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Nous recherchons un Data Engineer Référent pour rejoindre les équipes Data d'un grand groupe industriel leader du secteur automobile. Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des architectures d'intégration de données, en soutien direct aux équipes d'Analytics et de Research & Development dans un environnement agile structuré à l'échelle (SAFe). En tant que référent technique, vous piloterez la transformation des données brutes en données exploitables pour les produits numériques d'innovation et serez le point d'appui des Data Engineers du domaine pour l'adoption des meilleures pratiques de développement. Votre rôle combine développement avancé, mentorat technique et maintien de standards élevés au sein de l'équipe. L'environnement technique repose sur une stack moderne combinant Python, Talend et Java Spring Boot pour les traitements ETL, avec une intégration continue stricte et une gouvernance des données centralisée. Vous évoluerez dans une organisation matricielle en collaboration étroite avec les équipes métier (feature teams) et le Tech Lead du domaine, dans un contexte de transformation digitale en R&D. Responsabilités : - Concevoir et développer les traitements d'intégration et de transformation de données en Python et Talend, ainsi qu'en Java Spring Boot selon les besoins - Assurer la modélisation des données, l'optimisation des flux ETL et le respect des normes de qualité et de sécurité des données - Piloter l'intégration des développements dans les chaînes CI/CD, de l'automatisation des tests à la mise en production - Définir et valider les plans de tests, conduire les tests unitaires automatisés et les tests de qualification fonctionnelle - Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, API, processus) et fonctionnelle pour garantir la traçabilité et le transfert de connaissance - Encadrer et accompagner les Data Engineers du domaine dans l'adoption des nouvelles pratiques, méthodologies et outils - Assurer le support de niveau 3 sur les traitements d'alimentation du lac de données et résoudre les incidents critiques - Collaborer activement en environnement agile (SAFe/Scrum), en étroite coordination avec les feature teams et les parties prenantes métier - Participer à l'amélioration continue des processus, de l'architecture et des standards au sein de l'équipe Data Télétravail : 3 jours par semaine minimum sur site Localisation : Clermont-Ferrand

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre mission Vous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique : Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

Missions : Cadrer les besoins métier et la vision CA. Identifier et qualifier les sources de données. Construire la Data Patrimony et la roadmap Data. Piloter l'ingestion et l'industrialisation des données avec la Data Factory. Mettre en place les outils de pilotage / Cockpit CA. Piloter planning, budget, risques et parties prenantes. Assurer la coordination entre métiers et équipes techniques. Formaliser les besoins, cahiers des charges et recettes. Contribuer à la gouvernance, architecture et sécurité des données. Challenger les choix techniques et accompagner le delivery. Compétences clés : Gestion de projet Data / BI Data Governance / Data Management Power BI, Azure, Databricks, SQL Power Apps Spark, Python, Scala Méthodes Agile

Pour un client bancaire nous recherchons un PMO pour assurer le pilotage/coordination des travaux de contribution du programme Data dans les autres programmes réglementaires Profil recherché : consultant sénior ++ ou manager Le périmètre de la mission se décline en deux volets : La coordination des travaux entre les différents chantiers de la Direction Data (Data Quality, Data Management, Référentiels) en lien avec les programmes réglementaires La coordination des travaux entre la Direction Data et les autres programmes (RDARR, FDERR, Hub Finance)

Contexte de la mission Au sein de l'équipe Socles Data / DataHub, notre client recherche un profil expérimenté afin de renforcer l'expertise autour de Talend et de contribuer au maintien, à la sécurisation, à l'évolution et à la modernisation de la plateforme Data. La priorité de la mission porte sur l'expertise Talend. Une contribution aux développements et aux évolutions du Socle Générique est également prévue en complément. Vos missions Expertise Talend : • Assurer un rôle de référent technique sur Talend 8. • Accompagner les équipes utilisatrices et apporter un support aux développements Talend. • Analyser, diagnostiquer et résoudre les anomalies liées aux traitements Talend. • Maîtriser les spécificités des traitements Big Data / Spark. • Participer aux travaux de compatibilité entre Talend, Cloudera CDP et Spark 3. • Maintenir et faire évoluer les projets de référence CORE et HOWTO : variables de contexte, joblets, métadonnées et patterns de développement. • Comprendre et manipuler la structure des projets Talend, notamment les fichiers .item et .properties, les composants et leurs attributs. • Contribuer au maintien des composants custom Talend. • Créer et suivre les Cases Talend lorsque nécessaire. • Diffuser les bonnes pratiques et accompagner les Tech Leads. Contribution au Socle Générique : • Développement en Java / Spring Boot. • Analyse et correction d'anomalies. • Contribution aux évolutions techniques et à la modernisation du socle. Environment technique : • Talend 8 • Cloudera / CDP • Hadoop / Big Data • Maven • Git / CI-CD • SQL • Java / Spring Boot

