes Métiers dans la documentation et la formalisation de leurs données métiers. · Contribuer à la coordination entre les acteurs Métier et IT dans le cadre de la gouvernance des catalogues de données. · Produire les supports de suivi et assurer une visibilité claire sur l'avancement des travaux auprès des parties prenantes.

Dans le cadre d'un projet stratégique en Banque / Finance, nous recherchons 2 Tech Leads Big Data / Data Engineering expérimentés pour rejoindre une équipe intervenant sur des sujets à fort enjeu autour des environnements BFI et Risk. 🎯 Profil recherchéExpérience confirmée en Big Data / Data Engineering Bonne connaissance des environnements Banque de Financement et d'Investissement (BFI) et des problématiques Risk Capacité à évoluer dans des environnements techniques complexes et à accompagner les équipes 💻 Compétences techniques indispensablesSpark / PySpark / Scala Python Hive / SQL Elasticsearch / Kibana Jenkins Ansible Oozie Méthodologie Agile 🚀 Vos missionsConcevoir et développer des solutions Big Data performantes Accompagner les équipes sur les choix techniques et les bonnes pratiques Participer à l'industrialisation des traitements et à l'optimisation des performances Intervenir sur des projets stratégiques à fort impact dans le secteur bancaire 📍 2 postes à pourvoir immédiatement 👉 Vous êtes intéressé(e) ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en message privé.

Team Leader Data Center F/H - Chartres - Chartres ContexteDans le cadre du développement de ses activités, Experis recherche un Team Leader Data Center F/H. Au sein d'un environnement critique fonctionnant en 24h/24 et 7j/7, vous assurez un rôle central mêlant management de proximité, coordination opérationnelle et expertise technique. Basé(e) à Chartres, vous êtes responsable hiérarchiquement d'une équipe de 14 techniciens Data Center. Vous intervenez également comme référent technique et coordinateur opérationnel auprès de l'ensemble du dispositif composé de 48 techniciens et 3 superviseurs répartis sur plusieurs sites. Véritable interlocuteur privilégié des parties prenantes, vous garantissez la qualité des opérations réalisées, accompagnez les équipes dans leur quotidien et contribuez à la performance globale des services. Des déplacements ponctuels sont à prévoir sur le site de Val-de-Reuil afin d'assurer la continuité de service et le relais des activités lorsque nécessaire. Vos missionsEncadrer et accompagner une équipe de 14 techniciens Data Center basée à Chartres. Assurer un rôle de coordination opérationnelle et de référent technique auprès de l'ensemble du dispositif composé de 48 techniciens et 3 superviseurs. Piloter l'activité quotidienne : suivi des backlogs, planification des interventions et suivi des projets. Assurer la gestion administrative des collaborateurs : plannings, congés, CRA, entretiens annuels et professionnels. Garantir la qualité, la conformité et le respect des procédures lors des interventions en Data Center. Accompagner les équipes sur les problématiques techniques et veiller à l'application des bonnes pratiques. Être l'interlocuteur privilégié du client sur les sujets opérationnels. Participer à la gestion des incidents majeurs et aux situations de crise. Animer les réunions d'équipe et assurer une communication fluide entre les différentes parties prenantes. Participer aux différents comités de suivi et instances de pilotage. Contribuer à l'amélioration continue des processus, méthodes et indicateurs de performance.

Contexte L'AED constitue la golden source des moteurs régaliens du groupe. Cette brique, vieillissante, repose sur une technologie DataStage et une base Oracle Exadata qui montrent aujourd'hui leurs limites. Un projet de refonte est engagé, incluant une sortie de l'ETL DataStage. Un cadrage doit être lancé pour porter cette ambition, impliquant plusieurs parties prenantes au-delà des seuls acteurs DSI. Le besoin porte sur un renforcement par un profil de directeur de projet technique disposant de compétences de tech lead data. Rôle et responsabilités principales Responsabilité fondamentale du projet dans toutes ses dimensions (stratégique, commerciale, financière, humaine, juridique, organisationnelle, technique) Pilotage du projet dans sa complexité, avec multiplicité des parties prenantes et intérêts parfois divergents Garant de l'enjeu stratégique du projet pour le métier, l'entreprise et les tiers Garantie de la pertinence et de l'opportunité du développement du projet Responsabilité de l'ensemble des décisions importantes et validation de la recette définitive Animation de la communication auprès des équipes et des différentes instances Pilotage de la conduite du changement Responsabilité de la gestion financière du projet et des exigences qualité / coût / délai Livrables attendus • Cadrage de la refonte de la brique AED (sortie de l'ETL DataStage)

Nous recherchons un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance, notamment sur les aspects liés au Row-Level Security (RLS). Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de son industrialisation et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentorat et l'accompagnement technique de l'équipe. Tech Lead Data au sein d'une équipe Data Expertise technique sur Snowflake / dbt Aide au cadrage technique des initiatives et projets du périmètre Contribution à la définition et à la mise en œuvre des standards techniques Data Accompagnement de l'équipe sur les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation