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Contexte L'équipe du client travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets CND. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat.

Accompagnement sur l’identification, la rédaction et l’adoption de patterns d’architecture : ce rôle vise à harmoniser les pratiques architecturales, améliorer la cohérence technique entre les différents projets, et assurer la conformité des solutions aux standards internes. Le périmètre couvre les environnements Cloud (notamment AWS) ainsi que les infrastructures on-premise. L’architecte pourra également être sollicité pour accompagner ponctuellement des projets clients, en apportant une expertise approfondie en architecture ou en participant à la mise en œuvre concrète des patterns définis. LOGISTIQUE : Localisation : Malakoff Date de début : 9 mars 2026 Date de fin prévue : 15 septembre 2026 (renouvelable) Niveau de séniorité : Expert Panel concerné : Transformation Type de prestation : Expertise – Intégration – Conseil Certifications requises : AWS Solutions Architect Objectifs et livrables : Environnement technique de la prestation : Cloud public (AWS) et solutions SaaS Cloud privé on-premise Plateformes de virtualisation et de conteneurisation Middleware de streaming et d’intégration Écosystèmes DevOps et CI/CD Environnement industriel Prestation attendue : Rédaction et évolution des patterns : Analyser les besoins techniques Concevoir, formaliser et maintenir des patterns d’architecture (Cloud AWS, infrastructures on-premise, solutions hybrides, réseaux, sécurité, data…) Garantir la cohérence des patterns avec les standards de l’entreprise et les contraintes opérationnelles Collaborer avec les experts techniques pour valider la pertinence, la maturité et la faisabilité des patterns Assurer la communication et la diffusion des patterns auprès des équipes techniques et projets Travailler en étroite collaboration avec les équipes d’infrastructure, réseau, sécurité et DevOps Support et accompagnement des projets : Fournir un soutien architectural lors de certains projets clients Aider à l’adoption des patterns définis Participer à des revues d’architecture (design reviews, comités d’architecture…) Conseiller les équipes projets pour garantir le respect des bonnes pratiques et des standards architecturaux

Dans le cadre de projets Data en environnement Full Microsoft, Altarea souhaite renforcer ses équipes sur des sujets d’ingestion, traitement et restitution de données. Les projets consistent à : ingérer de nouvelles données depuis des bases Oracle ou PostgreSQL, Les stocker et traiter sur Azure, Produire des rapports décisionnels via Power BI. Mission Ingestion de données depuis Oracle / PostgreSQL vers Azure Utilisation de SSIS (infra locale) ou Azure Data Factory selon les contraintes techniques et de coûts Traitement et transformation des données Modélisation et restitution via Power BI Travail majoritairement en SQL (pas de besoin Python) Capacité à challenger les choix techniques et à proposer des optimisations Veille technologique et posture de consultant Environnement technique Stack Full Microsoft (MSBI) SQL Server / SSIS Azure (Data Factory, stockage) Power BI Sources : Oracle, PostgreSQL Profil recherché Data Engineer / Data Analyst Azure 5 à 10 ans d’expérience Très bon niveau SQL À l’aise en environnement MSBI Capacité de recul, force de proposition Posture conseil Une expérience dans la promotion immobilière est un gros plus

