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Envie d’un nouveau challenge… nous vous attendons ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer AWS / Databricks pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine bancaire. 💻☁️ 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Cloud & Data, notre client renforce ses équipes autour de la Data Platform afin d’accompagner la montée en puissance des usages Data, Analytics et IA. Vous intégrerez une feature team dédiée à la conception et à l’évolution des pipelines et infrastructures de données permettant d’alimenter les services cloud du groupe à l’échelle internationale. L’objectif : construire une plateforme Data robuste, scalable et performante, capable de supporter des volumes importants de données tout en garantissant leur qualité, leur disponibilité et leur sécurité. Vous évoluerez dans un environnement international, Agile et fortement orienté innovation. Vos missions : 🚀 Engineering & Data Pipeline Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Mettre en place et optimiser les traitements ETL Participer à la conception des architectures Data et des flux d’alimentation Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données Optimiser les performances des traitements Big Data ☁️ Cloud & Data Platform Contribuer à l’évolution de la plateforme Data sur AWS Concevoir et administrer les solutions de stockage : • Data Lake • Data Warehouse • Bases relationnelles et NoSQL Exploiter Databricks et Spark pour le traitement de données à grande échelle Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des traitements en production : • monitoring • alerting • gestion des incidents 🤝 Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec : • les équipes Engineering • les Data Scientists • les Product Teams • les équipes métiers Recueillir les besoins Data et contribuer aux choix techniques Participer à l’amélioration continue des pratiques et des standards Data 🔍 Innovation & amélioration continue Être force de proposition sur les nouvelles pratiques Data Engineering Expérimenter et intégrer de nouvelles technologies autour de la Data Platform Contribuer à l’optimisation des workflows et des performances globales de la plateforme

Data Scientist Expert Python Versailles Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, machine learning, Pour un client sur Versailles à raison de 3 jours de présence sur site par semaine , nous recherchons un Data Scientist Expert habilitable . Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d’autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.

💥 Enjeux de la mission Intervention sur des plateformes data critiques , au cœur de l’infrastructure SI. Focalisation sur : performance haute disponibilité fiabilité des systèmes Positionnement à la croisée du run avancé, de l’optimisation et des projets techniques . 🎯 Périmètre d’intervention Gestion des incidents N3 en production critique Optimisation des bases MySQL (tuning, performance, haute disponibilité) Industrialisation des solutions techniques Gestion de l’obsolescence (upgrades, stabilisation) Suivi des KPIs de performance et disponibilité Contribution aux évolutions de l’infrastructure data 🛠️ Environnement technique attendu Maîtrise nécessaire ou forte montée en compétence attendue sur : MySQL → expertise (performance, réplication, HA) Linux → administration avancée Docker → conteneurisation ELK → supervision et analyse avancée Ansible / Puppet → automatisation Kafka → compréhension opérationnelle Airflow → orchestration CI/CD & Git → usage courant Expériences appréciées sur : Hadoop, Spark, Hive

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de prévention des risques, le groupe souhaite doter ses équipes de prévention d’un outil structurant basé sur la data, afin d’optimiser le ciblage des sites à analyser. L’objectif est d’accompagner ce programme sur tout le volet data, en sécurisant la qualité, la structuration et l’exploitation des données utilisées. Missions principales Accompagner le programme sur les enjeux data et modélisation Analyser les flux de données et comprendre les sources exploitées par l’outil Participer à la modélisation des données et à leur structuration Identifier les leviers d’enrichissement de la data pour améliorer les capacités de ciblage Contribuer à la mise en place et à l’évolution de la solution basée sur PEGA Intervenir sur des problématiques de qualité, cohérence et exploitation des données Collaborer avec les équipes métiers et techniques

