Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Vous interviendrez au sein de la Direction des Systèmes d’Information Interne , pour piloter l’équipe AMOA & Gouvernance SI/DATA dans un environnement multi-BUs, multi-outils et multi-process . Votre rôle : garantir la cohérence du SI Corporate et valoriser la donnée au cœur des activités métiers. ✅ Vos missions principales : 👥 Management d’équipe • Encadrer, animer et développer les compétences de l’équipe AMOA & Data • Prioriser la charge et assurer la cohérence avec la feuille de route SI interne • Favoriser la collaboration transverse entre IT et métiers 🚀 Conduite de projets & Transformation SI / Data • Accompagner les métiers dans le cadrage et la mise en œuvre des solutions SI • Piloter les projets de bout en bout (gouvernance, planification, recette, mise en prod) • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des projets Data 🧭 Urbanisation & Gouvernance de la donnée • Déployer la gouvernance des données et animer la culture Data • Gérer les référentiels internes (clients, produits, projets…) • Maintenir la cartographie du SI et la documentation fonctionnelle

RED Global est à la recherche d’un consultant SAP Data migration pour venir rejoindre les équipes de l’un de nos clients à Paris dans le cadre de leur projet S/4HANA en cours. Compétences requises : Expérience de 6 ans minimum sur SAP Expertise sur les sujets de reprise de données/migration de données Expérience avec le cockpit de migration Expérience sur un projet S/4HANA Détails du projet : Démarrage: Janvier 2026 Durée : Mission longue – 6 mois renouvelable Charge de travail : 5 jours par semaine Lieu : Hybride – Ile-de-France - 3 jours sur site par semaine 2 jours de télétravail Langues : Français – Anglais est appréciable

CONTEXTE Au sein de l’équipe Bronze, la mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au coeur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. MISSIONS : Prestation de cette équipe 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation du data ingénieur En interaction avec les membres de l’équipe, la mission consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : • Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Spark • Expériences intégrant delta lake • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques

Mon Client recherche un Data Engineer expérimenté (min. 5 ans en Cloud Engineering GCP) pour intervenir sur un nouveau projet GCP natif dans le domaine Trade-Corporate Sales , à partir du 5 janvier 2026 pour une durée initiale d’un an. La mission, basée exclusivement sur site à Toulouse , vise à concevoir et construire la première itération de la solution cloud. L’expert interviendra sur la mise en place des composants et services GCP , le développement de pipelines de données (Cloud Storage, Dataform, BigQuery) ainsi que l’ intégration d’un moteur de machine learning conçu par les data scientists (probablement via Vertex AI). Il contribuera également à la création d’un tableau de restitution sous Power BI et à la coordination avec une équipe fullstack . Au-delà de la réalisation technique, la mission inclut un fort volet de transfert de compétences pour autonomiser l’équipe interne. Le profil attendu doit allier expertise technique GCP , capacité de conception et de documentation fonctionnelle , autonomie , engagement et aisance relationnelle en environnement collaboratif anglophone.

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.

CITECH recrute ! 👍 Si vous souhaitez mettre vos compétences au service d’un projet stratégique orienté Data & Décisionnel, nous avons LA mission pour vous ! Nous recherchons un(e) Développeur Data / BI (H/F) maîtrisant Datastage, SQL et Power BI pour intervenir sur un projet à forte valeur ajoutée autour de la construction et de l’optimisation du système décisionnel de notre client 🚀 Vous rejoindrez une équipe experte du SI Décisionnel et participerez à des travaux d’alimentation, de transformation et de restitution des données au sein d’un environnement technique exigeant. 🙌🔽 Vos missions principales seront les suivantes : 🔽🙌 Développement & Alimentation de données : 🔸 Concevoir et développer les programmes d’alimentation du Datawarehouse et des Datamarts (ODS, DWH) ; 🔸 Réaliser des traitements complexes via Datastage et le langage SQL ; 🔸 Optimiser les requêtes SQL pour garantir la performance des chaînes de traitements ; Restitution & Reporting : 🔸 Développer des datasets et dataflows sous Power BI ; 🔸 Concevoir et produire des rapports et tableaux de bord utilisateurs ; Qualité, Maintenance & Exploitation : 🔸 Réaliser les tests unitaires et rédiger les plans/fiches de tests ; 🔸 Rédiger le dossier d’exploitation destiné à l’équipe de Production ; 🔸 Prendre en charge les anomalies et évolutions (Run) en lien avec les équipes internes ; 🔸 Respecter les normes et bonnes pratiques en vigueur au sein du SI Décisionnel ; 🔸 Assurer un reporting d’avancement régulier auprès du responsable de domaine.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer / Python / Azure pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'énergie Description 🧩 Contexte de mission Dans le cadre du renforcement de l’équipe Data, nous recherchons Data Engineer spécialisé en Python, PySpark et Microsoft Fabric , évoluant dans un environnement Azure Cloud . Les consultants seront responsables de la conception, du développement et de la mise en production de pipelines et architectures data au sein d’un contexte orienté performance, scalabilité et industrialisation. 🎯 Missions principales & rôle Le Data Engineer interviendra sur : La collecte et l’analyse des besoins métiers et utilisateurs La conception d’architectures de données robustes et scalables Le développement de pipelines de données (ingestion, transformation, modélisation) La mise en production des pipelines et leur optimisation continue La maintenance et l’évolution des architectures existantes Le respect des bonnes pratiques et standards d’ingénierie data 📌 Objectifs Concevoir une architecture data fiable, évolutive et documentée Industrialiser les pipelines pour garantir performance et qualité Assurer un haut niveau de disponibilité et de maintenabilité des solutions Accompagner les équipes internes dans la compréhension et l’usage des pipelines Contribuer à la structuration et à la maturité data de l’organisation

Contexte La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Afin d'améliorer la personnalisation de l'expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur une plateforme cloud majeure et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la plateforme cloud. Missions de l'équipe Créer les premiers cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l'exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe

Nous recherchons un Platform Engineer Kubernetes senior , orienté Data , pour concevoir, industrialiser et opérer une plateforme Kubernetes from scratch dans un contexte bancaire critique . Le rôle est plateforme & RUN , avec une approche GitOps stricte : Git est l’unique source de vérité, aucune intervention manuelle en production . Vos missions principales : Conception et déploiement de clusters Kubernetes from scratch (cloud et/ou on-prem) Mise en œuvre et exploitation en GitOps (ArgoCD / FluxCD) Industrialisation de plateformes data sur Kubernetes (batch, ML, analytique) Sécurisation de la plateforme (SSO, gestion des secrets, RBAC, Vault) Mise en place du monitoring, de la résilience et du scaling Exploitation et RUN en environnement bancaire (SLA, ITIL, MCO)

Contexte La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction du Numérique a en effet de forts enjeux de développement des usages numériques de contenus propres ou issus des chaînes d'une grande entreprise de médias. La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils d'aide à la décision et des outils de pilotage. La Direction Data recherche une prestation en Data Analyse pour accompagner la direction de la croissance des offres (CRM, Acquisition, Social, Partenariat – Chaîne et FAI). Prestations attendues La prestation consistera à participer à : La création de nouveaux rapports automatiques Power BI qui auront pour objectif de mesurer la performance des sites/applications (prise en compte des besoins des équipes internes, détermination des sources à utiliser et création du cahier des charges pour les data ingénieurs, réalisation d'une maquette, création du dashboard, itérations mode projet). Le maintien du bon fonctionnement des dashboards existants sur Power BI. L'accompagnement et le coaching des équipes internes sur l'intégration de la data dans leur processus de décision et de priorisation (Piano Analytics, Nielsen, marqueur interne). La mesure et l'analyse des données issues de nos différents outils afin de mieux comprendre les usages (web analytics, consommation vidéos vues), en collaboration avec l'équipe études. L'accompagnement des équipes internes dans l'identification des indicateurs/KPIs nécessaires au suivi de leurs activités, et avoir une vision transverse sur l'ensemble des KPIs utilisés par les équipes produit et métier et leurs méthodes de calcul. Le partage de son expertise afin de déployer notre marqueur interne sur d'autres produits. L'identification des besoins de prérequis de tracking pour mettre en place ces analyses et les remonter aux équipes internes.

La Direction Technique du Numérique pilote des projets transverses en collaboration avec la Direction Data, dont la mission est de faire de la donnée un levier de performance et d’aide à la décision. L’équipe Gold Pilotage , composée d’un Product Owner et de deux Data Ingénieurs, développe et maintient la solution Data4All , un produit destiné à la centralisation et à la diffusion des données analytiques via des dashboards et des reportings internes. Objectifs de la mission Le Data Ingénieur interviendra sur : La conception, la mise en production et la maintenance de pipelines data robustes et scalables. Le développement de modèles de données et l’organisation du stockage. La qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. La mise en place et la maintenance des workflows CI/CD. L’industrialisation des traitements via des infrastructures scalables et sécurisées. Le partage de bonnes pratiques et la mise à jour continue de la documentation.

Contexte Dans un programme stratégique de convergence Risques / Finance , le client vise à unifier et fiabiliser la production des reportings réglementaires (FINREP, COREP, SURFI…). L’objectif : mettre en place un socle unique pour la collecte, la préparation, le contrôle et la traçabilité des données réglementaires. Le consultant interviendra sur les volets Collecte et/ou Socle Technique , autour du développement de nouvelles fonctionnalités ou de l’amélioration du existant, dans un cadre méthodologique en V au sein d’une équipe fonctionnant en Scrum . Une montée en responsabilités vers un rôle de référent Dataiku est prévue selon la maîtrise des sujets. Missions Développer des fonctionnalités data au sein de Dataiku (recettes, scénarios, pipelines). Améliorer les bonnes pratiques de développement, d’industrialisation et de tests. Participer à la conception avec la Product Team et challenger les solutions proposées. Réaliser les tests , diagnostics et optimisations des pipelines existants. Contribuer au partage de connaissances et à la montée en compétence des développeurs juniors. Participer activement à la vie de l’équipe agile (daily, sprint planning, refinement, reviews). Compétences Techniques Requises Dataiku (recettes avancées, scénarios, API, partitions) – certifications appréciées. Python (manipulation data, librairies standards). Datastage . Spark . Unix / Shell . Bases de données relationnelles : DB2, Oracle… SQL avancé. Compétences appréciées Environnements OpenShift / Kubernetes / Docker . Connaissances en programmation objet (Java, C#…). Culture data dans des environnements Risk/Finance ou réglementaire bancaire. Profil recherché Minimum 5 ans d’expérience en développement Dataiku dans des contextes complexes. Capacité à évoluer en mode produit et à travailler en interaction avec Risques, Finance, IT. Autonomie, rigueur, capacité d’analyse et communication claire. Expérience en environnement bancaire fortement appréciée.

Objectifs de la mission : Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs. Enjeux et rôle du consultant - Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS). - Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité. - Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques. - Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité. - Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche. Environnement & contexte : R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes. Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation. Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets. Livrables : Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering) Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops) Formalisation technique et Support à la valorisation Obligatoire : Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud. Expériences entre 7 et 9 années.

Missions Développer et maintenir des applications backend en Python pour la gestion et le traitement de données. Concevoir des architectures robustes et scalables adaptées aux besoins internes et aux usages clients. Développer et intégrer des API performantes et sécurisées (REST / GraphQL). Optimiser la fiabilité, la performance et la maintenabilité des applications existantes. Contribuer aux pratiques DevOps dans la construction et l’amélioration des chaînes CI/CD. Compétences techniques recherchées Stack à maîtriser Langage : Python Frameworks : Django, FastAPI, Flask, DRF Bases de données : PostgreSQL, SQL Server API : REST, GraphQL Environnement technique Cloud : AWS Conteneurisation : Docker (notions attendues) ; Kubernetes apprécié CI/CD : participation ou mise en place de pipelines d’intégration continue Versioning : Git

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Industrialisation de modules d’overrides et d’ajustement + amélioration des outils de monitoring de production notamment sur le projet de rationalisation IT. 💡Tech Skills : -Mandatory skills: Software Craftsmanship / Clean code -Back End Skills: C# / .NET 8, ASP .NET, SQL Server, Oracle (Optional), Microservices, Messaging, asynchronous message-driven communication (Rebus), ORM libraries (Dapper), GIT (Bitbucket), TeamCity -Front End Skills: Javascript / REACT/ Tailwind CSS 💡Soft Skills: communication, collaboration

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer Python AWS pour l'un de ses clients dans le secteur de l'énergie. Missions : Le Data Engineer sera responsable de la conception, du développement et de la mise en production de l'architecture de données. Il devra notamment :  Collecter les exigences des métiers et des utilisateurs  Concevoir l'architecture de données  Concevoir les pipelines de données  Mettre en production l'architecture  Assurer la maintenance et l'évolution de l'architecture Le Data Engineer travaillera en étroite collaboration avec : Les Product Owners Les Data Analysts Les équipes métiers (marketing, trading, exploitation, supply chain…) Les équipes DataOps / MLOps