Contexte de la mission Au sein de la Data Factory , la squad Data Monétique est en charge de la valorisation et de l’exploitation des données de paiement et des données clients . Cette équipe a pour mission de : Alimenter les équipes métiers et les autres squads data en données fiables permettant la réalisation d’analyses avancées Produire et diffuser des reportings et tableaux de bord Power BI Alimenter des systèmes opérationnels ou interfaces clients en données de paiement Accompagner les équipes métiers dans l’exploitation et l’analyse des données Dans ce cadre, nous recherchons un Data Analyst / Expert SQL capable de contribuer aux activités de collecte, transformation, analyse et valorisation de la donnée . Missions principales Participer à la collecte, transformation et gestion des données en garantissant leur qualité, leur sécurité et leur intégrité Animer des ateliers et groupes de travail avec les sponsors, business analysts et membres de la squad (Data Engineer, Data Viz, BA) Rédiger les livrables fonctionnels et techniques : user stories, spécifications, cahiers de recette Réaliser les recettes et validations des traitements d’intégration et de transformation de données Développer et documenter les user stories et spécifications en collaboration avec le Product Owner Participer à la formation et à l’accompagnement des utilisateurs métiers Livrables attendus Mise en œuvre d’ outils, méthodes et techniques analytiques permettant l’exploitation efficace des données Contribution aux analyses complexes et explorations de données Développement d’ algorithmes ou requêtes permettant l’exploration et l’analyse des données Participation à l’ industrialisation des traitements de données Organisation, synthèse et restitution des informations afin de faciliter la prise de décision Contribution à la modélisation, à l’architecture et à l’administration des gisements de données Garantie du bon fonctionnement et de la cohérence des bases de données Analyse des données historiques afin d’apporter des réponses aux problématiques métiers Compétences techniques Data & Analyse SQL (maîtrise indispensable) Analyse et manipulation de données complexes Analytics / BI Statistiques de base Data Platforms Outils de requêtage Data Plateformes Big Data Environnements Cloud (Azure ou GCP appréciés) Data Visualization Power BI Méthodologie Méthodes Agile / Scrum Rédaction de User Stories et cahiers de recette ⭐ Compétences clés Obligatoires SQL Data Analyst / Data Analytics Fortement recommandées Connaissances métiers des moyens de paiement / monétique

🎯 Le contexte : Dans le cadre du renforcement de ses infrastructures numériques et de ses dispositifs de sécurité, une organisation institutionnelle recherche un Ingénieur Systèmes Linux & Sécurité . Vous interviendrez sur des infrastructures critiques afin de concevoir, sécuriser et exploiter des environnements techniques robustes. Le poste combine administration d’infrastructures Linux, mise en œuvre de dispositifs de sécurité et gestion d’infrastructures de confiance numérique (certificats, cryptographie, PKI). Vous participerez également à l’évolution des architectures techniques et au maintien en condition opérationnelle des systèmes dans un environnement fortement orienté sécurité et conformité réglementaire . Le poste est basé à Monaco et nécessite une localisation à proximité , une présence très régulière sur site est attendue. Pour des raisons liées au contexte institutionnel de la mission, la nationalité monégasque ou française est requise . 🛠️ Les missions : Architecture et documentation technique Mise en œuvre et exploitation d’architectures techniques sécurisées Rédaction de documents techniques : document d’architecture technique (DAT), matrices de flux, dossiers d’exploitation (DEX), plan de reprise d’activité (PRA), plan de continuité d’activité (PCA) Participation à l’évolution et à l’optimisation des architectures techniques Administration des infrastructures Administration et maintien en condition opérationnelle des environnements Linux (Ubuntu, Debian) Gestion des infrastructures de virtualisation Administration des systèmes de stockage et des bases de données Supervision et exploitation des plateformes techniques Sécurité des systèmes et des réseaux Mise en œuvre et administration des dispositifs de sécurité (pare-feu, EDR, SIEM, proxy, bastion) Sécurisation des architectures et des flux applicatifs Participation au traitement des incidents de sécurité et à l’amélioration continue des dispositifs de protection Infrastructures de confiance numérique Gestion du cycle de vie des certificats numériques X509 Participation à l’exploitation d’infrastructures à gestion de clés (PKI / IGC) Contribution à la mise en œuvre et à l’exploitation d’équipements de sécurité matériels (HSM) Automatisation et industrialisation Automatisation des déploiements et des tâches d’administration des infrastructures Contribution à l’amélioration continue et à l’industrialisation des environnements techniques Conformité et référentiels de sécurité Prise en compte des normes et standards liés aux infrastructures de confiance numérique Application des référentiels et réglementations de sécurité des systèmes d’information

Consultant – Data Monetization & Snowflake Pricing Strategy Mission freelance Contexte : Un éditeur logiciel développe une offre de data sharing permettant à ses clients d’accéder à des données en temps réel via une plateforme data basée sur Snowflake. Dans ce contexte, l’entreprise souhaite structurer le modèle économique de cette offre, en définissant un modèle de pricing cohérent entre : · Les coûts d’infrastructure Snowflake · L’usage réel des données · La valeur business apportée aux clients La mission vise à définir une stratégie de monétisation durable pour l’accès et l’exploitation de ces données. Objectifs de la mission : Le consultant interviendra pour : · Analyser les coûts techniques liés à l’usage de Snowflake · Comprendre les patterns d’usage des données par les clients · Définir un modèle de pricing pour l’accès et l’exploitation des datasets · Identifier les scénarios de monétisation possibles (data sharing, analytics, IA, etc.) L’objectif est de concevoir un modèle économique équilibré entre coût d’infrastructure, valeur client et potentiel de croissance commerciale. Travaux attendus : Le consultant devra notamment : · Analyser le modèle de pricing Snowflake (compute, storage, data sharing) · Modéliser différents scénarios de consommation de data · Définir plusieurs modèles de pricing possibles · Évaluer l’impact économique selon différents niveaux d’usage · Recommander une stratégie de monétisation de la data Exemples de modèles étudiés : · Pricing basé sur l’usage · Packages de données · Accès premium à certaines données · Pricing lié aux capacités analytiques ou IA Profil recherché : Nous recherchons un consultant ayant déjà travaillé sur des problématiques de monétisation de la data dans des environnements SaaS ou data platform. Expériences pertinentes : · Définition de modèles de data monetization · Stratégie de data sharing · Pricing de produits data ou analytics · Plateformes Snowflake / Databricks / data cloud Compétences attendues : · Compréhension des architectures data platform · Connaissance du modèle économique Snowflake · Expérience en usage-based pricing · Capacité à modéliser des scénarios économiques · Capacité à traduire les coûts techniques en modèles commerciaux Profil type : Le consultant peut venir de : · Conseil en stratégie data · Éditeur SaaS utilisant Snowflake · Plateforme data / analytics · Equipes data product ou data monetization

Dans le cadre du renforcement de ses équipes IT, notre client recherche un(e) Architecte Cloud AWS & On-Premise pour intervenir sur des environnements hybrides mêlant Cloud public (AWS), infrastructures on-premise et solutions SaaS, dans un contexte industriel exigeant. Vous interviendrez au cœur des enjeux d’architecture, de standardisation et d’optimisation des environnements techniques. Vos responsabilités Analyser les besoins techniques et challenger les exigences métiers Concevoir, formaliser et maintenir des patterns d’architecture (Cloud AWS, on-premise, hybridation, réseaux, sécurité, data…) Garantir la cohérence des architectures avec les standards d’entreprise et les contraintes opérationnelles Travailler avec les experts techniques pour valider la pertinence, la maturité et la faisabilité des solutions Assurer la communication et la diffusion des patterns auprès des équipes techniques et projets Collaborer étroitement avec les équipes infrastructure, réseau, sécurité et DevOps Environnement technique Cloud public AWS & solutions SaaS Cloud privé on-premise Plateformes de virtualisation et de conteneurisation Middleware de streaming et d’intégration Écosystèmes DevOps & CI/CD Environnement industriel

Rejoignez-nous ! Aujourd’hui, nous recherchons un(e) Data Scientist Confirmé pour intervenir sur un projet clé de transformation analytique dans le secteur de la distribution. Ce que vous ferez : Modélisation et analyse Concevoir et développer des modèles de Machine Learning permettant de prédire l’appétence client aux offres promotionnelles. Explorer, transformer et enrichir de nouveaux jeux de données afin de les rendre exploitables pour les analyses et les modèles. Test & Learn Concevoir et analyser des protocoles d’A/B Testing afin d’évaluer l’efficacité des campagnes marketing. Mesurer l’impact réel des dispositifs promotionnels sur les comportements clients. Industrialisation & MLOps Participer à la mise en production des modèles et au monitoring de leur performance (dérive des données, qualité des scores). Contribuer à l’industrialisation des pipelines de traitement de données et des workflows analytiques. Data Engineering & Cloud Développer des traitements et automatisations en Python pour la manipulation et l’industrialisation des données. Concevoir et optimiser des requêtes et datasets via SQL / BigQuery . Déployer des solutions data sur une plateforme Cloud (GCP) . Conteneuriser les applications avec Docker pour garantir leur portabilité. Orchestrer des workloads avec Kubernetes . Planifier et superviser les pipelines data via Airflow / Cloud Composer . Gérer le versioning et la collaboration via Git . Votre positionnement vous permettra de travailler sur des projets innovants, d’interagir avec des équipes multidisciplinaires et d’exploiter votre expertise pour apporter une réelle valeur ajoutée. Environnement technique Langages : Python, SQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data : BigQuery Orchestration : Airflow (Cloud Composer) Conteneurisation : Docker Orchestration de conteneurs : Kubernetes Versioning : Git Méthodologie projet : Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog)

Dans le cadre du choix et de la mise en place de la nouvelle plateforme Data régime, le profil interviendra pour définir, concevoir et accompagner la construction de l'architecture cible Data de la fédération. Ses missions principales seront de : Définir l'architecture cible Data : concevoir l'architecture Data cible de la fédération, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data-Centric et définir les patterns d'intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l'architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l'architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l'écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d'évolution (cloud ou on-prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d'évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d'intégration et l'architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d'intégration, de transformation, de stockage et d'exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l'écosystème (outils d'ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance).

Dans le cadre de sa feuille de route en intelligence artificielle, ce client s'engage à développer et accélérer l’intégration des technologies de Machine Learning , Deep Learning , NLP (traitement du langage naturel) ainsi que des solutions d’IA Génératives . L’objectif est de maximiser l’exploitation des données, d’optimiser les processus opérationnels et d’améliorer l’expérience client. Objectifs et livrables Credit Risk Scoring Concevoir et optimiser, pour les équipes Risque et Validation, des modèles de scoring d’octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes. Assurer la stabilité du coût du risque en entraînant et déployant ces solutions, tout en mettant en place un monitoring efficace de la dérive des modèles. Collaborer étroitement avec les experts métier et les équipes Risque pour garantir la pertinence et l’efficacité des solutions développées. Solutions d’Intelligence Artificielle Optimiser l’expérience client en intégrant en temps réel nos modèles d’IA via des API dans les parcours digitaux (ex. scoring en temps réel, personnalisation des offres de paiement, etc.). Participer à l’architecture technique pour une intégration fluide des modèles, en suivant les meilleures pratiques en matière de développement (notamment Cloud et MLOps). Collaborer avec les équipes Produit et IT afin d’industrialiser et déployer ces solutions à grande échelle. Intelligence Artificielle Générative (GenAI) Transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, etc.) ainsi que la relation et le support client, en prototypant puis en déployant en production des solutions d’IA Générative sous forme d’agents (ex. LLM, RAG). Automatiser l’octroi de crédits, réaliser des analyses documentaires complexes et faciliter l’interaction avec la clientèle en mettant en place des architectures orientées agents. Évaluer, optimiser et suivre les performances des agents (cohérence, diversité, utilisation de LLM en tant que juge, etc.).

Contexte La Direction Data et Digital d'un grand groupe du luxe, travaille à structurer ses plateformes et ses projets data dans un contexte international et omnicanal. Les initiatives couvrent : développement e-commerce et omnicanal structuration de données métiers et analytique industrialisation des flux data adoption de bonnes pratiques de pilotage, qualité de données et gouvernance Ils disposent d’équipes data, digitales et technologiques intégrées, alliant innovation, qualité de service et excellence opérationnelle . Mission principale : Supporter le Programme Data et Digital dans : la coordination des initiatives transverses le suivi de la roadmap data & digital la production des reportings projets le pilotage des dépendances entre streams le suivi des risques, des jalons, des budgets l’animation des comités de pilotage l’optimisation des process PMO Ce rôle implique d’être l’interface entre : DSI / Data Office / métier / product owners / équipes techniques . La dimension technique est un atout (compréhension des flux data, reporting, plateformes cloud, outils de gouvernance) mais ce rôle n’est pas axé développement ou ingénierie. Le PMO travaille avec des data engineers, BI, devops, architectes et responsables métier. Technologies & Environnement (contextuel) Un environnement technologique moderne comprenant : outils de gestion de projet : Jira, Confluence, Slack technologies de développement backend : Node.js, PHP/Symfony (hors data) devops / cloud : Docker, Kubernetes, Terraform, AWS compétences data : Python, SQL, outils de data science Pour un PM / PMO, la compréhension de ces environnements permet d’être pertinent dans les arbitrages et le pilotage des initiatives, notamment lorsque les équipes data travaillent avec des technologies cloud ou des plateformes analytiques.