Contexte :Dans le cadre de son plan d'actions de mise en conformité avec le Règlement européen sur l'Intelligence Artificielle (RIA / AI Act) et de la poursuite de sa démarche de conformité au RGPD, notre client recherche un(e) Consultant(e) Senior spécialisé(e) en conformité IA et protection des données personnelles. La mission consiste à évaluer les niveaux de conformité, identifier et prioriser les risques, structurer les plans d'actions et accompagner les équipes métiers et techniques dans leur mise en œuvre. Missions principales :Définir et piloter la stratégie ainsi que la feuille de route de mise en conformité au RIA / AI Act. Mettre en place les procédures, rôles, responsabilités, indicateurs et dispositifs de contrôle associés. Assurer la tenue et la mise à jour du registre des systèmes d'IA. Évaluer le niveau de conformité des systèmes d'IA et identifier les systèmes à haut risque. Identifier, analyser et prioriser les risques selon leur niveau d'impact et les enjeux métiers. Construire et suivre les plans d'actions de mise en conformité. Accompagner les différentes directions du Groupe dans leurs projets IA. Évaluer la conformité des systèmes d'IA et accompagner les équipes techniques dans la mise en œuvre des exigences réglementaires. Rédiger et maintenir la documentation réglementaire associée aux systèmes d'IA. Analyser les contrats et engagements des fournisseurs au regard des exigences réglementaires. Sensibiliser et accompagner les équipes métiers et techniques sur les enjeux de conformité IA. Assurer l'articulation entre le RIA / AI Act, le RGPD et les autres réglementations applicables. Assurer le suivi des traitements de données personnelles et évaluer la conformité des projets et achats. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des recommandations issues des analyses de conformité. Participer au déploiement et à l'amélioration des processus et outils du service DPO. Réaliser et suivre les AIPD, de la collecte des informations jusqu'au suivi de la mise en œuvre des mesures préconisées. Contribuer au pilotage global des risques liés à l'IA et aux données personnelles. Livrables attendus :Stratégie et feuille de route de conformité RIA / AI Act. Registre des systèmes d'IA et évaluations de conformité associées. Cartographie et priorisation des risques IA. Plans d'actions et tableaux de suivi de la mise en conformité. Procédures, rôles, responsabilités et dispositifs de contrôle. Documentation réglementaire des systèmes d'IA. Analyses de conformité des projets IA et achats. Analyses et recommandations relatives aux contrats fournisseurs. AIPD réalisées, suivies et documentées. Recommandations et plans de remédiation RGPD. Supports de sensibilisation et d'accompagnement des équipes. Indicateurs et reporting de conformité IA et protection des données.

1. Collecte, Ingestion & Indexation -Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. -Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. -Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval & RAG) -Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. -Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (Recall, Precision, nDCG, MRR) pour mesurer et piloter l'amélioration du retrieval. -RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). -Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe. -Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).

Nous recherchons un Data Analyst spécialisé en qualité, analyse et redressement de données afin de renforcer le dispositif proposé.La mission porte principalement sur la fiabilisation et le redressement de données issues de la Déclaration Sociale Nominative (DSN), impliquant des volumes importants de données et des problématiques complexes de qualité, de cohérence et de classification. Le consultant interviendra sur l'analyse des données existantes, la définition d'indicateurs de qualité et la conception de règles de contrôle et de redressement statistique. L'objectif sera de fiabiliser le stock de données existant, puis d'assurer un traitement incrémental des nouvelles données intégrées chaque mois. Le poste est orienté analyse fonctionnelle de la donnée, compréhension des besoins métier et création d'indicateurs, sans dimension Data Engineering. Missions principalesAnalyser les données issues de la DSN afin d'identifier les anomalies, incohérences et écarts de qualité. Comprendre les besoins métier et les traduire en indicateurs de qualité des données pertinents. Définir et mettre en place des règles de contrôle, de rapprochement et de redressement des données. Réaliser des analyses statistiques pour identifier les tendances, les anomalies et les axes d'amélioration. Concevoir une approche de redressement statistique du stock de données existant. Définir une stratégie de traitement incrémental permettant de fiabiliser les nouvelles données mensuelles. Manipuler et analyser des datasets complexes à l'aide de SQL. Produire des indicateurs, des analyses et des restitutions permettant de suivre la qualité et la fiabilité des données. Contribuer à l'amélioration continue des processus de contrôle et de fiabilisation des données