Nous recherchons un Data Engineer Senior : Couche d'ingestion · Plateforme Data GCP Vous garantissez la porte d'entrée des données : tout ce qui alimente la plateforme passe par les pipelines que vous construisez. LE CONTEXTE La donnée arrive de partout, dans tous les formats, à un volume qui grossit vite. Vous rejoignez l'équipe Bronze, au cœur de la plateforme Data : la couche qui collecte, centralise et fiabilise les sources avant qu'elles ne soient exploitées par les autres équipes Data. Un rôle d'ingénierie d'ingestion pure (batch et streaming), avec une vraie exigence de robustesse, de scalabilité et de gouvernance. L'ÉQUIPE : Une équipe resserrée et complémentaire : Lead, PO et 3 Data Engineers (vous inclus). CE QUE VOUS FEREZ CONCRÈTEMENT Construire et fiabiliser les pipelines d'ingestion de sources hétérogènes (batch + streaming), pensés pour absorber un volume en forte croissance Structurer le stockage de la donnée brute (Cloud Storage / Delta Lake) de façon durable et requêtable Industrialiser l'infrastructure en IaC (Terraform / Terragrunt) et les workflows CI/CD (GitLab) Embarquer la gouvernance dès l'ingestion : conformité, sécurité, catalogage (Dataplex) Accompagner les équipes Data dans l'exploitation et le requêtage des données — vulgariser, transmettre, documenter Partager et faire progresser les pratiques avec les autres Data Engineers (revues, standards, veille techno active) LA STACK Python · Spark / PySpark · SQL pour les traitements · Airflow pour l'orchestration · Cloud Storage + Delta Lake pour le stockage · GCP : BigQuery · Dataproc · Pub/Sub · Cloud Storage · Dataplex · Terraform + Terragrunt pour l'infra · GitLab CI/CD · Agile (Scrum / Kanban)

- Programme de mise en conformité réglementaire autour de la facturation électronique (e-invoicing) - Refonte du référentiel client pour garantir la conformité des flux de facturation électronique - Intervention au sein d’une squad DSI propriétaire du référentiel client et des processus KYC/KYB - Environnement complexe avec fort legacy et enjeux élevés de qualité de données - Travaux autour de la fiabilisation, l’enrichissement et le contrôle des données clients - Intégration des référentiels et services externes : INSEE, VIES, DGFIP, PEPPOL / Chorus Pro

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme de transformation Data & BI d’envergure, nous recherchons un(e) consultant(e) senior afin de renforcer une équipe en charge de la modernisation d’une infrastructure décisionnelle existante. L’objectif principal consiste à migrer l’ensemble des rapports BI (Power BI) ainsi que les flux de données SSIS vers une architecture basée sur Google Cloud Platform (GCP), en s’appuyant notamment sur Composer, dbt et Python. Missions principales Au sein de l’équipe Data Transformation, vous interviendrez sur les sujets suivants : · Migration des rapports Power BI et des traitements SSIS vers GCP · Conception et développement de pipelines de données industrialisés · Mise en œuvre d’outils, techniques et méthodes d’analyse de données · Structuration, transformation et valorisation des données pour faciliter la prise de décision · Développement d’algorithmes et de traitements d’exploration de données · Industrialisation des flux et automatisation des traitements · Administration, modélisation et architecture des environnements data · Garantie de la cohérence et de la performance des bases de données existantes · Collaboration avec les équipes métiers et le management pour répondre aux problématiques business via l’analyse des données · Participation à l’amélioration continue des pratiques Data & BI Environnement technique Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer (Airflow) dbt Python Power BI SQL SSIS

Nous recherchons un Expert Data Scientist Habilitable. Votre profil devra avoir les caractéristiques suivantes : Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d’autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.

Administration et exploitation de clusters OpenShift / Kubernetes o Installation, configuration et upgrade de clusters o Gestion des nœuds masters / workers / infra o Déploiement et administration de conteneurs via Docker / CRI-O / Podman o Gestion des namespaces, projects, quotas et limits o Configuration des pods, deployments, daemonsets, statefulsets, jobs / cronjobs o Gestion des services, routes, ingress controllers et load balancing o Administration des registres d’images (Harbor, Quay, Docker Registry) o Gestion des volumes persistants : PV / PVC / StorageClass / CSI o Administration stockage : NFS, Ceph, SAN, S3 o Configuration réseau : SDN / OVN-Kubernetes / NetworkPolicies o Sécurisation : RBAC, SCC, IAM, OAuth, secrets, certificats TLS/SSL o Supervision et monitoring : Prometheus, Grafana, Alertmanager o Centralisation des logs : ELK Stack / Loki / Fluentd o Automatisation & IaC : Ansible, Terraform, Helm, Operators o CI/CD & GitOps : Jenkins, GitLab CI/CD, Argo CD o Gestion des performances et capacity planning o Troubleshooting cluster / réseau / stockage / scheduling o Sauvegarde & PRA : Velero, snapshots, restauration cluster o Gestion multi-clusters / hybrid cloud / cloud providers