"Contexte du besoin Nous recherchons un profil senior en architecture Data afin de nous accompagner dans la définition de l'architecture Data cible, la mise en oeuvre de la nouvelle plateforme Data dans un ecosysteme exisant. Le profil devra accompagner à la définition de l'architecture Data cible, la définition des standards, normes et bonnes pratique sur l'ensemble des socles Data et la mise en œuvre de la nouvelle plateforme Data. MISSIONS - Définir l’architecture cible Data : concevoir l’architecture Data cible de la fédération, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data‑Centric et définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). - Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l’architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l’écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d’évolution (cloud ou on‑prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d’évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). - Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. - Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. - Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l’écosystème (outils d’ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance). Le profil devra justifier : - d’une expérience confirmée dans la conception et la mise en œuvre de plateformes Data modernes, - d’une expertise en architecture Data (modèles de données, intégration, scaling, sécurité, qualité), - d’expériences significatives sur des projets incluant : la définition d’architectures cibles, la conception de modèles de données complexes, l’accompagnement de trajectoires de migration (Hadoop, Teradata ou plateformes équivalentes), la mise en place de data products et d’approches orientées produit." Environnement technologique actuel : Teradata,SQL, Datastage, Power BI, Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python" Livrables attendus Dossiers d'architecture cible, générale et détailée Cartographie des flux et sources de données Schéma d'intégration avec l'écosystem existant Documents de description des standards, principes et bonnes pratiques Feuille de route et trajectoire cible Ateliers et comptes rendus Support de présentation architecture et dossiers d'arbitrages Environnement technique - technologique Environnement technologique actuel : Teradata,SQL, Datastage, Power BI, Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python Compétences Data Conception d'architecture plateforme Data : - maitrise des architectures Data - maitrise patterns d'ingestion, stockage, transformation, exposition, - capacité à concevoir une architecture cible cohérente avec le SI existant" Modélisation des données : - concevoir des modèles conceptuels, logiques et physiques ; -harmoniser et rationaliser les modèles dans une logique Data Centric ; - appliquer des standards et bonnes pratiques (normalisation, typage, granularité, qualité)." Définition, conception et urbanisation de Produits Data Définition des standards, normes et bonnes pratiques Accompagnement, communication et alignement multi-acteurs "Compétence liée à l'environnement " "Expérience dans l'écosystème de la protection sociale (Retraite Complémentaire idéalement)"

Un DBA Senior SQL Server / Oracle est recherché pour intervenir sur des environnements critiques et hybrides, avec une forte orientation PaaS Azure . Le poste implique la gestion complète du cycle de vie des bases de données, l’optimisation des performances, la sécurisation des environnements et la participation active aux projets de modernisation cloud. L’anglais est indispensable pour collaborer avec des équipes internationales et des partenaires externes. Missions principales Administrer, maintenir et optimiser les bases SQL Server et Oracle (installation, patching, tuning, haute disponibilité, sauvegardes/restaurations). Gérer et optimiser les services Azure SQL Database , Managed Instance , Azure SQL VM , Azure Storage , Azure Monitor et Log Analytics . Piloter les incidents complexes, analyser les causes racines et mettre en place des actions correctives et préventives. Participer aux projets de migration vers Azure (PaaS, refonte, modernisation d’architecture). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité et gouvernance Azure (RBAC, Key Vault, policies, réseau). Automatiser les tâches via PowerShell , Terraform , Azure DevOps ou équivalents. Contribuer à l’amélioration continue : standardisation, documentation, optimisation des processus ITIL. Collaborer avec les équipes applicatives, cloud, réseau et sécurité dans un contexte international. Produire et maintenir la documentation technique (architectures, procédures, modes opératoires). Compétences techniques recherchées SQL Server (2012 → 2022) : Always On, mirroring, log shipping, optimisation avancée. Oracle (11g/12c/19c) : RMAN, DataGuard, optimisation SQL/PL‑SQL. Azure PaaS : Azure SQL Database, Managed Instance, Azure Monitor, Log Analytics, Azure Backup, Azure Storage. Automatisation : PowerShell, Terraform, Azure DevOps. Supervision : Grafana, Azure Monitor, OEM, PRTG. ITSM : ServiceNow, Jira. Méthodologies : ITIL, Agile. Anglais professionnel indispensable (réunions, documentation, échanges internationaux).

Dans le cadre du projet DataBoost , nous recherchons un Analytics Engineer pour participer à la migration des rapports SAP Business Objects vers Power BI . Ce projet vise à décommissionner SAP BO en industrialisant l’intégration des données dans une architecture lakehouse moderne (Bronze → Silver → Gold), et à construire un référentiel analytics centralisé pour l’ensemble des datamarts. Vos missions consisteront à : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory (POC avec Airflow). Développer des pipelines d’intégration de données en PySpark (Spark Declarative Pipeline). Transformer et optimiser les flux de données en SQL avec le framework DBT . Développer de nouveaux indicateurs de qualité de données sur DBT. Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement. Implémenter des tests unitaires pour assurer la fiabilité des solutions. Maintenir les outils de monitoring pour suivre les performances. Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant contribuer à une transformation majeure des outils BI et travailler sur une architecture data moderne .

Vous intégrez un environnement technologique complexe pour piloter la migration d'une infrastructure de virtualisation historique vers le Cloud. Votre rôle est central : assurer la transition fluide de Citrix vers Azure Virtual Desktop (AVD). Missions : 1. Architecture & Design AVD Concevoir l’architecture cible sur Azure (host pools, gestion des images, réseau, sécurité). Définir la stratégie de migration (coexistence, bascule progressive). Rédiger la documentation technique et les schémas d'architecture. 2. Migration & Mise en œuvre Préparer et piloter le transfert des environnements. Créer et optimiser les Golden Images. Configurer FSLogix et la gestion des profils utilisateurs. Garantir la stabilité via des phases de tests et de validation (VABF/VSR). 3. Expertise & Automatisation Résoudre les incidents de niveau 3 complexes. Industrialiser les tâches récurrentes via du scripting PowerShell ou de l'IaC. Optimiser les performances et le capacity planning sur Azure.

En tant qu' Ingénieur d'Affaires Data & IA secteur Luxe H/F vous aurez la charge de : • Créer et développer de nouvelles relations d'affaires avec des clients potentiels et des partenaires stratégiques du Luxe • Identifier et explorer de nouvelles opportunités de marché pour nos produits et services • Travailler en étroite collaboration avec nos équipes internes pour élaborer des solutions sur mesure pour nos clients du secteur du Luxe • Prévoir les tendances du marché du Luxe et anticiper les besoins des clients pour façonner notre stratégie de croissance • Représenter JEMS lors d'événements, de conférences et de réunions pour élargir notre réseau et renforcer notre présence sur le marché • Garder un œil sur la concurrence et élaborer des stratégies pour rester en tête Avantages à travailler chez JEMS : • Un accompagnement personnalisé pour développer votre carrière • L'opportunité de travailler dans un environnement dynamique et stimulant • Une culture d'entreprise qui encourage la créativité, l'innovation et la croissance personnelle • Un package de rémunération compétitif avec des avantages exceptionnels • Un soutien continu pour développer vos compétences et avancer dans votre carrière • Des séminaires d'intégration inoubliables Pour Postuler Si vous êtes prêt(e) à relever le défi et à devenir un acteur clé de notre équipe en tant qu'Ingénieur d'Affaires chez JEMS, envoyez nous votre CV accompagné d'une lettre de motivation convaincante qui montre pourquoi vous êtes la personne idéale pour ce poste. Montrez nous votre passion, votre détermination et votre vision pour l'avenir. Diversité Le Groupe JEMS porte fièrement sa valeur "Diversité" en se mobilisant pour l'inclusion et l'égalité des chances et en luttant contre toutes formes de discrimination. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. Chez JEMS, nous croyons que les meilleurs candidats sont ceux qui partagent notre passion pour l'innovation et notre engagement envers l'excellence. Rejoignez notre équipe et soyez prêt à changer le jeu ! Référence de l'offre : m6huzimek8