Nous recherchons un(e) Expert(e) CRM Airtable pour accompagner les équipes dans la conception, la configuration et l'évolution de leur environnement CRM basé sur Airtable. Le consultant devra disposer d'une bonne maîtrise de la solution et être capable d'analyser les besoins métiers afin de proposer et mettre en œuvre des solutions adaptées. Il/elle interviendra notamment sur la structuration des bases, la configuration des workflows, l'optimisation des processus CRM et l'accompagnement des utilisateurs. Une capacité à faire évoluer l'outil en fonction des besoins opérationnels et à garantir la qualité et la fiabilité des données est attendue.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. 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 transformation Finance & Data au sein d'un grand groupe international, nous recherchons un Expert OneStream Data Integration / EPM Technical Consultant. OneStream est déjà en production. L'objectif de la mission n'est pas d'implémenter la solution, mais de mieux exploiter les données financières présentes dans OneStream et d'industrialiser leur extraction vers une plateforme Data externe. Le consultant interviendra notamment sur l'analyse du design existant de OneStream, la compréhension des cubes, comptes, entités et dimensions, ainsi que sur la définition et la mise en œuvre des mécanismes techniques permettant d'extraire les données avec un niveau de granularité suffisant. Les principales responsabilités seront : analyser l'architecture et le modèle de données OneStream existant ; comprendre les besoins Finance et les périmètres de reporting ; définir les modalités d'extraction de données depuis OneStream ; travailler sur des mécanismes tels que REST API, BRApi, Cube Views, Data Management, Query Tool, exports automatisés ou développements spécifiques ; récupérer des données financières détaillées avec comptes, entités et dimensions ; industrialiser les flux sortants de OneStream vers une plateforme Data ; permettre l'exploitation des données P&L et bilan dans un environnement Data / BI externe ; collaborer avec les équipes Data sur des environnements Azure / Databricks ; participer à la modélisation des données nécessaires aux restitutions ; traiter les problématiques de consolidation, intercompany et éliminations ; contribuer à la mise en place d'une Golden Source Finance ; participer à la recette chiffre-à-chiffre entre OneStream et la plateforme Data ; sécuriser la qualité, la traçabilité et la cohérence des données ; contribuer à l'industrialisation de dashboards de pilotage à destination du management. Le point central de la mission est la capacité à sortir techniquement et de manière industrialisée les données de OneStream vers un environnement externe, et non uniquement à administrer ou paramétrer OneStream.

Dans le cadre de projets liés à la gestion et à la valorisation des données, nous recherchons un Product Owner Data Senior pour piloter les évolutions des traitements de données et coordonner les équipes métiers et techniques au sein d'une organisation Agile. Missions principales Recueillir et analyser les besoins des équipes métiers et techniques. Animer des ateliers et formaliser les besoins sous forme de spécifications fonctionnelles et de User Stories. Structurer, alimenter et prioriser le backlog produit et la dette technique en collaboration avec les équipes concernées. Piloter les évolutions des traitements de données et assurer le suivi des plannings, des livrables et des risques. Suivre la bonne exécution des traitements, analyser les anomalies et contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données. Coordonner les audits et les contrôles de qualité des données. Organiser et piloter les recettes fonctionnelles : préparation des cahiers de tests, coordination des intervenants, suivi des anomalies et validation des livrables. Animer les rituels Agile et faciliter la collaboration entre les équipes pluridisciplinaires. Assurer le reporting régulier de l'avancement des travaux.

Nous recherchez pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne, un Data Architect confirmé pour renforcer une équipe dédiée aux architectures analytiques. Vous intervenez sur des plateformes de données au cœur des activités d'une grande banque, avec une forte priorité sur Kafka. L'approche est centrée sur l'automatisation. Vos missions : - Assurer le support et l'exploitation des plateformes Kafka et OpenSearch. - Implémenter des évolutions significatives sur ces technologies. - Résoudre les incidents et garantir la continuité de service. - Investiguer sous Linux (Ubuntu, RedHat) pour diagnostiquer et remédier efficacement. - Participer à l'automatisation des déploiements et des opérations avec Ansible et Python. - Travailler avec des API REST, Git/GitLab, Rundeck et Kubernetes. - Documenter et superviser les environnements. Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance et rejoignez une communauté d'experts de la data et de la finance. Ref : O-KUXWD

Contexte de la mission lz client a entrepris un vaste projet d'évolution de son système de Revenue Management. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Scientist senior pour accompagner la réévaluation et modernisation de notre modèle de prévision de demande. Objectifs et livrables Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist, avec une expertise avérée en prévision de séries temporelles. Maîtrise du langage de programmation tels que Python ainsi que des outils de visualisation de données (Spotfire, PowerBI, etc.). Maîtrise des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, etc.) et des techniques statistiques avancées. Solides compétences en analyse de données. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Machine Learning (scikit-learn...) Expert Full Stack Python Confirmé Analyse de données Confirmé Prévision des séries temporelles Expert Mathématiques appliquées Confirmé