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ContexteLe Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. MissionsMise en place et définition des mécanismes de collecte Définition des patterns d'architectures de la collecte Définition et mise à jour de l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée Maintien en condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en lien avec les responsables des systèmes monitorés Mise en place et évolution d'un système de monitoring de l'infrastructure et alerting sur la collecte des logs Création et évolution de dashboards avec Kibana Réponse aux audits réglementaires et internes Support et conseil aux entités utilisatrices des services Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité) Outils & EnvironnementTechnologies/produits composants l'infrastructure : Kibana, Ansible, ElasticSearch, ElasticBeats, Logstash, Kafka, KSTREAM DevOps : Gitlab, Jenkins, Ansible Administration des systèmes (Linux et Windows) Développement en Python, Java Logstash Connaissance / Maîtrise Data Connaissance / Maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise Java, Python Expertise ETL, Bash Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka) Expertise Python Expertise Elastic Stack (+ développement Logstash) Maîtrise des outils de dev/devops (Git, Ansible, Artifactory, Jira, Java) Bonne connaissance système RHEL/CentOS Docker

Dans le cadre du développement et de l'optimisation de son environnement Data, notre client recherche un Consultant Snowflake. Vous interviendrez sur la conception, la mise en œuvre et l'optimisation d'architectures de données cloud. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes Data, IT, Analytics ainsi qu'avec les équipes métiers afin de répondre aux enjeux de transformation et de valorisation des données. Vos principales missions seront notamment : Concevoir et optimiser des architectures de données sur Snowflake. Participer aux projets de migration et de transformation des données (ETL/ELT). Développer et optimiser des traitements SQL et des scripts associés. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité, gouvernance et gestion des accès. Superviser les performances et identifier les axes d'optimisation. Contribuer à la documentation technique et aux revues de code. Accompagner et former les équipes internes sur Snowflake et les outils associés.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Nous recherchons un profil Data / BI pour contribuer à la préparation, à l'analyse et à la valorisation des données. Vos missions : Collecter, préparer et transformer les données. Concevoir et faire évoluer des rapports et tableaux de bord Power BI. Construire des indicateurs adaptés aux besoins des utilisateurs. Participer à la modélisation et à la structuration des données. Contrôler la qualité et la cohérence des résultats. Optimiser les rapports et les modèles existants. Échanger avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et proposer des restitutions adaptées.

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data et intervenir sur une plateforme AWS traitant d'importants volumes de données. Vous participerez à la conception, à l'optimisation et à l'industrialisation des pipelines Data, avec des enjeux forts de performance, de qualité et de scalabilité. Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des pipelines Data sur AWS. Développer et optimiser les traitements en Python, SQL et PySpark. Orchestrer les workflows avec Airflow / MWAA. Optimiser les traitements Spark sur des volumes importants. Concevoir et faire évoluer les modèles de données au sein du Data Lake. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données. Mettre en place le monitoring et optimiser les coûts des traitements. Collaborer avec les équipes Data Science et métiers. Exploiter les outils d'IA générative et agentique pour améliorer les pratiques de développement. Environnement techniqueStack principale : AWS : S3, Glue, Athena, EMR, MWAA, ECS, Lambda Python : Pandas, PySpark, AWS Wrangler SQL avancé Apache Spark Apache Airflow / MWAA Parquet, Iceberg, Delta Lake Compétences complémentaires : Terraform IAM / Sécurité Cloud Data Lake / Data Modeling IA générative et agentique

En tant que développeur/développeuse Back-End, vous intégrez l'équipe Master Data du département Customer Management et œuvrez à la conception et à la maintenance du référentiel client. Missions principales * Concevoir et maintenir les workflows internes du référentiel client * Améliorer la qualité des données : redressement, normalisation, dédoublonnage * Assurer l'observabilité, la résolution de bugs, la performance et le run applicatif des services * Participer à l'analyse de nouveaux besoins, à la conception, à la réalisation et à l'exploitation des services développés * Traduire des demandes métiers fonctionnelles en besoins techniques * Assurer la pérennité et la scalabilité du référentiel client, et faciliter son déploiement à l'international dans l'ensemble des filiales * Intégrer les problématiques légales et de compliance (NIS2, e-invoicing, etc.) * Assurer la continuité du service, critique pour l'ensemble du fonctionnement de l'entreprise * Démontrer un niveau d'autonomie suffisant pour discuter avec le métier et être force de proposition

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre d'un projet de développement et d'évolution d'une plateforme Data, nous recherchons un Tech Lead / Concepteur Développeur Data Java & Spark (H/F) pour une mission longue durée basée à Toulouse. Vous interviendrez sur un environnement Big Data et Data Warehouse, au sein d'une équipe Agile, avec des enjeux importants de performance, de fiabilité et d'industrialisation des traitements. Vos missions : Concevoir, développer et maintenir des traitements Big Data avec Apache Spark en Java. Développer et faire évoluer des composants backend en Java / Quarkus. Concevoir, optimiser et maintenir des traitements SQL et des flux d'alimentation Data Warehouse. Participer à l'intégration, à la transformation et à la restitution de données provenant de sources multiples. Optimiser les performances et garantir la qualité des traitements. Assurer les tests, les déploiements, le suivi de production et la résolution des incidents. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles pour faire évoluer les solutions existantes. Contribuer aux choix techniques, aux bonnes pratiques de développement et à l'amélioration continue. Localisation : Toulouse – 4 jours de télétravail par semaine, présence sur site le mercredi. Démarrage : Dès que possible. Durée : Mission longue durée, renouvelable.

Missions principales : Développer et maintenir des flux sous Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) ; Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes ; Implémenter les spécifications fonctionnelles ; Analyser et corriger les anomalies ; Optimiser les performances des traitements ; Gérer les versions et les livraisons via GIT ; Suivre les tâches et incidents sous JIRA ; Rédiger la documentation technique en anglais ; Participer aux rituels de l'équipe. Compétences obligatoires Expérience confirmée sur IICS ; Maîtrise avancée de SQL : jointures complexes, optimisation et performance ; Bonne pratique de GIT et JIRA ; Capacité à comprendre et rédiger en anglais technique. Compétences appréciées

Au sein de la Direction des Risques d'un grand groupe bancaire français, vous intégrez le pôle Études & Modèles du domaine Risque de Crédit. Ce pôle est en charge de la gouvernance des modèles de risque de crédit, de l'appui méthodologique aux filiales et des études statistiques nécessaires au pilotage du risque. Vos missions Développer ou valider des modèles statistiques de risque de crédit Réaliser des backtestings et des études statistiques complexes Apporter une assistance méthodologique aux filiales Travailler en lien étroit avec les filiales, les directions des engagements et commerciales, et les équipes informatiques Participer aux projets d'évolution des outils de suivi Contribuer à la rédaction des guides méthodologiques et des procédures Assurer une veille méthodologique et réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors Participer aux groupes de travail techniques et aux comités

Vous intégrerez une Data Factory au sein d'un Data Office, dont la mission est de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'équipe adopte une approche « produit », centrée sur les utilisateurs, afin de répondre aux besoins concrets des métiers tout en garantissant la performance, la sécurité et l'évolutivité des solutions. Missions principales Transformer les données brutes en données exploitables et requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fur et à mesure de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views ; réintégration des données dans le SI ; mise en place de services de scoring. Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et industrialiser les pipelines de données. Fiabiliser le cycle de développement et de mise en production des traitements Data. Mettre en place et respecter un processus qualité comprenant : documentation ; tests unitaires ; tests d'intégration ; commentaires du code ; gestion du versioning. Collaborer avec les différents interlocuteurs du projet : PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers.