On est dans le contexte d'un passage à SAP S4 Hana avec un premier pilote à la rentrée. La phase de design est terminée. On est essentiellement sur des travaux de data migration et de data governance. Mission de 6 mois minimum pour un remplacement. Le Finance Master Data Global Lead - Global Business Process Owner Finance est l'interface entre le métier et les équipes IT. - Concevoir les structures de données Finance : définir le framework des plans de comptes, centres de coûts et autres données financières, en cohérence avec les besoins métiers et les capacités de l’ERP. - Co-construire le cadre de gouvernance avec les équipes centrales : mettre en place des règles claires concernant la qualité et l’intégrité des données (ownership, standards, maintenance, etc.). - Identifier les besoins Master Data liés à l’ERP : collaborer avec les équipes techniques afin de cartographier et intégrer les données Finance, identifier les écarts et assurer le bon fonctionnement des flux entre le MDM et l’ERP. - Mettre en place des contrôles de qualité des données : définir des processus réguliers de contrôle et de nettoyage afin de garantir des données fiables et à jour dans l’ERP. - Animer les échanges avec les parties prenantes : communiquer les stratégies MDM auprès des équipes Finance et IT, assurer l’alignement et répondre aux problématiques identifiées. - Collaborer au delivery du projet : travailler étroitement avec les équipes Finance et IT sur la stratégie de développement du MDM, l’intégration ERP et les sujets de migration de données en préparation des phases pilote et de déploiement. Interactions principales avec : - Les équipes process Finance - Les équipes techniques / IT

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme de transformation data, une équipe Data Connect doit mettre en place un module d’ingestion de données sources au format Excel (.xlsx, .xls) et CSV. Ce module assure le dépôt des fichiers dans la couche RAW d’un Data Lake (Azure ADLS Gen2 / AWS S3), à destination d’équipes produits en charge de construire les Data Products finaux. La solution cible s’articule en trois couches : – Front-End : Interface applicative permettant à l’utilisateur de déposer ses fichiers et configurer la destination. – Middleware : Génération automatique d’un Data Contract Source via Pydantic, validation générique du schéma, orchestration via services IA et agents intelligents. – Back-End : Traitement et stockage multi-cloud, gestion des droits d’accès (IAM), versioning, logique Upsert/Overwrite. La mission est initialement portée par une plateforme data transverse et a vocation à être étendue en produit enterprise. Le prestataire s’intégrera dans un écosystème existant de frameworks d’ingestion et interagira avec plusieurs équipes disposant déjà d’approches d’ingestion hétérogènes (SharePoint, scripts Python custom, outils de copie cloud). Environnement technique Plateforme digitale d’entreprise Azure Data Lake Storage Gen2 (couche RAW principale) AWS S3 (cible secondaire selon les équipes) Databricks (orchestration et traitement) Middleware IA / Agents IA Frameworks d’ingestion existants à benchmarker Outils de transfert de données internes Pydantic (génération de Data Contracts) Outil de gouvernance data type Collibra Entra ID / Azure Key Vault / IAM AWS (sécurité et droits) Note à l’attention des candidats Ce module est au croisement de l’ingénierie de données, de la gouvernance et de l’IA. La compétence clé différenciante est la maîtrise de Pydantic pour la génération de Data Contracts ainsi que la robustesse du parsing Python sur des fichiers Excel/CSV hétérogènes, davantage que l’expertise Big Data distribuée. Une expérience dans des environnements data enterprise complexes constitue un atout. Objectifs et livrables1. Ingestion de fichiers sources Excel / CSV – Développer le connecteur d’ingestion de fichiers .xlsx, .xls et .csv vers la couche RAW (ADLS Gen2 / S3). – Assurer la robustesse du parsing (gestion des encodages, formats de dates, feuilles multiples, colonnes variables). – Implémenter la logique de dépôt : Upsert, Overwrite, versioning des fichiers ingérés. – Gérer les droits d’accès et la sécurité (IAM Azure / AWS, Key Vault). 2. Data Contract & Gouvernance – Générer automatiquement un Data Contract Source via Pydantic lors de l’ingestion (schéma, types, fréquence, règles de qualité). – Implémenter la validation générique du schéma avant hébergement en couche RAW. – Assurer la traçabilité et la qualité des données tout au long du cycle d’ingestion. – Interagir avec les équipes de gouvernance pour le référencement des sources. 3. Middleware & Orchestration – Intégrer la solution dans l’écosystème IA et agents intelligents de l’entreprise. – Développer les API ou services Python constituant la couche middleware du module. – Benchmarker l’existant afin d’assurer la cohérence et réutiliser les artefacts disponibles. 4. Cycle produit & Collaboration – Intervenir sur l’ensemble du cycle de vie : Discovery, Build, Run, Monitoring. – Travailler en méthodologie Agile avec le Product Owner et les Tech Leads des équipes concernées. – Participer aux revues de code et contribuer à la documentation technique. Compétences demandées AWS : Avancé Data Governance : Élémentaire Programmation Python : Confirmé API : Avancé Pydantic : Confirmé Databricks : Avancé IA générative : Avancé Microsoft Azure : Avancé

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue, l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Cyber. Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Cyber. Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Architecte Technique Réseaux Sécurité pour définir les solutions techniques en réponse aux besoins métiers. Le poste intègre également un rôle de Product Owner pour la gestion du cycle de vie des infrastructures, des plans de continuité et du catalogue de produits de référence. Descriptif de la mission : Les missions sont : Définition des solutions techniques en réponse aux besoins métiers et rédaction de la documentation d'architecture détaillée (HLD projets) permettant l'intégration par l'équipe de mise en œuvre Suivi de la relation technique avec les fournisseurs pour la veille technologique et l'amélioration des solutions Définition et communication du cycle de vie des solutions de références nécessaires à l'exercice de gestion de l'obsolescence Support aux équipes de mise en œuvre, incluant la qualification et la validation en lab des évolutions matérielles et logicielles pour la mise à jour du catalogue des produits de référence Gestion des référentiels produits et production de reporting réguliers Pilotage et contribution aux sujets de plan de continuité et d'évolution du catalogue de services

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l’entreprise Notre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l’avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d’investissement et des services financiers. Axée sur l’innovation, l’organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l’IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d’innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d’IA de pointe dans un environnement réglementé à l’échelle de l’entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôle Nous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l’IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d’IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d’architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requises Solide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) Atouts Expérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

Principales missions : - Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée - Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data - Assurer le support et l’assistance métier des usages Data - Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel En détail : • Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l’exploitation de la donnée, • Participer au cadrage des projets Data (études d’impacts, faisabilité) • Contribuer aux études d’opportunité et de faisabilité sur le volet Data, • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai). Environnement technique : • Ecosystème DATA SI Décisionnel (ORACLE/Informatica) et plateforme Big Data (Cloudera)

Nous recherchons pour un de nos clients, spécialisé dans le domaine bancaire un Ingénieur Data H/F pour une mission de 3 mois à pourvoir dès que possible sur le secteur du Luxembourg. Rattaché(e) au Responsable du COE Stabilité & resillience, vous serez en charge: • Fiabiliser la qualité des données d’inventaire de la CMDB (Base de données de gestion des éléments de configuration). • Mettre en œuvre et suivre des indicateurs de contrôle de la qualité des données de la CMDB. • Mettre en place d’un plan d’inventaire des données de la CMDB. • Développer les outils et les requêtes permettant d’assurer la complétude de notre CMDB • Développer et maintenir les dashboards mettant en évidence l'état de santé de nos données. • Garantir la conformité du résultat des inventaires aux exigences groupes. Vos activités au quotidien : • Mettre en place et suivre les indicateurs de contrôle de la qualité de gestion des assets. • Établir et réviser périodiquement les indicateurs pertinents pour l’organisation en relation avec les différents contributeurs au cycle de vie des assets. • Établir la réconciliation, organiser et suivre les plans d’action nécessaires jusqu’à leur clôture. • Contribuer à l’évolution des outils d’inventaire et de réconciliation. • Mettre à jour les outils et référentiels nécessaires à ses activités. Expérience Professionnelle : Vous disposez d’une expérience réussie dans les domaines suivants : • Administrateur base de données. • Développeur sql. • Développeur dataviz (Power BI) · Gestion CMDB Service Now · Administrateur système Linux