Au sein d'une équipe spécialisée dans les usages décisionnels de la Data, l'Ingénieur DataOps assure l'exploitation quotidienne et le maintien en conditions opérationnelles des environnements hors production (développement, recette et préproduction). Il veille à la disponibilité, à la cohérence et à la fiabilité des plateformes Data, en garantissant la qualité des environnements et la stabilité des traitements. À ce titre, ses principales missions sont les suivantes : Gestion des environnements Data : réaliser les rafraîchissements de données sur les différents environnements et assurer leur cohérence. Déploiement et installation applicative : installer et mettre à jour les traitements Spark/Scala, les ETL, les scripts SQL/PL-SQL Oracle et les scripts Shell. Synchronisation des environnements : garantir l'alignement des versions applicatives, des composants logiciels, des configurations et des paramétrages. Monitoring et observabilité : concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord de supervision permettant de suivre les exécutions, les volumes de données et les indicateurs de fonctionnement. Automatisation des opérations : développer des scripts et des outils afin de limiter les interventions manuelles, notamment pour le contrôle des écarts entre environnements, la validation des installations et des rafraîchissements, ainsi que la vérification de la cohérence des bases de données. Maintien en conditions opérationnelles : exécuter et superviser les traitements Spark, analyser les logs, contrôler les dépendances, suivre les traitements batch via l'ordonnanceur et assurer les relances nécessaires. Gestion des alertes et reporting : mettre en place et suivre les alertes, produire des rapports d'exploitation et communiquer sur l'état des environnements. Amélioration continue : contribuer à la fiabilisation des déploiements, à l'optimisation des procédures d'exploitation et à la qualité des livraisons Data. Collaboration transverse : accompagner les équipes de développement et de production en apportant un support opérationnel, des analyses techniques et des outils adaptés à leurs besoins.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Directeur de programme SI. Vous pilotez la refonte d'un socle central de données réglementaires et de pilotage, au cœur de la chaîne de production de la donnée Risques & Finance du groupe. Un programme stratégique, à forte visibilité, face à un dispositif historique critique à moderniser. Vos missions : - Structurer le programme et mettre en place sa gouvernance. - Construire la feuille de route et sécuriser la trajectoire jusqu'au déploiement. - Piloter de façon transverse les équipes métiers, IT, architecture, data et production. - Préparer et animer les comités de décision, puis porter les arbitrages. - Assurer le pilotage budgétaire et la gestion des risques du programme. - Produire un reporting exécutif solide pour le top management. - Conduire le changement et garantir la qualité du delivery. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre, au sein d'une communauté d'experts du secteur banque et assurance. Ref : O-HCEEW

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Platform & Data Ops Engineer pour renforcer temporairement l'équipe Data Platform de la Digital Factory de notre client. L'équipe assure la mise à disposition, l'exploitation et l'évolution des plateformes permettant l'ingestion, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données. Dans un contexte d'accélération des projets Data et IA, vous contribuerez à l'industrialisation des traitements, à la fiabilisation des infrastructures et à l'amélioration continue des processus d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, BI et Architecture. Missions principales : Administrer et exploiter les plateformes Data ainsi que les environnements DEV, TEST et PROD Concevoir, déployer et maintenir des architectures Data sécurisées, scalables et résilientes sur AWS Développer et maintenir les pipelines d'intégration et de transformation des données Automatiser le provisionnement des infrastructures à l'aide de Terraform et industrialiser les déploiements Mettre en place et améliorer les chaînes CI/CD pour les composants Data Assurer le support N2/N3, analyser les incidents complexes et optimiser les performances des plateformes Mettre en œuvre les dispositifs de monitoring, d'observabilité et d'alerting Gérer les accès, les habilitations et les standards de sécurité des environnements AWS Optimiser les coûts d'infrastructure et contribuer aux démarches FinOps Participer aux projets de migration Cloud, aux évolutions Microsoft Fabric et à l'intégration de nouveaux services Data Documenter les procédures d'exploitation, les architectures techniques et les bonnes pratiques DataOps

Contexte Construire de nouveaux modèles de risque de crédit ou valider les modèles existants Réaliser des backtestings pour vérifier la fiabilité des modèles dans le temps Mener des études statistiques pour aider les équipes métier à piloter le risque Conseiller les filiales sur leurs méthodes de modélisation Faire évoluer les outils de suivi avec les équipes informatiques Contribuer aux guides méthodologiques et à la veille réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors